亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Synthetic gene networks recapitulate dynamic signal decoding and differential gene expression

多路复用 光遗传学 计算机科学 基因调控网络 计算生物学 解码方法 信息论 信号(编程语言) 生物 基因 基因表达 遗传学 神经科学 算法 电信 统计 数学 程序设计语言
作者
Dirk Benzinger,Serguei Ovinnikov,Mustafa Khammash
出处
期刊:Cell systems [Elsevier]
卷期号:13 (5): 353-364.e6 被引量:5
标识
DOI:10.1016/j.cels.2022.02.004
摘要

Summary

Cells live in constantly changing environments and employ dynamic signaling pathways to transduce information about the signals they encounter. However, the mechanisms by which dynamic signals are decoded into appropriate gene expression patterns remain poorly understood. Here, we devise networked optogenetic pathways that achieve dynamic signal processing functions that recapitulate cellular information processing. Exploiting light-responsive transcriptional regulators with differing response kinetics, we build a falling edge pulse detector and show that this circuit can be employed to demultiplex dynamically encoded signals. We combine this demultiplexer with dCas9-based gene networks to construct pulsatile signal filters and decoders. Applying information theory, we show that dynamic multiplexing significantly increases the information transmission capacity from signal to gene expression state. Finally, we use dynamic multiplexing for precise multidimensional regulation of a heterologous metabolic pathway. Our results elucidate design principles of dynamic information processing and provide original synthetic systems capable of decoding complex signals for biotechnological applications.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
刚刚
刚刚
ding应助科研通管家采纳,获得10
刚刚
1秒前
钮若翠完成签到,获得积分10
3秒前
钮若翠发布了新的文献求助10
5秒前
8秒前
12秒前
Pretrial完成签到 ,获得积分10
19秒前
奇怪完成签到,获得积分10
23秒前
Cpp完成签到 ,获得积分10
23秒前
25秒前
cui发布了新的文献求助10
28秒前
28秒前
土豪的摩托完成签到 ,获得积分10
29秒前
31秒前
Panther完成签到,获得积分10
32秒前
懒回顾发布了新的文献求助10
32秒前
何为完成签到 ,获得积分10
35秒前
解冰凡完成签到,获得积分10
37秒前
37秒前
懒回顾完成签到,获得积分10
37秒前
xiuxiu完成签到 ,获得积分0
39秒前
40秒前
刘忙完成签到,获得积分10
41秒前
cy0824完成签到 ,获得积分10
42秒前
zhaoyu完成签到 ,获得积分10
44秒前
瞿琼瑶完成签到,获得积分10
49秒前
One发布了新的文献求助10
49秒前
SciGPT应助超级的路人采纳,获得10
53秒前
水牛完成签到,获得积分10
54秒前
54秒前
mathmotive完成签到,获得积分10
56秒前
甜蜜乐松发布了新的文献求助10
59秒前
月见完成签到 ,获得积分10
59秒前
里里涵发布了新的文献求助10
1分钟前
舒心凡应助专一的摩托车采纳,获得30
1分钟前
小超人完成签到 ,获得积分10
1分钟前
英姑应助张之之采纳,获得10
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
人脑智能与人工智能 1000
理系総合のための生命科学 第5版〜分子・細胞・個体から知る“生命"のしくみ 800
普遍生物学: 物理に宿る生命、生命の紡ぐ物理 800
花の香りの秘密―遺伝子情報から機能性まで 800
King Tyrant 720
Silicon in Organic, Organometallic, and Polymer Chemistry 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5606518
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4690909
关于积分的说明 14866536
捐赠科研通 4706185
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2542718
邀请新用户注册赠送积分活动 1508129
关于科研通互助平台的介绍 1472276