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Resumenes 152 Inhibition effects of inorganic and organic compounds on Saccharomyces cerevisiae metabolism: NMR and mathematical modelling studies Claudio Rossi # , Annalisa Santucci°, Fiora Bartolini # , Maso Ricci # , Silvia Martini # , Claudia Bonechi # # Department of Chemical and Biosystem Sciences - University of Siena Via Aldo Moro, 2 53100 Siena, Italy °Department of Molecular Biology - University of Siena Via Fiorentina, 1 – 53100 Siena, Italy In vivo NMR spectroscopy, together with the use of 13 C labelled substrates, is an elective tool to investigate metabolic processes occurring in complex systems such as cellular cultures. Because of its “non invasive” nature, NMR spectroscopy can be useful in kinetic studies in which several samplings are required during metabolic activity. In fact, selective enriched substrates allow the mapping of the fate of the metabolite during the fermentation process. In this work, an approach based on in vivo 13 C NMR and mathematical modelling was presented in order to develop a basis for a deeper understanding of eukaryotic responses to environmental stresses. The model considers three distinct compartments interacting each other: the carbon source, the main end product and the yeast cells. A set of non-linear differential equations was developed to describe the time evolution of glucose and ethanol concentrations and the number of active yeast cells. The kinetic constants in each equation were optimised by a non-linear leastsquare fitting procedure (Marquardt-Levenberg) representing the kinetic constants associated to degradation of glucose (kD), production of ethanol (kP) and inhibition of active cells (kI). These constants, having a biological meaning, have been used in order to understand and describe the response of Saccharomices cerevisiae to external stimuli (such as exogenous ethanol). The kP/kD ratio has been found to simulate correctly the yield of the fermentation process, allowing the prediction of the effects of external stress to metabolic activity of the yeast. Referencias [1] M. Ricci, S. Martini, C. Bonechi, A. Santucci, L. Trabalzini, C. Rossi: “Inhibition Effects of Ethanol on the Kinetics of Glucose Metabolism by S. Cerevisiae: NMR and Modelling Study”, Chemical Physics Letters, 387 (4-6), 377-382,2004. [2] S. Martini, M. Ricci, C. Bonechi, L. Trabalzini, A. Santucci, C. Rossi: “In Vivo 13C-NMR and Modelling Study of Metabolic Yield Response to Ethanol Stress in a Wild-Type Strain of Saccharomyces cerevisiae”. FEBS Letters 564, 63-68, 2004. [3] S. Bastianoni, C. Bonechi, A. Gastaldelli, S. Martini and C. Rossi: “Modelling interpretation of kinetics of metabolic processes”. In: “Chemistry at the Beginning of the third Millennium”, Fabbrizzi L: and Poggi A., Eds, Springer and Verlag (2000) pp 305-328.
Resumenes 153 V. Cholerae: Primeros pasos hacia un modelo espacialmente explícito Ruiz-Moreno, Diego Ecology and Evolutionary Biology - University of Michigan Instituto Multidisciplinario sobre Ecosistemas y Desarrollo Sustentable Facultad de Ciencias Exactas Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires drmoreno@umich.edu Ha sido posible relacionar la ocurrencia de pandemias de cólera con variabilidad ambiental así como con heterogeneidad espacial. Sin embargo, no se ha desarrollado aún un modelo espacialmente explícito que incorpore dichas características. Los primeros pasos para poder desarrollar un modelo espacialmente explícito para cólera consisten en la identificación de la influencia de procesos y patrones a diferentes escalas espaciales: micro (la escala espacial que resulta cuando se considera cada huésped como una isla a ser colonizada por el patógeno, (Keeling et al. 2004)), media (la escala espacial determinada por la agregación de los huéspedes en comunidades) y macro (la escala espacial regional definida por conjuntos de comunidades (Keeling et al. 2004) y las conexiones entre las mismas). Se propone realizar un análisis aplicando conocidas técnicas de análisis de Patrones de Puntos, de Geoestadística y Epidemiología para poder realizar dicha caracterización espacial sobre datos de ocurrencia de cólera en Matlab, Bangladesh, durante los últimos 23 años. Para poder estimar en forma precisa los parámetros correspondientes a un modelo espacialmente explicito para la dinámica de cólera, diferentes estrategias pueden ser utilizadas. Una de particular valor es la determinación del "Tamaño Crítico de Comunidad". Teniendo registros de la ocurrencia de la enfermedad al nivel de detalle de pequeños barrios, es posible calcular el conocido índice Ripley’s K, el cual mide las escalas de agregación (clustering) utilizando simulaciones Monte Carlo. Es posible además capturar el nivel de agregación de los datos evitando así mezclar las escalas de la enfermedad con las de los asentamientos. Resultados preliminares permiten cuantificar el hecho de que siempre que ocurrieron epidemias violentas, toda el área de estudio muestra un cierto nivel de sincronía. Mientras que en el caso de las epidemias endémicas, la escala del agrupamiento espacial se reduce a uno pocos cientos de metros. Estos resultados sugieren que la ruta de contagio denominada ‘hombre-a-hombre’ juega un rol importante y cuantificable en la dinámica de la enfermedad. V. Cholerae: First steps towards a spatially explicit model The recurrent cholera pandemics have been related to environmental variability and spatial heterogeneity. However, no spatially explicit model has been developed in order to consider such variations. The first step towards a spatially explicit model for cholera consists of the identification of
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ORGANIZADO POR LA SOCIEDAD LATINOAM
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