Información

46.3E: El ciclo del azufre - Biología


El azufre se deposita en la tierra como precipitación, lluvia y erosión de las rocas, y se reintroduce cuando los organismos se descomponen.

Objetivos de aprendizaje

  • Describe el ciclo del azufre.

Puntos clave

  • El azufre es un elemento esencial para las macromoléculas de los seres vivos ya que determina los patrones de plegamiento tridimensionales de las proteínas.
  • En tierra, el azufre ingresa a la atmósfera a través de la lluvia ácida, la lluvia radiactiva, la erosión de las rocas, la descomposición de materiales orgánicos y los respiraderos geotérmicos.
  • El azufre ingresa al océano a través de la escorrentía, la lluvia radiactiva y los respiraderos geotérmicos submarinos; algunos ecosistemas marinos también dependen de quimioautótrofos como fuente de azufre.
  • La quema de combustibles fósiles aumenta la cantidad de sulfuro en la atmósfera y provoca lluvia ácida.
  • La lluvia ácida es una lluvia corrosiva que daña los ecosistemas acuáticos al reducir el pH de los lagos, matando a mucha de la fauna residente; también degrada edificios y estructuras hechas por el hombre.

Términos clave

  • quimioautótrofo: un organismo simple, como un protozoo, que obtiene su energía de procesos químicos en lugar de la fotosíntesis
  • caer: depósito directo de minerales sólidos en tierra o en el océano desde la atmósfera.
  • lluvia ácida: lluvia corrosiva causada por el agua de lluvia que cae al suelo a través del gas de dióxido de azufre, convirtiéndolo en ácido sulfúrico débil; puede dañar estructuras y ecosistemas

El ciclo del azufre

El azufre es un elemento esencial para las macromoléculas de los seres vivos. Como parte del aminoácido cisteína, participa en la formación de enlaces disulfuro dentro de las proteínas, que ayudan a determinar sus patrones de plegamiento tridimensionales y, por lo tanto, sus funciones. Existen ciclos de azufre entre los océanos, la tierra y la atmósfera.

En tierra, el azufre se deposita de cuatro formas principales: precipitación, lluvia radiactiva directa de la atmósfera, erosión de las rocas y descomposición de materiales orgánicos. El azufre atmosférico se encuentra en forma de dióxido de azufre (SO2). A medida que la lluvia cae a través de la atmósfera, el azufre se disuelve en forma de ácido sulfúrico débil (H2ASI QUE4), creando lluvia ácida. El azufre también puede caer directamente de la atmósfera en un proceso llamado lluvia radiactiva. La meteorización de las rocas que contienen azufre también libera azufre en el suelo. Estas rocas se originan a partir de sedimentos oceánicos que se mueven a la tierra por el levantamiento geológico. Los ecosistemas terrestres pueden entonces hacer uso de estos sulfatos del suelo (SO42−). Tras la muerte y descomposición de estos organismos, el azufre se libera nuevamente a la atmósfera como sulfuro de hidrógeno (H2S) gas. El azufre también puede ingresar a la atmósfera a través de respiraderos geotérmicos.

El azufre ingresa al océano a través de la escorrentía de la tierra, la lluvia radiactiva y los respiraderos geotérmicos submarinos. Algunos ecosistemas marinos dependen de quimioautótrofos, que utilizan azufre como fuente de energía biológica. Este azufre luego sustenta los ecosistemas marinos en forma de sulfatos.

Las actividades humanas han jugado un papel importante en la alteración del equilibrio del ciclo global del azufre. La quema de grandes cantidades de combustibles fósiles, especialmente de carbón, libera grandes cantidades de gas sulfuro de hidrógeno a la atmósfera, creando lluvia ácida. La lluvia ácida es una lluvia corrosiva que daña los ecosistemas acuáticos y el medio ambiente natural al reducir el pH de los lagos, lo que mata a gran parte de la fauna residente; también afecta el medio ambiente creado por el hombre a través de la degradación química de los edificios. Por ejemplo, muchos monumentos de mármol, como el Lincoln Memorial en Washington, DC, han sufrido daños importantes por la lluvia ácida a lo largo de los años. Estos ejemplos muestran los efectos de gran alcance de las actividades humanas en nuestro medio ambiente y los desafíos que quedan para nuestro futuro.


Perfiles de transcriptomas de Lotus japonicus Raíces durante el desarrollo de micorrizas arbusculares y comparación con el de la noodulación

Para comprender mejor las respuestas moleculares de las plantas a los hongos micorrízicos arbusculares (AM), analizamos los patrones de expresión génica diferencial de Lotus japonicus, una leguminosa modelo, con la ayuda de un macroarray de ADNc a gran escala. Se realizaron experimentos considerando los efectos de los microorganismos contaminantes en los inoculantes del suelo. Cuando la colonización por hongos AM, es decir, Glomus mosseae y Margarita gigaspora, estaba bien establecido, se indujeron cuatro genes de cisteína proteasa. En el lugar La hibridación reveló que estos genes de cisteína proteasa se expresaron específicamente en células corticales internas de raíces AM que contienen arbuscule. Por otro lado, los genes relacionados con la biosíntesis de fenilpropanoides para la fenilalanina amoniaco liasa (PAL), la calcona sintasa, etc., fueron reprimidos en la etapa posterior, aunque estaban moderadamente regulados al alza en la asociación inicial con el hongo AM. Los experimentos RT & # x02013PCR en tiempo real apoyaron los experimentos de matriz. Para confirmar aún más la expresión característica, un CAMARADA El promotor se fusionó con un gen informador y se introdujo en L. japonicus, y luego los transformantes se cultivaron con un inóculo comercial de G. mosseae. La actividad informadora se incrementó en todas las raíces debido a la presencia de microorganismos contaminantes en el inóculo. Curiosamente, G. mosseae solo colonizado donde la actividad del reportero era baja. Comparación de los perfiles del transcriptoma de las raíces AM y los nódulos radiculares fijadoras de nitrógeno formados con Mesorhizobium loti indicó que los genes PAL y otros genes relacionados con la biosíntesis de fenilpropanoides estaban reprimidos de manera similar en los dos órganos.


Introducción

Los conjuntos de datos para proteínas expresadas diferencialmente en el cáncer a menudo se interpretan desde una perspectiva mecanicista que enfatiza las interacciones moleculares. Los enfoques alternativos ejemplificados por modelos recientes que utilizan la teoría de la información demuestran la posibilidad de interpretar datos de expresión proteómica en un marco conceptual de alto nivel (Rietman et al., 2016). Estos enfoques pueden combinar conceptos de la teoría de sistemas dinámicos y la termodinámica, como la posible asociación de "estados atractores" en modelos de paisaje con estados de baja energía de un sistema (Enver et al., 2009 Davies, Demetrius & amp Tuszynski, 2011). A pesar de estos avances, las funciones energéticas para la expresión diferencial de proteínas rara vez se han formulado en términos de variables fisicoquímicas que reflejan las condiciones de los microambientes tumorales. El acoplamiento de datos proteómicos recientes con modelos termodinámicos que utilizan componentes químicos proporciona nuevas perspectivas sobre las condiciones microambientales que favorecen la carcinogénesis o el crecimiento saludable.

El propósito del presente estudio es explorar los datos de la comunidad microbiana y proteómica humana para el cáncer colorrectal dentro de un marco químico y termodinámico utilizando variables que representan el estado de oxidación e hidratación. Esto se lleva a cabo primero comparando las composiciones químicas de proteínas expresadas hacia arriba y hacia abajo a lo largo de la progresión normal del tejido-adenoma-carcinoma. Luego, se utiliza un modelo termodinámico para cuantificar la energética general de las transformaciones proteómicas en términos de variables de potencial químico. Este enfoque revela no solo patrones comunes de cambios químicos entre muchos conjuntos de datos proteómicos, sino también la posibilidad de que las transformaciones proteómicas puedan ser moldeadas por limitaciones energéticas asociadas con el microambiente cambiante del tumor.

Los últimos años han visto la aparición de muchos conjuntos de datos proteómicos para el cáncer colorrectal (CCR), un tipo de cáncer humano muy común y ampliamente estudiado. A menudo se considera que la inestabilidad genómica es el principal impulsor de la progresión del cáncer (Kinzler & amp Vogelstein, 1996). Sin embargo, no solo las transformaciones genéticas, sino también la dinámica microambiental pueden influir en la progresión del cáncer (Schedin & amp Elias, 2004). Muchas reacciones en el microambiente, como las que involucran hormonas o interacciones de señalización célula-célula, operan en escalas de tiempo rápidas, pero la hipoxia local en tumores y otros cambios microambientales pueden desarrollarse y persistir durante escalas de tiempo más largas. Las largas escalas de tiempo de la carcinogénesis pueden ser suficientes para que las células adapten sus proteomas a los costos energéticos diferenciales de la síntesis biomolecular impuesta por las condiciones químicas cambiantes del microambiente.

Uno de los rasgos característicos de los tumores son los diversos grados de hipoxia (Höckel & amp Vaupel, 2001). Las condiciones hipóxicas promueven la activación de genes inducibles por hipoxia por el factor de transcripción HIF-1 e intensifican la generación mitocondrial de especies reactivas de oxígeno (ROS) (Murphy, 2009), lo que conduce al estrés oxidativo (Höckel & amp Vaupel, 2001 Semenza, 2008). Es importante señalar que existe una significativa heterogeneidad intratumoral e inter tumoral de los niveles de oxigenación (Höckel & amp Vaupel, 2001 DeBerardinis & amp Cheng, 2010). Las células cancerosas también pueden exhibir cambios en el estado de oxidación-reducción (redox), por ejemplo, se monitorea el potencial redox (Eh) en vivo en una línea celular de fibrosarcoma está alterada en comparación con los fibroblastos normales (Hutter, Till & amp Greene, 1997).

Los estados de hidratación de las células y tejidos cancerosos también pueden variar considerablemente de sus contrapartes sanas. La detección por microondas de las diferencias en la constante dieléctrica resultantes de un mayor contenido de agua en el tejido maligno se está desarrollando para la obtención de imágenes médicas del cáncer de mama (Grzegorczyk et al., 2012). Las técnicas espectroscópicas IR y Raman también revelan un mayor estado de hidratación del tejido mamario canceroso, como resultado de la interacción de las moléculas de agua con las estructuras celulares hidrófilas de las células cancerosas, pero una asociación insignificante con los triglicéridos y otras moléculas hidrófobas que son más comunes en el tejido normal (Abramczyk et al. ., 2014).

El aumento de los niveles de hidratación puede estar asociado con una mayor abundancia de hialuronano que se encuentra en la matriz extracelular (MEC) de las células migratorias y metastásicas (Toole, 2002), mientras que un estado de hidratación subcelular más alto puede alterar la función celular al actuar como una señal para la síntesis de proteínas y proliferación celular (Häussinger, 1996). También se ha planteado la hipótesis de que el aumento de la hidratación de las células cancerosas subyace a una reversión a un estado más embrionario (McIntyre, 2006). Con base en todas estas consideraciones, las variables composicionales y termodinámicas relacionadas con el estado redox y de hidratación han sido seleccionadas como las variables descriptivas primarias en este estudio.

Como han señalado otros, parece paradójico que la hipoxia, es decir, la presión parcial de oxígeno baja, pueda ser una fuerza impulsora para la generación de moléculas oxidativas. Posiblemente, la generación mitocondrial de ROS es un mecanismo celular para la detección de oxígeno (Guzy & amp Schumacker, 2006). Ya sea a través del estrés oxidativo inducido por hipoxia u otros mecanismos, se ha encontrado que las proteínas en el cáncer tienen una variedad de modificaciones oxidativas postraduccionales (PTM), incluida la carbonilación y oxidación de residuos de cisteína (Yeh et al., 2010 Yang et al., 2013). Aunque las evaluaciones a nivel de proteoma de la PTM oxidativa están ganando terreno (Yang et al., 2013), los conjuntos de datos proteómicos existentes a gran escala pueden transportar otras señales del estado de oxidación. Un posible indicador "sintraduccional" del estado de oxidación, inherente a las secuencias de aminoácidos de las proteínas, es el estado de oxidación medio del carbono, que se introduce a continuación. Al principio, no está claro si tal métrica del estado de oxidación rastrearía más de cerca la hipoxia (es decir, condiciones relativamente reductoras) que pueden surgir en los tumores, o un potencial más oxidante conectado con ROS y PTM oxidativo.

La teoría funcional de la densidad y otros métodos computacionales que producen mapas de densidad electrónica de proteínas con estructura conocida pueden usarse para calcular las cargas parciales, o estados de oxidación, de todos los átomos. Los métodos espectroscópicos también se pueden utilizar para determinar los estados de oxidación de los átomos en las moléculas (Gupta et al., 2014). Estos enfoques teóricos y empíricos ofrecen la mayor precisión en el cálculo del estado de oxidación, pero es difícil aplicarlos a los cientos de proteínas, muchas con estructuras tridimensionales indeterminadas, que se ha encontrado que tienen una expresión significativamente alterada en experimentos proteómicos. Pueden ser necesarios otros métodos para estimar los estados de oxidación de los átomos en las moléculas para evaluar la dirección general del flujo de electrones en una transformación proteómica.

Algunos libros de texto de química orgánica presentan el concepto de estados de oxidación formales, en los que el par de electrones en un enlace covalente se asigna formalmente al más electronegativo de los dos átomos (por ejemplo, Hendrickson, Cram & amp Hammond, 1970, cap.18). Esta regla es consistente con las recomendaciones actuales de la IUPAC para calcular el estado de oxidación de los átomos en las moléculas, pero generaliza las definiciones de la IUPAC de manera que se pueden distinguir los estados de oxidación de los diferentes átomos de carbono en las moléculas orgánicas (p. Ej., Loock, 2011 Gupta et al., 2014 ). En la estructura primaria de una proteína, donde no hay átomos de metal presentes y los heteroátomos están unidos solo al carbono y / o al hidrógeno, el estado de oxidación promedio del carbono (ZC) se puede calcular como una proporción elemental, que se obtiene fácilmente a partir de la composición de aminoácidos (Dick, 2014). En una proteína con la fórmula química CCHhnortenorteOoSs, el estado de oxidación medio del carbono (ZC) es (1) Z C = 3 n + 2 o + 2 s - h c. Esta ecuación es equivalente a otras, también escritas en términos de números de los elementos C, H, N, O y S, utilizadas para el estado de oxidación promedio del carbono en la biomasa de algas (Bohutskyi et al., 2015), en húmicos y fúlvicos. ácidos (Fekete et al., 2012), y para el estado de oxidación nominal del carbono en materia orgánica disuelta (Riedel, Biester & amp Dittmar, 2012).

Comparar los estados medios de oxidación del carbono en moléculas orgánicas es útil para cuantificar las reacciones de mezclas complejas de materia orgánica en aerosoles (Kroll et al., 2011), el crecimiento de biomasa (Hansen et al., 1994) y la producción de biocombustibles ( Borak, Ort & amp Burbaum, 2013 Bohutskyi et al., 2015). Existe un rango considerable del estado de oxidación promedio del carbono en diferentes aminoácidos (Masiello et al., 2008 Modify et al., 2013), con consecuencias para la energía de síntesis dependiendo de las condiciones ambientales (Modificar y Amp Shock, 1998). De manera similar, el estado de oxidación nominal del carbono se puede usar como un proxy de las energías de Gibbs estándar de las reacciones de oxidación de varias moléculas orgánicas y bioquímicas (Arndt et al., 2013). El concepto del estado de oxidación se puede utilizar como una herramienta de contabilidad para comprender el flujo de electrones en las vías metabólicas, pero puede recibir una cobertura limitada en los cursos de bioquímica (Halkides, 2000). En la literatura se ha prestado poca atención a las diferencias en el estado de oxidación del carbono entre proteínas u otras biomacromoléculas. Sin embargo, la facilidad de cálculo hace ZC una métrica útil para determinar rápidamente la dirección y la magnitud del flujo de electrones asociado con las transformaciones proteómicas durante la progresión de la enfermedad.

Las comparaciones de los estados de oxidación del carbono se pueden utilizar para clasificar la energía de las reacciones de moléculas orgánicas en sistemas particulares (Modif et al., 2013). Sin embargo, la cuantificación de los requisitos energéticos y de balance de masas de las transformaciones químicas requiere un modelo termodinámico más completo. Los modelos termodinámicos que se basan en componentes químicos (o especies base), es decir, un número mínimo de unidades de fórmulas químicas independientes que se pueden combinar para formar cualquier especie química en el sistema, tienen una posición establecida en geoquímica (Anderson, 2005 Bethke, 2008). ). Las implicaciones de elegir diferentes conjuntos de componentes, llamados la "base" (Bethke, 2008), han recibido relativamente poca discusión en bioquímica, aunque Alberty (2004) en un contexto similar destacó la observación hecha por Callen (1985) que "[t ] a elección de variables en términos de las cuales se formula un sistema dado, aunque aparentemente es un paso inofensivo, es a menudo el paso más crucial en la solución ”. Sin embargo, los modelos construidos con diferentes opciones de componentes arrojan resultados equivalentes cuando se parametrizan consistentemente (Morel & amp Hering, 1993 Ravi Kanth et al., 2014). En consecuencia, los componentes son un tipo de contabilidad química para las reacciones en un sistema (Morel & amp Hering, 1993), y no necesariamente constituyen modelos mecanicistas para esas reacciones.

La estructura y dinámica de las capas de hidratación de las proteínas tienen importantes consecuencias biológicas (Levy & amp Onuchic, 2006) y pueden investigarse en estudios de simulación molecular (Wedberg, Abildskov & amp Peters, 2012). La termodinámica estadística se puede utilizar para evaluar los efectos de la hidratación preferencial de las superficies de las proteínas en el despliegue u otros cambios conformacionales (Lazaridis & amp Karplus, 2003). Sin embargo, también hay un papel para H2O como componente químico en reacciones estequiométricas que representan los requisitos de equilibrio de masas para la formación de proteínas con diferentes secuencias de aminoácidos.

Por ejemplo, un sistema de proteínas compuesto por C, H, N, O y S se puede describir utilizando los componentes (no inocuos) CO2, NH3, H2ASI QUE2 y H2O. En consecuencia, las reacciones estequiométricas que representan la formación de ciertas proteínas a expensas de otras durante una transformación proteómica generalmente tienen coeficientes distintos de cero en O2, H2O y los demás componentes. Estas reacciones estequiométricas se pueden escribir sin un conocimiento específico de la densidad de electrones en las proteínas o la hidratación por H molecular.2O.

Vale la pena repetir que las reacciones escritas utilizando componentes químicos no son representaciones mecanicistas. En cambio, estas reacciones son declaraciones específicas del requisito de balance de masa que se pueden utilizar para construir modelos termodinámicos de sistemas que reaccionan químicamente (Helgeson et al., 2009). Los modelos de equilibrio de flujo de redes metabólicas integran restricciones estequiométricas (por ejemplo, Hiller & amp Metallo, 2013), pero las descripciones estequiométricas de transformaciones proteómicas son menos comunes, quizás debido a un mayor grado de abstracción de reacciones elementales. Sin embargo, las proteínas expresadas diferencialmente hacia arriba y hacia abajo en un conjunto de datos proteómicos proporcionan una descripción cuantitativa de una transformación proteómica y pueden verse como los estados inicial y final de un sistema que reacciona químicamente, que luego es susceptible de modelado termodinámico.

Los potenciales químicos de los componentes se pueden utilizar para describir el estado interno de un sistema y, para un sistema abierto, su relación con el medio ambiente. La fugacidad del oxígeno es una variable relacionada con el potencial químico del O2 no refleja necesariamente la concentración de O2, sino que indica la distribución de especies con diferentes estados de oxidación (Albarède, 2011). El cálculo teórico de la energía de las reacciones en función de la fugacidad del oxígeno proporciona una referencia útil para las estabilidades relativas de las moléculas orgánicas en diferentes entornos (Helgeson et al., 2009 Modify et al., 2013). Sin embargo, en un contexto celular puede ser necesario un enfoque multidimensional para cuantificar posibles influencias microambientales sobre los potenciales de transformaciones bioquímicas. Las variables probables incluyen no solo el estado de oxidación sino también la actividad del agua. Los escenarios para la evolución celular y metabólica temprana (Pace, 1991 Russell & amp Hall, 1997 Damer & amp Deamer, 2015) brindan apoyo adicional a la elección de la actividad del agua como una variable principal de interés.

Un modelo termodinámico que se formula en términos de especies base cuidadosamente seleccionadas proporciona una descripción conveniente de un sistema. Como se describe en los Métodos, se selecciona una base que reduce la correlación empírica entre el estado de oxidación promedio del carbono y el coeficiente de H2O reacciones de formación de proteínas de especies base. La primera parte de los Resultados muestra comparaciones de composición de proteínas humanas y microbianas ("Comparaciones de composición de proteínas humanas" - "Comparaciones de composición de proteínas microbianas") en 35 conjuntos de datos de 20 estudios diferentes. Muchas de las comparaciones revelan mayores ZC o mayor demanda de agua para la formación de proteínas expresadas en cáncer en comparación con el tejido normal. Contrariamente a las tendencias observadas para las proteínas humanas, la composición proteica promedio de las bacterias enriquecidas en cáncer tiende a tener una menor ZC.

Para comprender mejor el contexto bioquímico de estas diferencias, los cálculos informados en la segunda parte de los Resultados utilizan la afinidad química (energía de reacción de Gibbs negativa) para predecir las moléculas más estables en función de la fugacidad del oxígeno y la actividad del agua ('Descripciones termodinámicas: antecedentes '–'Campos de estabilidad relativa para proteínas humanas'). Los cálculos teóricos de las estabilidades relativas de grupos de proteínas expresadas hacia arriba y hacia abajo se basan en las descripciones de la composición como un paso hacia la cuantificación de las condiciones microambientales que pueden promover o impedir las alteraciones proteómicas asociadas con la progresión del cáncer.


2. Métodos para la determinación de cantidades físicas fundamentales

Este capítulo describe métodos para la determinación de cantidades físicas fundamentales de la parte subatómica, a saber, carga, velocidad, energía y momento. Los métodos principales para medir el tamaño nuclear pueden dividirse en dos clases principales como sigue: (1) métodos eléctricos o magnéticos, y (2) métodos de fuerza nuclear. Los hechos básicos de la relación energía-ionización se discuten en el capítulo que incluye una tabla de W, el número promedio de pérdida de energía de electronvoltios correspondiente a un par de iones en varios gases W para el argón es de 26,4 ev por par de iones. La velocidad de las partículas cargadas se puede medir con bastante precisión utilizando un método de tiempo de vuelo en una amplia gama de velocidades de partículas. Antes del desarrollo del método, las energías de neutrones rápidos solían medirse mediante métodos basados ​​en la dispersión de neutrones por hidrógeno. Tales métodos adolecen de una desventaja cuando los neutrones monoérgicos incidentes se convierten en un continuo de energías de los protones de retroceso. Por lo tanto, se buscó una transformación nuclear adecuada inducida por neutrones en la que una liberación de energía corresponde inequívocamente a una energía de neutrones. El uso extensivo del método de centelleo para medir espectros complejos de rayos gamma fue posible gracias al desarrollo de tubos fotomultiplicadores de ventana final con fotocátodos uniformes y de bajo ruido de gran superficie, y mediante la producción de grandes cristales individuales de centelleadores de haluros alcalinos. La aplicación del método más obvio para la determinación de la carga (la desviación en un campo magnético) a la técnica de emulsión nuclear está plagada de varias dificultades graves: por ejemplo, la gran cantidad de dispersión múltiple que sufre una partícula en la emulsión y el camino relativamente corto en esta. medio denso.