Structural identification of unate-like genetic network models from time-lapse protein concentration measurements

We consider the problem of learning dynamical models of genetic regulatory networks from time-lapse measurements of gene expression. In our previous work [1], we described a method for the structural and parametric identification of ODE models that makes use of concurrent measurements of concentrations and synthesis rates of the gene products, and requires the knowledge of the noise statistics. In this paper we assume all these pieces of information are not simultaneously available. In particular we propose extensions of [1] that make the method applicable to protein concentration measurements only. We discuss the performance of the method on experimental data from the network IRMA, a benchmark synthetic network engineered in yeast Saccharomices cerevisiae

Structural identification of unate-like genetic network models from time-lapse protein concentration measurements

none4Porreca Riccardo; Cinquemani Eugenio; Lygeros John; Ferrari Trecate GiancarloPorreca, Riccardo; Cinquemani, Eugenio; Lygeros, John; FERRARI TRECATE, Giancarl

Structural Identification of Unate-Like Genetic Network Models from Time-Lapse Protein Concentration Measurements

We consider the problem of learning dynamical models of genetic regulatory networks from time-lapse measurements of gene expression. In our previous work [Porreca et al,Bioinformatics,2010], we described a method for the structural and parametric identification of ODE models that makes use of concurrent measurements of concentrations and synthesis rates of the gene products, and requires the knowledge of the noise statistics. In this paper we assume all these pieces of information are not simultaneously available. In particular we propose extensions of [Porreca et al,Bioinformatics,2010] that make the method applicable to protein concentration measurements only. We discuss the performance of the method on experimental data from the network IRMA, a benchmark synthetic network engineered in yeast Saccharomices cerevisiae

Biophysical modeling of bacterial restriction-modification systems

Рестрикционо-модификациони (Р-М) и CRISPR-Cas системи користе различите механизме за обављање основне функције – одбране прокариотске ћелије од стране ДНК. За четири одабрана Р-М система Типа II и CRISPR-Cas Типа I-E су постављени термодинамички модели регулације транскрипције и динамички модели експресије транскрипата и протеина. Симулацијом и анализом динамике модела су идентификоване особине динамике експресије система по покретању њихове активности у ћелији које вероватно представљају принципе еволутивног дизајна њихове регулације. Прецизније, испитано је: i) како пертурбације карактеристичних регулаторних својстава Р-М система AhdI и EcoRV утичу на три предложена динамичка принципа; ii) да ли Р-М систем Kpn2I, са регулацијом на нивоу елонгације транскрипције, може да обезбеди очекивана динамичка својства; iii) да ли су постојећа сазнања о регулацији Р-М система Esp1396I довољна за репродуковање динамике експресије протеина измерене на нивоу појединачних ћелија; iv) какве особине вероватно има непозната динамика експресије CRISPR-Cas система у Escherichia coli, предвиђена уз претпоставку да се његов механизам регулације транскрипције може апроксимирати концептуално сличним механизмом Р-М система. Показано је да сва четири Р-М система, као и CRISPR-Cas, структурно испуњавају услове за постизање два предложена динамичка принципа – почетно кашњење експресије рестрикционе ендонуклеазе за експресијом метилтрансферазе и њен нагли пораст ка стационарном стању, док анализа система AhdI и EcoRV подржава и трећи – ниске флуктуације у стационарном стању. Ова сазнања о дизајну природних генских мрежа омогућавају боље разумевање везе између њихове структуре и функције и дају смернице за дизајн синтетичких генских кола.Restriction-modification (R-M) and CRISPR-Cas systems use different mechanisms to perform their main function - defend prokaryotic cells from foreign DNA. Thermodynamic models of transcription regulation and dynamic models of transcript and protein expression were set for four selected Type II R-M systems and a Type I-E CRISPR-Cas. By simulating and analyzing the model dynamics, we identified the properties of the system expression dynamics upon the induction in a cell which may be the principles of the regulation evolutionary design. Specifically, we examined: i) how perturbing of the characteristic regulatory features of the R-M systems AhdI and EcoRV affects the three proposed dynamic principles; ii) if the R-M system Kpn2I, whith regulation at the level of transcription elongation, can provide the expected dynamic properties; iii) if the known regulation of the R-M system Esp1396I is sufficient to reproduce the protein expression dynamics measured on single-cells; iv) which properties are probably found in the unknown expression dynamics of the CRISPR-Cas system in Escherichia coli, predicted under the assumption that its transcription regulation mechanism can be approximated by a similar one from R-M systems. We showed that all four R-M systems, as well as CRISPR-Cas, are able to achieve the two proposed dynamic principles - initial delay of restriction endonuclease with respect to methyltransferase expression and its rapid increase towards steady-state, while analysis of AhdI and EcoRV adds the third principle - low fluctuations in the steady-state. Gained insights into the design of these natural gene networks provide a better understanding of the relationship between their structure and function, as well as guidelines for the design of synthetic gene circuits