A major challenge in synthetic genetic circuit development is the inter-dependency between heterologous gene expressions by circuits and host's growth rate. Increasing heterologous gene expression increases burden to the host, resulting in host growth reduction; which reduces overall heterologous protein abundance. Hence, it is difficult to design predictable genetic circuits. Here, we develop two biophysical models; one for promoter, another for RBS; to correlate heterologous gene expression and growth reduction. We model cellular resource allocation in E. coli to describe the burden, as growth reduction, caused by genetic circuits. To facilitate their uses in genetic circuit design, inputs to the model are common characteristics of biological parts [e.g. relative promoter strength (RPU) and relative ribosome binding sites strength (RRU)]. The models suggest that E. coli's growth rate reduces linearly with increasing RPU / RRU of the genetic circuits; thus, providing 2 handy models taking parts characteristics as input to estimate growth rate reduction for fine tuning genetic circuit design in silico prior to construction. Our promoter model correlates well with experiments using various genetic circuits, both single and double expression cassettes, up to a relative promoter unit of 3.7 with a 60% growth rate reduction (average R2 ~ 0.9).


翻译:合成基因电路开发方面的一个主要挑战是,通过电路和宿主的生长率等异血基因表达方式之间的相互依存性。增加异血基因表达方式增加了宿主的负担,导致宿主增长减少;从而降低了整体异血蛋白丰度。因此,很难设计可预测的遗传电路。在这里,我们开发了两种生物物理模型;一种是推广者模型,另一种是RBS;联系异血基因表达方式和生长减少;我们用E.coli模型模拟蜂窝资源的分配方式来描述基因电路的生长减少所造成的负担。为了便利基因电路设计中的应用,对模型的投入是生物部分的共同特征[例如相对促动强度(RPU)和相对脊椎结合地点的强度(RRRU)]。这些模型表明,E. coli的增长率随着基因电路路的不断增长(RPU/RRU)增加而线下降;因此,我们以E. coli 提供2 部分特性作为估计增长率降低因基因电路路的精确调整而导致的生长速度下降。为了在建造Silico的基因电路路路段设计中,对模型的投入投入,对模型的投入是生物部分进行生物部分的共60的双重的模型,我们促进率的模型,同时进行一种推式的模型,同时进行一种精化的推导式的推导率的推导式的推压。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
专知会员服务
51+阅读 · 2020年12月14日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
79+阅读 · 2020年7月26日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
23+阅读 · 2022年2月4日
Arxiv
14+阅读 · 2020年12月17日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员