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Enregistrement W4220787490 · doi:10.1101/2022.03.31.486579

Fundamental trade-off between speed of switching and robustness of genetic switches limits dynamic control of metabolism

2022· preprint· en· W4220787490 sur OpenAlexafffund
Kaushik Raj, William T. Z. Wong, Beini Zhang, Radhakrishnan Mahadevan

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGene Regulatory Network Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGenome Canada
Mots-clésRobustness (evolution)PredictabilityMetabolic engineeringSynthetic biologyComputer scienceGene regulatory networkModularity (biology)PhenotypeSystems biologyComputational biologyBiologyGeneGeneticsGene expressionPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1 Abstract Bi-stable gene regulatory motifs are found in a wide variety of natural gene regulatory networks and effect transcriptional switching between stable phenotypic states in cells. In synthetic gene regulatory circuits, these architectures can be leveraged to dynamically switch between distinct metabolic states for metabolic engineering and therapeutic applications. However, the lack of modularity and predictability of these motifs in varying environments has limited widespread application, especially since the factors that affect switching characteristics are still unclear. In this work, we use a mathematical model along with a newly developed dynamical modeling and continuity analysis framework to analyze the dynamics and robustness of bi-stable switches over a range of biologically relevant model parameter values. We identify a hitherto undiscovered fundamental trade-off between the robustness of the motif - the parameter ranges over which it retains bi-stable function, and the speed at which it effects a phenotypic change. Further, using E. coli as a model host, we constructed a large library (100) of transcriptional switches that show a wide range of switching speeds, to experimentally demonstrate the presence of this trade-off. The presence of this trade-off has significant implications on the design of transcriptional switches for diverse applications and explains the circuit architecture of naturally occurring transcriptional switches as well. Additionally, we anticipate that our diverse library of experimentally validated robust bi-stable switches will be valuable to effect phenotypic changes with differing switching speed requirements for metabolic engineering applications. 2 Significance statement The ability to switch genes on and off in response to spatio-temporal stimuli is critical to the survival of all organisms. At the cellular level, such switching is effected by regulatory motifs such as the bi-stable genetic toggle switch. Bi-stable motifs also serve as a primitive mode of cellular memory - “remembering” the last environment to which the cells have been exposed. In this work, we uncover a fundamental trade-off between the robust functioning of these switches and the speed at which they can effect a change in the gene expression landscape. These findings have a broad impact on the design and use of such synthetic gene regulatory devices across several fields such as industrial biotechnology, healthcare, etc.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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