Computational modeling of TGF- signaling

Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica (Engenharia Clínica e Instrumentação Médica), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2020O fator de transformação do crescimento beta ou TGF-β é uma citocina que consta nos 33 membros da superfamília do TGF-β, envolvida em processos fundamentais da célula, nomeadamente na proliferação, migração, diferenciação das células e apoptose celular, assim como na homeostasia dos tecidos. Consequentemente, o mau funcionamento da via de sinalização do TGF-β está associado a diferentes patologias. Tendo em conta este facto e a grande diversidade de respostas biológicas por si originadas, esta cascata de sinalização é um grande alvo de pesquisas, da parte de diversos autores, através da implementação de diversos modelos computacionais. A morfologia da célula não é tida em conta na implementação da maioria dos modelos correntes da via de sinalização canónica do TGF-β. Porém, esta característica celular é normalmente vista como uma medida de grande relevância para ditar o modo como a célula responde a estímulos mecânicos externos. A resposta das células ao ambiente extracelular, caracterizada pela conversão de estímulos mecânicos em sinas bioquímicos, tem a designação de mecanotrasdução. As integrinas, que são uma família de receptores de sinais e de adesão células, convertem estímulos mecânicos em sinais bioquímicos, constituindo um meio de comunição entre as células e o ambiente extracelular. Deste modo, as interacções entre a via de sinalização do TGF-β e as integrinas constituem uma forma de mecanotransdução. Um entendimento mais profundo da dinâmica da via de sinalização do TGF-β através de um modo dependente da morfologia da célula e um entendimento do papel que o crosstalk entre as integrinas e a via de sinalização canónica do TGF-β tem sobre a expressão genética permitem, consequentemente, perceber melhor a conexão entre esta via e o comportamento celular perante estímulos mecânicos. Tal conhecimento detém o potencial para prever interações entre as células e biomateriais e poderá, possivelmente, ser aplicado a diferentes terapias, tais como terapias associadas ao controlo do desenvolvimento de tumores. Devido às razões previamente referidas, neste trabalho é apresentado um novo modelo computacional para a via de sinalização canónica do TGF-β, contendo um módulo de crosstalk com as integrinas. O modelo construído é espacial, sendo implementado através de equações diferenciais parciais. As equações utilizadas são do tipo reação-difusão. Os principais objectivos do presente trabalho são avaliar o impacto que a morfologia da célula detém sobre a sinalização downstream e perceber qual é a influência da crosstalk entre a via de sinalização canónica do TGF-β e as integrinas sobre a expressão genética. Deste modo, o modelo implementado neste trabalho divide-se em dois módulos – Módulo I e Módulo II. O modelo standard, que consiste no modelo da via de sinalização canónica do TGF-β, corresponde ao Módulo I. O Módulo I do modelo foi construído com base em dois artigos: Claus et al., 2013 e Nicklas & Saiz, 2013. As equações que envolvem as diferentes espécies da via de sinalização canónica do TGF-β, assim como as condições de fronteira aplicáveis às membranas citoplasmática e nuclear, foram adaptadas de Claus et al., 2013, e a secção do modelo respeitante ao trafficking de receptores foi adaptado de Nicklas e & Saiz, 2013. As equações de reação-difusão implementadas no Módulo I traduzem os passos gerais da cascata de sinalização do TGF-β referidos por diversos autores: os recetores do TGF-β são ativados pelo ligando TGF-β, recrutando e fosforilando o Smad2/3 junto à membrana citoplasmática. O Smad2/3 fosforilado, pSmad2/3, pode associar-se ao Smad mediador, o Smad4, formando um complexo, o pSmad2/3 + Smad4. Este complexo migra para o núcleo, onde se associa ao DNA, induzindo expressão genética. Quando o pSmad2/3 não se associa ao Smad4, pode migrar diretamente para o núcleo, tal como moléculas de Smad2/3 e moléculas de Smad4 podem deslocar-se até ao núcleo sem estarem associadas a outras espécies. O processo de formação do complexo pSmad2/3 + Smad4 também pode ocorrer no núcleo da célula. O Módulo II do modelo diz respeito à implementação de diferentes interações de crosstalk entre as integrinas e a via de sinalização do TGF-β. As interações de crosstalk incluídas neste módulo são: 1) A upregulation dos recetores do TGF-β despoletada pelas integrinas; 2) O aumento da constante catalítica da reacção de fosforilação do Smad2/3 mediada pelo complexo formado pelo TGF-β e os seus recetores, complexo C, sendo este aumento despoletado pelas integrinas; 3) A estabilização dos recetores do TGF-β despoletada pelas integrinas, resultando na diminuição da taxa de degradação do complexo C; 4) A formação de um complexo composto pelas integrinas e pelo complexo C, complexo IC, que se liga ao Smad2/3, provocando um aumento da constante catalítica da reação de fosforilação do Smad2/3. Foram realizadas diferentes experiências in silico para atingir os objetivos previamente referidos. Relativamente ao Módulo I, de modo a avaliar o impacto da morfologia celular sobre a expressão genética induzida pelo TGF-β, foram feitas simulações para diferentes geometrias da célula, nomeadamente para elipses e rectângulos com diferentes rácios de largura e altura. Foram ainda realizadas simulações para diferentes áreas da célula, num intervalo de valores que se estende desde a área estabelecida no modelo standard até 10 vezes a área do modelo standard. A avaliação do impacto da área da célula a nível downstream é realizada para as geometrias acima referidas. Adicionalmente, os parâmetros do modelo foram submetidos a uma análise de sensibilidade. No que diz respeito ao Módulo II, realizaram-se diferentes simulações para diferentes tipos de crosstalk que se estabelecem entre as integrinas e a via de sinalização do TGF-β para perceber a influência que um aumento dos parâmetros associados a cada tipo de crosstalk possui sobre a concentração do complexo pSmad2/3 + Smad4 no núcleo. Esta incrementação dos valores atribuídos a cada parâmetro é feita de modo independente ou para dois ou três parâmetros em simultâneo. A análise das diferentes simulações realizadas, com o intuito de avaliar apenas o impacto da geometria da célula, indica que a espécie participante desta via de sinalização que mais sofre discrepâncias na sua concentração nuclear por rácio largura/altura, devido a mudanças na geometria da célula, é o Smad2/3. As restantes espécies, nomeadamente o pSmad2/3, o complexo pSmad2/3 + Smad4 e o Smad4, sofrem discrepâncias idênticas por unidade de rácio largura/altura. Constatou-se que existe uma tendência de decréscimo na concentração nuclear do Smad2, pSmad2/3 e complexo pSmad2/3 + Smad4 com o aumento do rácio largura/altura da célula. Por outro lado, constatou-se um aumento da concentração nuclear do Smad4 por unidade de rácio largura/altura. As simulações efectuadas para avaliar o efeito que as dimensões da célula possuem sobre a cascata do TGF-β, a nível downstream, indicam que com o aumento do tamanho da célula, existe diminuição da concentração do complexo pSmad2/3 + Smad4 no núcleo da célula, havendo um declínio na expressão genética. Esta conclusão é aplicável a todas as geometrias da célula consideradas. Concretamente, considerando a passagem da área standard da célula para uma área 10 vezes superior, constata-se uma diminuição de cerca de 50% na concentração nuclear do complexo pSmad2/3 + Smad4 para todos os formatos da célula. Ainda relativamente a resultados do Módulo I, os diversos parâmetros do modelo foram submetidos a uma análise de sensibilidade que revelou que a concentração do complexo pSmad2/3 + Smad4 no núcleo é mais sensível às reacções do modelo do que a processos de difusão. No entanto, um decréscimo de 100% do valor dos parâmetros de difusão revela uma sensibilidade considerável a nível downstream da via de sinalização, o que sugere que ainda assim os parâmetros de difusão devem ser incluídos em modelos que visem estudar a dinâmica da cascata do TGF-β. As simulações realizadas para estudar o efeito da crosstalk entre as integrinas e a via de sinalização do TGF-β sugerem que de todos os tipos de interação implementados no modelo construído, o tipo de interação que causa maior upregulation da concentração nuclear do complexo pSmad2/3 + Smad4 é o decréscimo da taxa de degradação dos receptores devido à estabilização dos receptores do TGF-β por parte das integrinas. Por outro lado, o tipo de interacção de crosstalk que menos contribui para a expressão genética é o aumento da constante catalítica de fosforilação do Smad2/3 mediada pelo complexo IC. Em adição, a expressão genética sofreu mais upregulation, em geral, quando houve uma intensificação simultânea dos efeitos de dois tipos de crosstalk com as integrinas, comparativamente com uma forma de crosstalk ou três tipos de interação em conjunto. Os próximos passos associados ao trabalho apresentado neste documento são o estabelecimento de um conjunto de experiência in vitro para analisar o efeito da morfologia da célula e da mecanotransdu-ção, com o intuito de validar os resultados e conclusões obtidos através do conjunto de experiências in silico. Adicionalmente, outras formas de crosstalk entre as integrinas e a cascata do TGF-β deverão ser incluídas no modelo, tais como a interação da via de sinalização com proteínas reguladas pela actina-G e actina-F do citoesqueleto da célula. Estas proteínas são libertadas quando existe remodelação do cito-esqueleto e um desequilíbrio nos seus níveis resulta na expressão de receptores de ligandos da família TGF-β.The TGF-β is a cytokine involved in fundamental cell processes, such as cell migration, proliferation and apoptosis. A deeper insight into the dynamics of the TGF-β pathway through a cell morphology-dependent manner and into the role that the crosstalk with the integrins has upon downstream signaling of this pathway allows a better understanding of the link between the TGF-β pathway and mechanotransduction cues, therefore holding the potential to uncover interactions between biomaterials and cells and apply this knowledge to different therapies. In this document, a spatial computational model for the canonical TGF-β pathway is presented, including a module for the crosstalk with the integrins. The equations used to model this system are partial differential equations of the reaction-diffusion type. The model was created to evaluate the impact of cell shape and size, as well as crosstalk with the integrins, on genetic expression. The results of the experiments suggest that a bigger width/height ratio of the cell induces less con-centration of the nuclear Smad2/3, nuclear phosphorylated Smad2/3 and nuclear phosphorylated Smad2/3 + Smad4 complex, for elliptical and rectangular cell shapes. Conversely, the concentration of the nuclear Smad4 increases as the width/height ratio of the cell increases, for elliptical and rectangular cell shapes. The nuclear species of the TGF-β pathway that suffers more variation in its nuclear concentration across cell shapes is the Smad2/3. Considering a range of values that go up to 10 times the original area of the cell for different cell shapes, as the area of the cell increases, the concentration of the nuclear phosphorylated Smad2/3 + Smad4 complex decreases by approximately 50%. Sensitivity analysis of the model parameters indicate that genetic expression elicited by the TGF-β when considering diffusive processes differs considerably from results without considering this phenomenon. It is suggested that the way of crosstalk which more heavily increases genetic expression is the decrease of the degradation rate of the receptors due to stabilization from the integrins. Experimental procedures also suggest that the concentration of the nuclear phosphorylated Smad2/3 + Smad4 complex undergoes more upregulation, in general, by the joint behavior of two ways of crosstalk interaction than by the effects of one way of crosstalk independently or the combination of three ways of crosstalk out of the considered interactions

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

Núcleos de Ensino da Unesp: artigos 2008

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq

Characterisation of microbial attack on archaeological bone

As part of an EU funded project to investigate the factors influencing bone preservation in the archaeological record, more than 250 bones from 41 archaeological sites in five countries spanning four climatic regions were studied for diagenetic alteration. Sites were selected to cover a range of environmental conditions and archaeological contexts. Microscopic and physical (mercury intrusion porosimetry) analyses of these bones revealed that the majority (68%) had suffered microbial attack. Furthermore, significant differences were found between animal and human bone in both the state of preservation and the type of microbial attack present. These differences in preservation might result from differences in early taphonomy of the bones. © 2003 Elsevier Science Ltd. All rights reserved

Brazilian Flora 2020: Leveraging the power of a collaborative scientific network

International audienceThe shortage of reliable primary taxonomic data limits the description of biological taxa and the understanding of biodiversity patterns and processes, complicating biogeographical, ecological, and evolutionary studies. This deficit creates a significant taxonomic impediment to biodiversity research and conservation planning. The taxonomic impediment and the biodiversity crisis are widely recognized, highlighting the urgent need for reliable taxonomic data. Over the past decade, numerous countries worldwide have devoted considerable effort to Target 1 of the Global Strategy for Plant Conservation (GSPC), which called for the preparation of a working list of all known plant species by 2010 and an online world Flora by 2020. Brazil is a megadiverse country, home to more of the world's known plant species than any other country. Despite that, Flora Brasiliensis, concluded in 1906, was the last comprehensive treatment of the Brazilian flora. The lack of accurate estimates of the number of species of algae, fungi, and plants occurring in Brazil contributes to the prevailing taxonomic impediment and delays progress towards the GSPC targets. Over the past 12 years, a legion of taxonomists motivated to meet Target 1 of the GSPC, worked together to gather and integrate knowledge on the algal, plant, and fungal diversity of Brazil. Overall, a team of about 980 taxonomists joined efforts in a highly collaborative project that used cybertaxonomy to prepare an updated Flora of Brazil, showing the power of scientific collaboration to reach ambitious goals. This paper presents an overview of the Brazilian Flora 2020 and provides taxonomic and spatial updates on the algae, fungi, and plants found in one of the world's most biodiverse countries. We further identify collection gaps and summarize future goals that extend beyond 2020. Our results show that Brazil is home to 46,975 native species of algae, fungi, and plants, of which 19,669 are endemic to the country. The data compiled to date suggests that the Atlantic Rainforest might be the most diverse Brazilian domain for all plant groups except gymnosperms, which are most diverse in the Amazon. However, scientific knowledge of Brazilian diversity is still unequally distributed, with the Atlantic Rainforest and the Cerrado being the most intensively sampled and studied biomes in the country. In times of “scientific reductionism”, with botanical and mycological sciences suffering pervasive depreciation in recent decades, the first online Flora of Brazil 2020 significantly enhanced the quality and quantity of taxonomic data available for algae, fungi, and plants from Brazil. This project also made all the information freely available online, providing a firm foundation for future research and for the management, conservation, and sustainable use of the Brazilian funga and flora