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 数学 统计 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.
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