Integrated Regulatory and Metabolic Networks of the Marine Diatom Phaeodactylum tricornutum Predict the Response to Rising CO2 Levels.

Diatoms are eukaryotic microalgae that are responsible for up to 40% of the ocean's primary productivity. How diatoms respond to environmental perturbations such as elevated carbon concentrations in the atmosphere is currently poorly understood. We developed a transcriptional regulatory network based on various transcriptome sequencing expression libraries for different environmental responses to gain insight into the marine diatom's metabolic and regulatory interactions and provide a comprehensive framework of responses to increasing atmospheric carbon levels. This transcriptional regulatory network was integrated with a recently published genome-scale metabolic model of Phaeodactylum tricornutum to explore the connectivity of the regulatory network and shared metabolites. The integrated regulatory and metabolic model revealed highly connected modules within carbon and nitrogen metabolism. P. tricornutum's response to rising carbon levels was analyzed by using the recent genome-scale metabolic model with cross comparison to experimental manipulations of carbon dioxide. IMPORTANCE Using a systems biology approach, we studied the response of the marine diatom Phaeodactylum tricornutum to changing atmospheric carbon concentrations on an ocean-wide scale. By integrating an available genome-scale metabolic model and a newly developed transcriptional regulatory network inferred from transcriptome sequencing expression data, we demonstrate that carbon metabolism and nitrogen metabolism are strongly connected and the genes involved are coregulated in this model diatom. These tight regulatory constraints could play a major role during the adaptation of P. tricornutum to increasing carbon levels. The transcriptional regulatory network developed can be further used to study the effects of different environmental perturbations on P. tricornutum's metabolism

New Formal Methods for Automotive Configuration

Die Komplexität der Automobilkonfiguration hat in den letzten Jahrzehnten extrem zugenommen. Ein typischer deutscher Premiumhersteller kann bis zu 10^80 Varianten eines einzigen Fahrzeugmodells bauen. Dieser Variantenreichtum muss jedoch entlang der gesamten Prozesskette—vom Produktentstehungsprozess bis hin zur Fertigung im Werk—verwaltet und beherrscht werden. Hierzu müssen von Experten einerseits die vom Kunden bestellbaren Fahrzeuge dokumentiert werden (High Level Regelwerk), andererseits müssen diesen Fahrzeugen physikalische Teile, Steuergeräte und Softwarekonfigurationen zugeordnet werden (Low Level Regelwerk). Die vorliegende Arbeit führt einen neuen generischen Formalismus für Konfigurationsdaten in der Automobilindustrie ein und präsentiert einen ausführlichen Überblick über die in der Industrie vorkommenden Prüfmöglichkeiten. In verschiedenen Industriekooperationen mit z.B. Audi, BMW, Daimler, Opel und VW wurde verifiziert, dass dieser Formalismus auf diese Hersteller übertragbar ist. Viele der bestehenden Prüfalgorithmen werden in dieser Dissertation entscheidend optimiert und werden im Rahmen des neuen generischen Frameworks formuliert. Es werden neue Prüf- und Analysemöglichkeiten auf Konfigurationsdaten vorgestellt. Dies sind unter anderem das Zählen baubarer Fahrzeuge, die Berechnung minimaler und maximaler Kundenorders oder die Berechnung von direkten Zwängen in der Konfigurationsbasis. Ein Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die Einführung der Booleschen Quantorenelimination in der Automobilkonfiguration. Während die Quantorenelimination bisher vor allem im Bereich des symbolischen Modelcheckings zu finden war, werden hier zwei Anwendungen in der Automobilindustrie identifiziert, die großes Interesse in den industriellen Kooperationen erweckt haben. Es werden verschiedene Ansätze zur Booleschen Quantorenelimination vorgestellt und bezüglich der Anwendungen evaluiert. Im Rahmen dieser Arbeit entstand die Softwarebibliothek AutoLib, die die vorgestellten Algorithmen implementiert und vor allem einen neuen SAT Solver mit sich bringt, der sowohl Inkrementalität und Dekrementalität, als auch das sogenannte Proof Tracing, also das Aufzeichnen von Beweisen bei Nicht-Erfüllbarkeit, implementiert. Nach unserem Wissen ist dies der einzige SAT Solver, der diese beiden Funktionen auch in Kombination unterstützt. AutoLib wird aktuell in einem Produktivsystem bei BMW sowie in Prototypen bei Audi/VW und bei Daimler eingesetzt. Alle Algorithmen, die in dieser Arbeit präsentiert werden, wurden in einer Mach- barkeitsstudie bei BMW in den Jahren 2012 und 2013 implementiert und auf ihre industrielle Einsetzbarkeit hin verifiziert. Ein Produktivsystem, das Teile dieser Algorithmen umfasst und auf AutoLib basiert, hatte im Mai 2014 GoLive bei BMW

Optimization of carbon and energy utilization through differential translational efficiency.

Control of translation is vital to all species. Here we employ a multi-omics approach to decipher condition-dependent translational regulation in the model acetogen Clostridium ljungdahlii. Integration of data from cells grown autotrophically or heterotrophically revealed that pathways critical to carbon and energy metabolism are under strong translational regulation. Major pathways involved in carbon and energy metabolism are not only differentially transcribed and translated, but their translational efficiencies are differentially elevated in response to resource availability under different growth conditions. We show that translational efficiency is not static and that it changes dynamically in response to mRNA expression levels. mRNAs harboring optimized 5'-untranslated region and coding region features, have higher translational efficiencies and are significantly enriched in genes encoding carbon and energy metabolism. In contrast, mRNAs enriched in housekeeping functions harbor sub-optimal features and have lower translational efficiencies. We propose that regulation of translational efficiency is crucial for effectively controlling resource allocation in energy-deprived microorganisms

Genome-scale reconstruction of the sigma factor network in Escherichia coli: topology and functional states

Background: At the beginning of the transcription process, the RNA polymerase (RNAP) core enzyme requires a sigma-factor to recognize the genomic location at which the process initiates. Although the crucial role of sigma-factors has long been appreciated and characterized for many individual promoters, we do not yet have a genome-scale assessment of their function. Results: Using multiple genome-scale measurements, we elucidated the network of s-factor and promoter interactions in Escherichia coli. The reconstructed network includes 4,724 sigma-factor-specific promoters corresponding to transcription units (TUs), representing an increase of more than 300% over what has been previously reported. The reconstructed network was used to investigate competition between alternative sigma-factors (the sigma(70) and sigma(38) regulons), confirming the competition model of sigma substitution and negative regulation by alternative s-factors. Comparison with sigma-factor binding in Klebsiella pneumoniae showed that transcriptional regulation of conserved genes in closely related species is unexpectedly divergent. Conclusions: The reconstructed network reveals the regulatory complexity of the promoter architecture in prokaryotic genomes, and opens a path to the direct determination of the systems biology of their transcriptional regulatory networks