Belarusian
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Journal of Molecular Neuroscience 2014-May

Evolutionary analysis of voltage-gated potassium channels by Bayes method.

Перакладаць артыкулы могуць толькі зарэгістраваныя карыстальнікі
Увайсці / Зарэгістравацца
Спасылка захоўваецца ў буферы абмену
Qi Huang
Yuan Wu
Xing Wei
Wenwu He
Xixia Liu
Jiemei Ye

Ключавыя словы

Рэферат

Voltage-gated potassium channels (VGPCs) are among the most complex families of ion channels. VGPCs are distributed widely among species but their biological roles remain unclear. In this study, the evolution of VGPCs and the functions of ancestral families are determined according to phylogenetic studies. We downloaded 127 genomic data of alpha subunits and 38 genomic data of beta subunits including those from human, rat, mice, Drosophila and Puccinellia tenuiflora. The genetic neighborhood of subfamily genes was determined by neighbor-joining, minimum evolution, maximum parsimony, and Bayes methods. Data was presented as phylogenetic trees. We also detected positive selection sites by site model. New insights into the evolutionary history of the VGPC family are provided. Our assumptions are as follows: (a) KCNH subfamily is likely the most original subfamily in alpha subunit; (b) VGPCs are related to neural and cardiac systems at the earliest time; (c) KCNA4 and KCNF1 may be as ancestors; (d) abnormality in one gene may cause both cardiac and neural diseases; and (e) abnormalities in KCNH6 and KCNQ7 are more likely to cause cardiac diseases.

Далучайцеся да нашай
старонкі ў facebook

Самая поўная база дадзеных пра лекавыя травы, падтрыманая навукай

  • Працуе на 55 мовах
  • Лячэнне травой пры падтрымцы навукі
  • Распазнаванне траў па малюнку
  • Інтэрактыўная GPS-карта - пазначце травы па месцы (хутка)
  • Чытайце навуковыя публікацыі, звязаныя з вашым пошукам
  • Шукайце лекавыя зёлкі па іх уздзеянні
  • Арганізуйце свае інтарэсы і будзьце ў курсе навінавых даследаванняў, клінічных выпрабаванняў і патэнтаў

Увядзіце сімптом альбо захворванне і прачытайце пра зёлкі, якія могуць дапамагчы, набярыце траву і паглядзіце хваробы і сімптомы, супраць якіх яна выкарыстоўваецца.
* Уся інфармацыя заснавана на апублікаваных навуковых даследаваннях

Google Play badgeApp Store badge