. 결과

본 연구의 결과는 다음과 같은 두 가지로 요약 할 수있다. 1) GMO를 이용한 GMO와 non-GMO 간의 분자 역학 차이를 첫 번째 사례로 연구 할 수있는 통합 전산 모델, 2)이 통합 모델을 이용한 시뮬레이션 결과 이는 GM 대두의 경우 글루타티온의 고갈뿐만 아니라 포름 알데하이드의 축적이 일어난다는 것을 시사한다. 특히,이 연구에서 나온 6 가지 결과 집합이 있습니다.

첫 번째 결과는 6.1 절에서 설명한 바와 같이 C1 대사에 GM이 미치는 효과에 대한 체계적인 문헌 고찰이다. 두 번째 결과 세트는 6.2 절의 C1 대사, 산화 스트레스 및 GM의 통합 된 계산 시스템 아키텍처로, GM, 산화 스트레스 시스템 및 C1 대사 간의 상호 작용의 인터페이스를 나타냅니다. 세 번째와 네 번째 결과 세트는 6.3.1 절과 6.3.2 절에서 각각 GM과 산화 스트레스 시스템을 메티오닌 생합성과 포름 알데히드 해독과 통합 한 결과이다.

다섯 번째 결과 세트는 GM과 산화 스트레스 시스템을 6.4 절의 전체 대사 모델과 통합 한 시뮬레이션 결과이다. 마지막으로, 여섯 번째 결과 세트는 GM, 산화 스트레스 및 C1 대사의 통합 계산에서의 변수에 가장 민감한 매개 변수에 대한 상세한 이해를 제공하는 6.5 절의 매개 변수 민감도 분석입니다.

6.1. GMO 작물 및 분자 경로의 체계적인 생물 정보학 연구

체계적인 정보학 문헌 검토는 C1 대사 [분자량의 주요 경로 식별하기 위해 사용 된 방법과 유사한 GMO 작물에 관련된 분자 경로의 식별을 행하고, (3) ]. 연구 질문의 프레임과 부록 A의 검색 기준의 적용에 기초하여, 병렬 전략을 통해, (107 개) 논문의 초기 세트의 문헌 수집은 PubMed의 구글 학술 온라인 데이터베이스에서 식별됩니다. 체계적인 평가의 최종 결과에 요약되어 도 5 대두 GM 영향 네 개의 중요한 메커니즘뿐만 아니라, 효소와 네 한 활성 산소 종을 포함 다섯 생체 분자를 식별.

6.1.1. 대두 GM의 변형 된 분자 상호 작용의 동정

체계적인 생물 정보학 문헌 검토에서 초기 세트의 107 개의 논문은 특히 콩의 GM 분자가 산화 스트레스에 미치는 영향과 관련하여 중요한 통찰을 낳았다. 예를 들어, 비 - 유전자 변형 식물에 대두 CP4 EPSPS GM의 비교 연구는 산화 스트레스에 민감하게 식물함으로써 금속 흡수 능력 및 함량의 차이를보고 [ 7 ] [ 8 ].

특히, 대두에서의 CP4 EPSPS의 GM은 슈퍼 옥사이드 디스 뮤 (superoxide dismu)와 같은 네 가지 중요한 효소를 상향 조절 하는 그림 6 (a)와 그림 6 (b) 에서 보는 것처럼 네 가지 분자 메커니즘에 관여하는 것으로 밝혀 졌다.

TASE, 카탈라제, 또한 아스 코르 빈산 옥시다아제, 글루타티온 환원 효소 및 과산화수소 영향을 산화 스트레스의 두 가지 중요한 분자 시스템에서 반응성 산소 종 (ROS) [ 70 ] : 아스코르브 글루타티온 경로 및 반응성 산소 종의 합성 경로. 이 5 가지 생체 분자와 분자 상호 작용의 동력학에 비례 한 구체적인 동력학은 문헌에서 파생되었으며 참조 문헌과 함께 표 S1 의 보충 자료에 제공됩니다 .

또한 대두에서 CP4 EPSPS의 GM은 과산화수소와 말 론디 알데히드 (MDA)를 더 많이 함유하고있어 지질 과산화를 나타냅니다 [ 6 ]. 가뭄과 같은 스트레스 조건 하에서 식물은 유전자 발현을 변화시킴으로써 스트레스 조건에 반응하는 것으로 잘 알려져 있습니다. CP4 EPSPS를 갖는 대두 GM의 경우, 산화 스트레스 퇴치에 관여하는 카탈라아제와 같은 주요 효소가 세포질 산화 환원 상태의 변화를 나타내는 비 GM 대응 물질과 비교하여 상향 조절된다고보고되었다 [ 6 ]. 카탈라아제는 두 가지 모드, 즉 1) 촉매 모드 : 과산화수소의 직접 분해를 촉매하는 기능, 또는 2) 과산화 모드 : 과산화수소의 사용량은 포름 알데히드 [수득 메탄올 등의 유기 기질을 산화시키기 위해 67 ] [ 70 ]. 산화 스트레스로 인한 카탈라아제 효소의 상향 조절은 그것의 과산화 활성을 통해 포름 알데히드 생산을 증가시키는 요인이 될 수있다.

글루타티온은 세포 산화 환원 항상성을 유지하는 역할을하는 중요한 산화 방지제라는 실질적인 문헌이있다. 건강한 세포에서 글루타티온 (GSH)의 대부분은 감소 된 상태로 존재하지만, 산화 적 스트레스 조건은보다 많은 양의 산화 된 형태 인 GSSG의 존재를 특징으로합니다. 어떤 경우에는, 글루타티온 환원 효소의 상향 조절 GSSG의 전환을 촉매하는 효소는 글루타티온 항상성을 유지하는 것은 GSH GSH 소비 [대응하기 불충분 71 ].

문헌 검토 사르코에 사르코 옥시 다제의 작용도 포름 알데히드 [생성하는 것으로 알려져있다 계시 67 ]. 포름 알데히드는 C1 식물의 신진 대사 과정에서 생성되는 독성 화합물입니다. 식물에서 포름 알데히드의 주요 공급원은 5,10- 메틸렌 -THF의 해리와 메탄올의 산화이다 [ 72 ]. 글루타티온 의존성 포름 알데히드 탈수소 효소는 포름 알데히드의 해독에 관여하는 주요 효소입니다. 그것은 GSH 포름 알데히드 [의 비 효소 적으로 형성된 부가 물에 작용하는 72 과정에서 글루타티온의 중요한 역할을 나타낸다].

마지막으로, 포름 알데히드의 해독에 대해, 이전의 연구는 글루타티온 의존성 알데히드 탈수소 효소는 또한 산화 적 스트레스 조건 [중에 생성 된 과산화 지질의 제품을 해독하는 작용을하는 것이 밝혀 73 시켜 알데히드 해독 평소 함수 경쟁 프로세스로서 작용한다]. 또한, C1 대사 및 산화 스트레스에 대한 in silico 모델링 연구 결과 [ 4] [ 5 ]는 산화 스트레스가 C1 대사에서 포름 알데히드 해독을 교란 시킨다는 결론을 내렸다.

6.2. GM, 산화 스트레스 및 C1 대사의 시스템 아키텍처

이전 섹션 6.1에서 콩에서의 GM 및 분자 경로에 대한 효과에 대한 문헌 고찰은 산화 스트레스에 대한 GMO의 경계면에 대한 귀중한 정보를 제공한다. 체계적인 평가와 C1의 대사 및 산화 적 스트레스의 모델링 초기 연구는 C1 대사 두 분자 사이의 인터페이스 시스템의 시스템 아키텍쳐를 보여 [ 4 ] [ 5 ].

에서는 도 7 , 통합적인 분자 시스템 아키텍처는 이전 연구에서 도출 된 산화성 스트레스 및 C1 대사 시스템 아키텍처, 저자에 의해 종래 공지 문헌 액세스의 GMO 분자 상호 작용의 동적 결합하여 제시 및 집계 [ 5 ] .

에서는 도 7 문헌 검토에 기초하여, GM, 반응성 산소 종의 합성 및 아스코르브 글루타티온 경로와 인터페이싱하여 산화 스트레스 경로와 상호 작용한다. 또한 산화 스트레스 경로는 이전 연구 [ 6 ] - [ 8 ] 에서보고 된 것처럼 C1 대사시 메티오닌 생합성 및 포름 알데히드 해독 경로와 함께 작용하는 아스 코르 베이트 - 글루타티온 경로를 통한 C1 대사를 통해 상호 작용한다. 이러한 인터페이스는 C1 대사에 GMO가 미치는 영향에 대한 in silico 모델링을 개발하고 테스트하는 데 적합합니다.

6.3. 대두 GM과 산화 대 스트레스 및 C1 대사의 개별적인 분자 경로의 상호 작용

그림 7 에서 산화 스트레스와 C1 대사의 통합 시스템 아키텍처는 산화 변형 스트레스 경로와 유전 적 변형이 상호 작용한다는 것을 보여 주며 [ 5 ], 이는 C1 대사의 메티오닌 생합성 및 포름 알데히드 해독 경로와 관련이있다.

유전자 변형과 산화 스트레스 경로 사이의 인터페이스에 상대적으로 유전자 변형.

활성 산소 종의 생성을 증가시키고, 산화 스트레스 경로 [상기 효소 카탈라제, 아스 코르 빈산 옥시다아제 (APX), 글루타티온 환원 효소 (GR) 및 수퍼 옥사이드 디스 뮤 타제 (SOD)를 상향 조절 (74) ].

메티오닌 생합성 경로와 산화 스트레스의 계면에 대하여, 과산화수소 (H ₂ O ₂ ), 산화 적 스트레스의 곱을 생성하는, 메티오닌 생합성 경로에서 글리 옥실 레이트를 산화시키기 위해 사용되는 포름산 [ 75 ].

포름 알데히드 해독 통로 글루타티온, 산화 경로의 글루타티온 환원 효소의 항산화 용 메인 기판과 산화 스트레스의 계면에 대하여 [ 73 ] [ 74 ] 알데히드 [삭제 첫 번째 단계 인 포름 알데히드와 결합 76 ] . 또한 산화 스트레스 경로의 항산화 효소 인 카탈라아제는 메탄올을 포름 알데히드로 전환시키는 역할을한다 [ 70 ].

6.3.1. 대용량 메티오닌 생합성 시스템을 가진 대두 및 산화 스트레스의 Silico 모델링에 의한 C1 대사의 시뮬레이션 결과

여기에는 C1 대사의 메티오닌 생합성 시스템만으로 콩의 GM 및 산화 스트레스의 in silico 모델링 결과가 제시된다. 이 통합 모델에서 얻은 결과는 그림 8 에서 볼 수 있듯이 포름 알데히드의 일시적인 동력학을 나타낸다 . 글루타티온은 메티오닌 생합성 시스템의 일부가 아니기 때문에 관찰되지 않습니다. 시뮬레이션은 800,000 초 (~ 9 일)의 시뮬레이션 시간 동안 실행됩니다.

도 8에 도시 된 바와 같이, 포름 알데히드의 농도는 빠르게 증가하고 ~ 0.06nM의 농도 수준에서 정상 상태에 도달한다. 이 결과는 메티오닌 생합성이 포름 알데히드의 원천이기 때문에 일관되고, 포름 알데히드의 생산은 산화 스트레스의 부산물에 의해 영향을받지 않을 것이다. 예를 들면, 과산화수소 (H ₂ O ₂ 산화 스트레스의 제품 임), H하지만, 메티오닌 생합성 모델에서 포름 알데히드의 형성에 영향을주지 ₂ O ₂ 포르 글리 산화에 영향을 미치지 않는다 [ 77 ].

6.3.2. 포름 알데히드 C1 대사의 유일한 해독 시스템으로 대두와 산화 스트레스 GM의 Silico 모델링 시뮬레이션 결과

여기에는 C1 대사의 포름 알데히드 해독 시스템만으로 콩의 GM 및 산화 스트레스의 in silico 모델링 결과가 제시됩니다. 이 통합 모델에서 얻은 결과는 각각 그림 9 (a)와 그림 9 (b) 에서 볼 수 있듯이 포름 알데히드와 글루타티온 (GSH)의 시간 역학을 나타냅니다 . 시뮬레이션은 800,000 초 (~ 9 일)의 시뮬레이션 시간 동안 실행되었습니다. 결과 는 GMO와 함께 산화 스트레스가있을 때 포름 알데히드 농도의 축적 ( 그림 9 (a))과 글루타티온 농도의 감소 ( 그림 9 (b))를 보여줍니다.

에서는 도 9 (a)에서, 시뮬레이션 결과는 ~ 18만초 (1 ~ 2 일간)의 시뮬레이션 기간 이후에 포름 알데히드 농도의 증가를 나타낸다 800,000 초 (~ 9 일)에서 0.25 nM의 ~의 레벨에 도달한다. 이 결과는 GMO로 인한 산화 스트레스와 GMO와의 상호 작용의 역학을 이해함으로써 설명 될 수있다.

포름 알데히드 해독. GMO로 인한 산화 스트레스가있는 경우 포름 알데히드의 합성이 증가하고 포름 알데히드 해독이 저하되어 포름 알데히드가 축적됩니다. 그러나 포름 알데히드 농도의 증가가 명백 해지는 일시적인 지연이 있습니다.

증가 된 포름 알데히드 농도의 일시적인 지연은 두 시너지 현상의 시간 진화 때문에 가능할 수 있습니다. 첫 번째 현상은 글루타티온 (GSH)의 소모 및 고갈을 가속화시켜 포름 알데히드의 해독을 감소시키는 결과입니다. 이것은 글루타티온 (GSH)이 1) 산화 스트레스의 부산물 인 H2O2를 제거하고 2) 포름 알데히드의 해독을 가능하게하기 위해 경쟁적으로 필요하기 때문입니다. 두 번째 현상은 산화 스트레스 경로 [의 중요하고 핵심 효소 인 카탈라아제 포름 알데히드 메탄올 증가 변환, 포름 알데히드의 증가 된 생산으로 인한 70 ] [ 76 ]. 유전자 변형으로 인한 산화 스트레스와 포름 알데히드 해독의 결합은 카탈라아제, 이는 원래 포름 알데히드 해독 경로 내에서만 존재하지 않았다. 요약하면, 산화 적 스트레스는 포름 알데히드 해독 경로에 영향을 미치는데, 포름 알데히드 농도를 증가시키고 포름 알데히드 제거를 감소 시키며 포름 알데히드 합성을 증가시킴으로써 상승적으로 상승합니다.

에서그림 9 (a)에서, 시뮬레이션 결과는 글루타티온 (GSH) 농도가 GMO로 인한 산화 스트레스의 존재 하에서 현저하게 변화 함을 나타낸다 (이 그림의 로그 스케일 버전 은 부록 B의 그림 B3에있다). 산화 스트레스가 없다면 글루타티온 수치는 5,000,000 nM의 정상 상태 값을 유지합니다 [ 4 ]. 이전 연구에서 [ 5 ], GM없이 산화 스트레스의 존재하에, 글루타티온은 ~ 180,000의 (1 ~ 2 일) 내에서 소모된다. 그러나 그림 7 (b)에서 볼 수 있듯이 GM에 의해 유도 된 산화 스트레스가있는 경우 글루타티온은 ~ 500,000 초 (~ 0.5 일) 내에 거의 300 % 더 빨리 완전히 고갈됩니다. GMO의 경우 글루타티온이 고갈되는 속도가 현저히 빨라 졌는데 이는 ROS 합성이 증가했기 때문이며,

이 결과는 포름 알데히드 해독뿐만 아니라 산화 스트레스에서 글루타티온의 이중 역할의 역학을 이해함으로써 설명 될 수 있습니다. 이 시뮬레이션에서 초기 및 한정 량의 글루타티온이 제공되며 이는 보충되지 않습니다. 글루타티온 (GSH)이 산화 스트레스의 부산물 인 H ₂ O ₂ 를 제거하는 데 필요한 산화 스트레스 분자 시스템만으로는 글루타티온 수치가 시간이 지남에 따라 감소합니다.

글루타티온이 포름 알데히드 축적을 제거하고 해독하는 데 필요한 포름 알데히드 해독 시스템에서 글루타티온이 사용되며 일시적인 주기성을 가진 주기로 보충됩니다. 시뮬레이션 결과 글루타티온의 한정된 초기 양에 대해 글루타티온 생산의 새로운 원천에도 불구하고 산화 스트레스와 포름 알데히드 해독의 통합은 궁극적으로 글루타티온의 고갈로 이어진다. 요약하면, GMO로 인한 산화 스트레스는 C1 신진 대사의 포름 알데히드 해독 시스템에서 글루타티온의 항상성을 교란시킨다.

6.4. 대두와 산화 스트레스의 GM Silico 모델링에 대한 C1 대사의 완전 통합 모델 시뮬레이션 결과

이전 섹션 6.3에서는 산화 스트레스와 C1 대사의 포름 알데히드 해독 시스템만으로 시뮬레이션 결과를 제시했습니다. 본 절에서는 대두 GM이 유도하는 산화 스트레스의 분자 시스템과 전체 C1 대사 시스템의 전체 론적 통합에 대한 시뮬레이션 결과를 제시한다. 시뮬레이션은 800,000 초 (~ 9 일)의 시뮬레이션 시간 동안 실행됩니다.

완전한 C1 대사 시스템과 함께 GMO로 인한 산화 스트레스의 통합으로부터 얻은 시뮬레이션 결과는 그림 10(a)와 그림 10 (b)에서 볼 수 있듯이 각각 포름 알데히드 축적과 그에 따른 글루타티온 고갈의 증가를 나타냅니다 .

에서는 도 10 (a), 산화 스트레스 및 C1 대사와 GMO의 통합 모델의 시뮬레이션은 포름 알데히드 농도가 GMO에 의해 유도 된 산화 적 스트레스의 존재 하에서 상당히 변화 것을 나타낸다. 산화 스트레스가 없으면 포름 알데히드는 C1 대사 시스템에 축적되지 않습니다 [ 4 ]. GMO에 의해 유도 된 산화 스트레스가있는 상태에서 포름 알데히드는 ~ 50,000 초 (~ 0.5 일)에서 시작하여 C1 신진 대사 시스템에 축적되고 800,000 초 (~ 9 일)에 ~ 30nM까지 비선형으로 계속 축적됩니다.

이 시뮬레이션 결과는 그림 9 (a) 에서 볼 수 있듯이 포름 알데히드 해독만으로 GMO에 의해 유도 된 산화 스트레스의 이전 통합과 일치합니다 . 두 가지 중요한 차이는 GMO 및 C1 대사에 의해 유도 된 산화 적 스트레스의 통합 모델의 포름 알데히드의 시간 축적 그러나있다 ( 도 10 (a))만을 포름 해독으로 GMO에 의해 유도 된 산화 적 스트레스의 상호 대 ( 그림 9 (a)). 첫번째 차이는 유전자 변형 및 C1 대사에 대한 산화 스트레스의 통합 모델에서, 포름 알데히드의 축적이 180,000 ~에 초 (1 ~ 2 일) 대 ~ 50,000초 (~ 0.5 일)에 약 4 배 더 빨리 시작하도록한다. 두 번째 차이점은 800,000 초 (~ 9 일)

이러한 결과는 GMO와 C1 대사에 의해 유도 된 산화 적 스트레스의 통합 모델에서 포름 알데히드 축적이 더 빨리 일어나고 동일한 시간 동안 유의하게 높은 수준을 달성한다는 것을 나타낸다. 이것은 C1 대사 모델에서 포름 알데히드 해독에 대한 영향뿐만 아니라 메티오닌 생합성 및 활성화 된 메틸 사이클과의 결합 효과도 고려해야하기 때문일 가능성이 큽니다. 활성화 된 메틸주기는 사르코 신으로부터 포름 알데히드 생산에 기여한다 [ 78 ].

요약하면, GMO에 의해 유도 된 산화 적 스트레스는 예를 들어, 또한 포름 알데히드 해독 경로의 속도와 포름 알데히드 클리어런스 양을 감소시킴으로써 만 활성화 메틸 사이클을 통해 레이트 및 포름 알데히드의 농도의 양이 증가하지 않음으로써 C1 대사에 영향을 미친다.

에서그림 10 (b)는 GMO의 산화 스트레스와 C1 대사의 통합 모델을 시뮬레이션 한 결과 글루타티온 (GSH) 농도가 GMO에 의해 유도 된 산화 스트레스의 존재에 따라 크게 변화 함을 나타냅니다 (이 수치는 그림 부록 B의 B4). 산화 스트레스가 없다면 글루타티온 수치는 5,000,000 nM의 정상 상태 값을 유지합니다 [ 4 ]. 산화 스트레스가있는 상태에서 GMO가 없으면 글루타티온은 이전 연구 [ 5 ]를 기반로 약 180,000 초 (~ 2 일) 내에 고갈됩니다 . 그러나그림 10 (b)는 GMO에 의해 유도 된 산화 스트레스가있을 때 글루타티온이 ~ 50,000 초 (~ 0.5 일) 내에 300 % 빠르게 완전히 고갈되었다. GMO 경우에 글루타티온이 고갈되는데있어 상당한 가속화는 ROS 합성 증가로 인한 것이며 이는 정상적인 산화 스트레스보다 훨씬 더 큽니다.

이 시뮬레이션 결과는 그림 9 (b) 에서 포름 알데히드 해독의 개별 모델에서 GMO에 의해 유도 된 산화 스트레스의 이전 통합과 일치 한다. 이 시뮬레이션에서 초기 및 한정 량의 글루타티온이 제공되며 이는 보충되지 않습니다. 글루타티온 (GSH)이 산화 스트레스의 부산물 인 H ₂ O ₂ 를 제거하는 데 필요한 산화 스트레스 분자 시스템만으로는 글루타티온 수치가 시간이 지남에 따라 감소합니다. 시뮬레이션은 글루타티온의 초기 한정된 시간 동안, C1 대사와 산화 스트레스의 통합 결국 글루타치온 생산 새로운 소스 불구 글루타치온 고갈을 초래할 것으로 보여준다.

6.5. 대두와 산화 스트레스의 GM 대사의 매개 변수 민감도

산화 스트레스와 C1 대사의 분자 시스템 통합 시뮬레이션의 결과는 포름 알데히드와 글루타티온과 같은 두 가지 핵심 생체 분자에 대한 통찰력을 제공합니다. 검토 된 문헌의 완전성과 모델링에 사용 된 운동 속도 상수는 시뮬레이션 결과의 해석 및 유용성에 중요합니다. 이 중요한 매개 변수의 상대적 중요성은 매개 변수 민감도 분석을 수행하여 평가할 수 있습니다.

C1 대사에서 포름 알데히드 합성과 클리어런스의 중요성, 그리고 산화 스트레스 항상성에서 글루타티온 (GSH)의 중심 역할을 감안할 때 포름 알데히드와 글루타티온 농도에 대한 4 가지 주요 변수의 영향을 테스트했습니다. 이러한 매개 변수는 다음과 같습니다.

1) VCAT- 메탄올로부터 포름 알데히드 생산 속도;

2) kGSH-HCHO- 글루타티온 (GSH) 및 포름 알데히드 (HCHO)의 결합 속도 상수;

3) VGMT- 글리신으로부터 사르코 신 생산 속도;

4) - 슈퍼 옥사이드의 생산량.

위에 나열된 네 가지 매개 변수의 매개 변수 민감도 분석 결과에서 네 가지 결과 집합이 나옵니다. 분석되는 첫 번째 매개 변수는 VCAT입니다. VCAT는 22에서 100 nM ∙ s ^-1 까지 다양 하며, 그 결과 GM (대두) 및 C1 대사 모델에 의해 유도 된 통합 산화 스트레스에 대한 포름 알데히드 및 ​​글루타티온 (GSH) 농도가도 11의 (a) 및도11 (b)는 각각 (log-scale 버전의그림 11 (b)는 부록 B)의 그림 B5에있다.

이들 결과는 모두 포름 알데히드 및 ​​글루타티온 농도 GM 및 C1 대사 모델에 의해 유도 된 산화성 스트레스에 대한 통합 VCAT의 변화에 ​​민감하지 않은 것을 나타낸다. 모든 경우에 포름 알데히드는 같은 수준으로 축적되고 글루타티온 (GSH)은 완전히 고갈됩니다.

다양한 두 번째 매개 변수는 kGSH-HCHO입니다. kGSH-HCHO는 0.000864로부터 0.00864 (NM)로 변경된다 ^-1 ∙ S ^-1 얻어진 포름 알데히드 및 글루타티온 농도의 GMO 및 C1 대사 모델 유도 집적 산화 스트레스에 대해 관찰되는 도 12 (a) 및 도 12 (b) , 각각 ...........

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http://file.scirp.org/Html/2-3001150_57871.htm#txtF8