Integration of transcriptional inputs at promoters of the arabinose catabolic pathway
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most modelling efforts of transcriptional networks involve estimations of in vivo concentrations of components, binding affinities and reaction rates, derived from in vitro biochemical assays. These assays are difficult and in vitro measurements may not approximate actual in vivo conditions. Alternatively, changes in transcription factor activity can be estimated by using partially specified models which estimate the "hidden functions" of transcription factor concentration changes; however, non-unique solutions are a potential problem. We have applied a synthetic biology approach to develop reporters that are capable of measuring transcription factor activity in vivo in real time. These synthetic reporters are comprised of a constitutive promoter with an operator site for the specific transcription factor immediately downstream. Thus, increasing transcription factor activity is measured as repression of expression of the transcription factor reporter. Measuring repression instead of activation avoids the complications of non-linear interactions between the transcription factor and RNA polymerase which differs at each promoter. RESULTS: Using these reporters, we show that a simple model is capable of determining the rules of integration for multiple transcriptional inputs at the four promoters of the arabinose catabolic pathway. Furthermore, we show that despite the complex and non-linear changes in cAMP-CRP activity in vivo during diauxic shift, the synthetic transcription factor reporters are capable of measuring real-time changes in transcription factor activity, and the simple model is capable of predicting the dynamic behaviour of the catabolic promoters. CONCLUSIONS: Using a synthetic biology approach we show that the in vivo activity of transcription factors can be quantified without the need for measuring intracellular concentrations, binding affinities and reaction rates. Using measured transcription factor activity we show how different promoters can integrate common transcriptional inputs, resulting in distinct expression patterns. The data collected show that cAMP levels in vivo are dynamic and agree with observations showing that cAMP levels show a transient pulse during diauxic shift.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».