Эти генные схемы открывают огромную возможность в медицинском и биотехнологическом применении, таком как борьба с супер неточностями, производство продвинутого биологического горючего и производство функциональных материалов.на данный момент большинство схем выстроено через эмпирический способ, что сохраняет надежду в большой степени на интуицию проектировщика и частенько неэффективен, сказал Адъюнкт-профессор Биоинженерии Университета Иллинойса Тинг Лу. «С увеличением сложности схемы отсутствие прогнозирующего управления по проектированию стало основной проблемой в реализации потенциала синтетической биологии», сказал Лу, что также аффилирован с Университетом Карла Р. Уоезе Геномной Биологии и Физическим факультетом в Иллинойсе.Исследователи обратились к количественному моделированию, чтобы обратиться к данной генной проблеме проектирования схем.
Простые модели рассматривают генные схемы как изолированные компании, каковые не взаимодействуют с их хозяевами и сосредотачиваются только на химических процессах в схемах, отметил Лу.«Без оглядки на то, что очень нужный, текущая парадигма моделирования частенько неспособна к количественно, или помимо этого как направляться иногда, обрисовывая поведения схемы», сказал он. «Возрастающие экспериментальные эти свидетельствовали, что схемы и их биологический хозяин глубоко связаны, и их сцепление может существенно повлиять на поведения схемы».
его Лютеций и аспиранты, Чэнь Ляо и Эндрю Бланшар, относительно недавно обратились к проблеме, строя интегрированную структуру моделирования дабы количественно обрисовать и предугадать генные поведения схемы. Используя кишечную палочку (E. coli) как примерный хозяин, структура складывается из крупнозернистого, но механистического описания физиологии хозяина, которая включает динамическое разделение ресурса, многослойное сцепление хозяина схемы и подробный кинетический модуль внешних схем.Команда продемонстрировала, что по окончании обучения структура смогла захватить и предугадать огромный набор экспериментальных данных относительно хозяина и несложного генного сверхвыражения.
К примеру, они осознали, что ppGpp-установленные эффекты – ключ к пониманию учредительной экспрессии гена под изменениями окружающей среды, и включая питательные и включая антибиотические изменения. Команда также продемонстрировала полезность платформы, применив его, чтобы изучить модулирующую рост схему обратной связи, динамика которой как направляться поменяна сцеплениями хозяина схемы и раскрытием поведений выключателя пуговицы через весы от динамики единственной клетки до структуры населения и к пространственной экологии.Без оглядки на то, что структура Лу была установлена, используя E. coli как примерный хозяин, у нее имеется потенциал, что будет обобщен для описания многократных организмов хозяина. «К примеру, мы нашли, что, изменяя только единственный параметр, структура удачно предсказала пара основных метрик хозяина, включая отношение РНК к белку, содержание РНК за клетку удлинения и средний темп пептида, для Сальмонеллы typhimurium и Streptomyces coelicolor», сказал Лу.В соответствии с Лютецию, эта работа продвигает количественное познание генных поведений схемы, и облегчает преобразование генного проектирования сети от эмпирического строительства до рациональной передовой разработки.
Систематически иллюстрируя главные клеточные процессы и многослойные взаимодействия хозяина схемы, это позже проливает свет на количественную биологию к лучшему пониманию сложной бактериальной физиологии.