シアノバクテリウムシアノテセSP ATCC 51142における環状トランスクリプトーム挙動のモデル

Systems Biologyは、機能する生物系のモデルを提供するために、大量の異なるデータを既存の知識と調和させようとします。シアノバクテリウムシアノテセsp。ATCC 51142は、次のようなシステム生物学研究の優れた候補です。（i）光合成と窒素固定の間の緊密な機能的調節を示しています。（ii）遺伝子、タンパク質、メタボロミックレベルで堅牢な循環パターンを持っています。（iii）バイオエネルギー生産と炭素隔離のための潜在的な用途があります。この生物における調節および代謝プロセスの観点から、日中の光/ダークサイクルの下でシアノテセ51142からの日周光/暗いサイクルの下でのトランスクリプトームデータを高レベルの機能的抽象化として表現し、日中および概日行動の予測上のシリコモデルの開発を説明しました。ネットワークトポロジをモデルに組み込むことで、新しい条件下でシステムの動作を説明する能力の観点からパフォーマンスが向上することを示しています。このモデルは、異なる環状および非環状成長条件下でのシアノテケ51142のトランスクリプトーム挙動を堅牢に説明し、この重要な生物における遺伝子調節の理解における重要な進歩を表しています。

Systems biology attempts to reconcile large amounts of disparate data with existing knowledge to provide models of functioning biological systems. The cyanobacterium Cyanothece sp. ATCC 51142 is an excellent candidate for such systems biology studies because: (i) it displays tight functional regulation between photosynthesis and nitrogen fixation; (ii) it has robust cyclic patterns at the genetic, protein and metabolomic levels; and (iii) it has potential applications for bioenergy production and carbon sequestration. We have represented the transcriptomic data from Cyanothece 51142 under diurnal light/dark cycles as a high-level functional abstraction and describe development of a predictive in silico model of diurnal and circadian behavior in terms of regulatory and metabolic processes in this organism. We show that incorporating network topology into the model improves performance in terms of our ability to explain the behavior of the system under new conditions. The model presented robustly describes transcriptomic behavior of Cyanothece 51142 under different cyclic and non-cyclic growth conditions, and represents a significant advance in the understanding of gene regulation in this important organism.