Engineering coupled consortia-based biosensors for diagnostic
Notice bibliographique
Résumé
Synthetic multicellular systems have great potential for performing complex tasks, including multi-signal detection and computation through cell-to-cell communication. However, engineering these systems is challenging, requiring precise control over the cell concentrations of distinct members and coordination of their activity. Here, we develop a bacterial consortia-based biosensor for Heme and Lactate, wherein members are coupled through a global shared quorum-sensing signal that simultaneously controls the activity of the diverse biosensing strains. The multicellular system incorporates a gene circuit that computes the minimum between each biosensor’s activity and the shared signal. We evaluate three consortia configurations: one where the shared signal is externally supplied, another directly produced via an inducible gene circuit, and a third generated through an incoherent feedforward loop (IFFL) gene circuit. Among these configurations, the IFFL system, which maintains the shared signal at low and stable levels over an extended period, demonstrates improved performance and robustness against perturbations in cell populations. Finally, we examine these coupled consortia to monitor Lactate and Heme in humanized fecal samples for diagnostics. Synthetic multicellular systems have great potential for performing complex tasks, including multi-signal detection and computation through cell-to-cell communication. Here the authors engineer microbial consortia to detect heme and lactate in fecal samples, demonstrating that coupled consortia, where members are aware of the presence of the other, exhibited enhanced diagnostic performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».