14、G蛋白与情绪障碍:从分子机制到临床研究

G蛋白与情绪障碍:从分子机制到临床研究

1. 引言

长期以来,人们一直推测情绪障碍存在神经生物学基础,但尚未得到确凿证实。早期对情绪障碍中单胺能神经递质系统的研究表明,这些系统(去甲肾上腺素能、多巴胺能、血清素能和胆碱能)可能发生了改变,这可能是由于受体敏感性的变化所致。随着研究的深入,人们将更多的焦点放在了G蛋白偶联信号转导途径上,该途径在调节受体反应性方面起着关键作用。

2. 鸟嘌呤核苷酸结合蛋白(G蛋白)

G蛋白是一类信号转导蛋白,在跨质膜信息传递中起着至关重要的作用。它们将受体与效应器相连接,当神经递质、调节剂、激素等细胞外信使与膜受体结合后,通过G蛋白引发一系列细胞内事件。

  • 结构与分类 :G蛋白是异源三聚体,由α亚基、β亚基和γ亚基组成。α亚基能结合并水解GTP,根据氨基酸序列同源性,α亚基可分为四个亚组:Gs、Gi、Gq和G12亚家族。不同的α亚基选择性地激活相应的效应器,例如Gs刺激腺苷酸环化酶(AC),Gi抑制AC,Gq调节磷酸肌醇代谢。
  • 作用机制 :G蛋白有两种构象,即与GTP结合的活性形式和与GDP结合的非活性形式。受体激活会诱导G蛋白发生构象变化,使GDP从α亚基上解离,GTP结合上去,激活细胞内效应酶。α亚基的GTP酶活性会迅速将GTP水解回GDP,导致G蛋白亚基和受体重新结合,终止第二信使的产生。β和γ亚基通常以二聚体形式存在,它们不仅能直接调节GTP/GDP交换,还能将α亚基锚定在质膜上。此外,βγ亚基在信号转导途径中也发挥着重要作用,如激活毒蕈碱K⁺通道和丝裂原激活蛋白激酶途径。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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