Главная  Информация для покупателей  Новости науки  Искусственный метаболизм и движение против течения

Искусственный метаболизм и движение против течения

24 июня 2019


Ученые создали метод управления движением биополимерных микрочастиц, находящихся в жидкой среде. В их состав входят ДНК-линкеры, которые обладают свойством создавать структуры с заданными свойствами. Предполагается, что такой метод поможет нам в будущем в разработке нанороботов, имеющих склонность к самостоятельной регенерации.

Основан этот метод на принципе искусственного метаболизма, который представляет особый управляемый процесс полимеризации и гидролиза ДНК. Можно сказать, что это некий молекулярный мотор, в котором происходит взаимодействие между ДНК и ферментами. Химические реакции, возникающие в процессе такого взаимодействия, приводят искусственно созданную систему в движение. Причём частицы способны двигаться даже против внешнего потока. Для этого ученые задают заранее составленный маршрут, а реакция синтеза РНК делает остальное. Подобное движение вряд ли может быть названо «живой системой» — все-таки самостоятельные решения о передвижении, изменении маршрута и структуры микрочастицы принимать не могут.

info24-06-19-imgs_SMM_Feb_2019_0003_31

Чтобы система работала, молекулярные роботы на основе ДНК, будучи помещенные в среду с искусственным метаболизмом, были дополнены двумя ферментами. В процессе метаболизма, который состоит из искусственного анаболизма и искусственного катаболизма, они либо образовывали длинные цепочки ДНК из фрагментов, либо разбирали их на кусочки. Чтобы лучше контролировать процесс образования и распада структур из белковых молекул или наночастиц, учёные соорудили специальное испытательное оборудование — микрофлюидные устройства, имеющие три канала ввода компонентов. Жидкости в таком оборудовании обтекают специальные массивы вертикальных колонн и формируют устойчивые потоки. В таких потоках легко контролировать концентрацию нужных ферментов. Так, например, используя ДНК-гидролазы, ученые могут разрушать нити связанного ДНК-линкерами полимера, а при введении ДНК-полимеразы — вновь собирать. Благодаря этому методу можно контролировать и менять структуру определенного материала.

Последующий эксперимент позволил наглядно показать принципы управления движением биополимерных частиц: учёные смешали три раствора (собирающий, разрушающий и с перекурсорами), и таким образом заставили искусственно собранного из биополимерного материала слизевика ползти против основного направления движения жидкости. Выглядело это примерно так: слизевик двигался за счёт того, что перед собой производил разбор материала, перемещался вперед и затем совершал полимеризацию материала позади себя. От скорости такого процесса зависит скорость передвижения. Подобная система при своём усовершенствовании в будущем может послужить хорошим основанием для создания искусственных биологических систем с автономной жизнеспособностью и регенерацией.


Бренды по теме
Другая информация
15 апреля 2021
Техника ультразвуковой визуализации позволяет читать мысли

Работа новой системы основывается на технологии функционального ультразвука, которая точно отображает нейронную активность из ее источника глубоко в мозге с разрешением около 100 мкм.

12 апреля 2021
Изучена структура углерода под давлением 2000 гПа

Алмазная фаза углерода, как считают ученые, является самой «упрямой» структурой, которая способна сохранится в гораздо большем диапазоне планетарных условий, чем считалось ранее.

08 апреля 2021
Археи искажают свою ДНК экстремальными способами

Микробы-археи могут мгновенно искажать свою ДНК, чтобы включать и выключать нужные гены. Такой вид молекулярной «гимнастики» ранее никогда не наблюдался у других организмов.

05 апреля 2021
Ученые разработали устройство, которое помогает ускорить регенерацию костей

Новый модифицированный метод введения лекарств с помощью специального имплантируемого устройства исключает необходимость в повторных инъекциях.

01 апреля 2021
Искусственный интеллект поможет диагностировать рак молочной железы

Аналитическая система была обучена с помощью процессов машинного обучения, чтобы предсказывать такие молекулярные характеристики, как экспрессия генов и белков и состояние ДНК.

Вся информация


Сайт использует файлы cookies. Продолжая просматривать сайт Вы соглашаетесь с использованием cookies. Хорошо!