Multi-omics integration accurately predicts cellular state in unexplored conditions for Escherichia coli.

A significant obstacle in training predictive cell models is the lack of integrated data sources. We develop semi-supervised normalization pipelines and perform experimental characterization (growth, transcriptional, proteome) to create Ecomics, a consistent, quality-controlled multi-omics compendium for Escherichia coli with cohesive meta-data information. We then use this resource to train a multi-scale model that integrates four omics layers to predict genome-wide concentrations and growth dynamics. The genetic and environmental ontology reconstructed from the omics data is substantially different and complementary to the genetic and chemical ontologies. The integration of different layers confers an incremental increase in the prediction performance, as does the information about the known gene regulatory and protein-protein interactions. The predictive performance of the model ranges from 0.54 to 0.87 for the various omics layers, which far exceeds various baselines. This work provides an integrative framework of omics-driven predictive modelling that is broadly applicable to guide biological discovery

Análisis de la vía de transducción de señal mediada por c-di-GMP en Salmonella: mecanismos de especificidad y regulación de la movilidad

Salmonella es capaz de adherirse a superficies y formar comunidades de bacterias embebidas en una matriz que ellas mismas han producido denominadas biofilms, que les confiere una mayor resistencia a la desecación y una mayor tolerancia a agentes antimicrobianos. Salmonella entérica serovar Enteritidis, un patógeno alimenticio de gran relevancia tanto clínica como agronómica, es capaz de formar biofilms sobre diversos materiales y en diferentes condiciones ambientales. La formación de biofilms en explotaciones agropecuarias y lugares donde se procesan alimentos es una fuente potencial de contaminación y transmisión de este patógeno. Por ello, es muy importante el desarrollo de nuevas estrategias que impidan la formación de biofilm o lo desestabilicen por medio de la identificación de genes esenciales para el proceso de formación de biofilm y su mantenimiento. Durante las últimas dos décadas se ha investigado una nueva vía de señalización bacteriana basada en los niveles intracelulares de un dinucleótico cíclico, c-di-GMP, que controla varios procesos en la biología bacteriana, como la formación de biofilm. Con el objetivo de conocer la implicación del c-di-GMP en la biología de Salmonella el laboratorio de biofilms microbianos trabaja en una línea de investigación dedicada al análisis de las proteínas involucradas en su metabolismo así como de sus efectores celulares, dentro de la cual se engloba el trabajo descrito en esta tesis doctoral. La primera parte de la tesis se ha dedicado al estudio del mecanismo de especifidad de las 12 proteínas GGDEF presentes en Salmonella, responsables de la síntesis c-di-GMP en diferentes condiciones desvelando una presencia aparentemente constitutiva de la mayoría de ellas. Como esta expresión constitutiva dificulta el análisis de sus funciones individuales, se ha independizada cada proteína GGDEF del resto de la familia por medio de la restauración individual de cada proteína GGDEF sobre un mutante múltiple que carece de los 12 genes que codifican proteínas GGDEF. Nuestros resultados muestran una expresión similar de las proteínas GGDEF en ausencia del resto de la familia. Además se ha observado que varias proteínas GGDEF son capaces de activar la producción de celulosa sugiriendo que no existe una especifidad funcional y que diferentes proteínas GGDEF pueden contribuir a un pool globar de c-di-GMP. En el capítulo 2 se han seleccionado dos proteínas GGDEF caracterizadas previamente en el laboratorio, SEN1023 y AdrA. Estas dos proteínas son capaces de activar la síntesis de celulosa en diferentes condiciones y poseen distintos patrones de expresión. Con el objeto de analizar si la especifidad de estas proteínas para activar la producción de celulosa en cada una de estas condiciones se debe a su diferente patrón de expresión, se ha realizado un intercambio de los elementos reguladores de la expresión de ambos genes. Los resultados obtenidos muestran que los intercambios realizados no dan lugar a un nivel de expresión equiparable y sugieren la existencia de mecanismos de regulación post-transcripcional en estos genes.Por último, en el capítulo 3 se ha analizado un fenotipo asociado a la presencia de altos niveles de c-di-GMP en Salmonella, la inhibición de la movilidad. Hasta el momento se había descrito que la proteína PilZ YcgR al unir c-di-GMP, actúa como un embrague molecular en el complejo ¿switch¿ del flagelo, frenando a la bacteria. En este trabajo hemos construido y analizado varias cepas de Salmonella que presentan altos niveles de c-di-GMP y que son inmóviles aún en ausencia de YcgR con el objetivo de identificar la diana que une c-di-GMP para controlar la movilidad de Salmonella de una forma YcgR independiente. El análisis de mutantes capaces de recuperar la movilidad en presencia de altos niveles de c-di-GMP y ausencia de YcgR ha revelado que mutantes en el operón de la síntesis de celulosa recuperan la movilidad inhibida por el c-di-GMP. Una caracterización de este proceso ha demostrado que la presencia de celulosa en la superficie de la bacteria provoca una inhibición completa de la rotación flagelar. Estos resultados refuerzan estudios previos que indican que el c-di-GMP modula la transición de un modo de vida planctónico a un modo de vida sésil. Dada la importancia de controlar esta transición de manera eficaz, cuando la bacteria inicia la formación de biofilm, el c-di-GMP garantiza que la movilidad se bloquee completamente actuando a dos niveles independientes. Por un lado, a través de la proteína YcgR que interactúa directamente con la maquinaria flagelar y por otro, mediante la síntesis del exopolisacárido celulosa que, probablemente a través de un impedimento estérico, asegura que el bloqueo de la movilidad sea completo.Peer Reviewe

Construcción y caracterización de una cepa mutante múltiple en los doce genes GGDEF de Salmonella enteritidis

Ingeniería AgronómicaNekazaritza Ingeniaritz

Microbial forensics: predicting phenotypic characteristics and environmental conditions from large-scale gene expression profiles.

A tantalizing question in cellular physiology is whether the cellular state and environmental conditions can be inferred by the expression signature of an organism. To investigate this relationship, we created an extensive normalized gene expression compendium for the bacterium Escherichia coli that was further enriched with meta-information through an iterative learning procedure. We then constructed an ensemble method to predict environmental and cellular state, including strain, growth phase, medium, oxygen level, antibiotic and carbon source presence. Results show that gene expression is an excellent predictor of environmental structure, with multi-class ensemble models achieving balanced accuracy between 70.0% (±3.5%) to 98.3% (±2.3%) for the various characteristics. Interestingly, this performance can be significantly boosted when environmental and strain characteristics are simultaneously considered, as a composite classifier that captures the inter-dependencies of three characteristics (medium, phase and strain) achieved 10.6% (±1.0%) higher performance than any individual models. Contrary to expectations, only 59% of the top informative genes were also identified as differentially expressed under the respective conditions. Functional analysis of the respective genetic signatures implicates a wide spectrum of Gene Ontology terms and KEGG pathways with condition-specific information content, including iron transport, transferases, and enterobactin synthesis. Further experimental phenotypic-to-genotypic mapping that we conducted for knock-out mutants argues for the information content of top-ranked genes. This work demonstrates the degree at which genome-scale transcriptional information can be predictive of latent, heterogeneous and seemingly disparate phenotypic and environmental characteristics, with far-reaching applications

Draft Genome Sequence of the Nitrogen-Fixing Endophyte Azoarcus communis SWub3.

Here we report a draft genome sequence of Azoarcus communis SWub3, a nitrogen-fixing bacterium isolated from root tissues of Kallar grass in Pakistan

Feature and functional enrichment analysis.

<p><b>(A)</b> Mutual information (MI) content for each of the 8 classifiers. The 4166 genes are sorted by decreasing order of their MI. Solid and dashed lines correspond to empirical data and inverse log-linear fitting, respectively. <b>(B)</b> The common set of the most informative genes across different classifiers. For each of the 8 classifiers, genes that account for top 10% of MI of all genes are extracted (side bars depict the size of the corresponding gene set). The top histogram depicts the size of the unique features (genes) per classifier. <b>(C)</b> Functional annotations of the selected features for each classifier. The six most significantly enriched ontology terms are depicted. As some of functional terms were synonyms, we extract the non-duplicated associated terms. Ratios represent the proportion of the specific ontology terms present in a MI gene set.</p

Gene expression compendium and classification workflow.

<p>The workflow is divided into three steps: <b>(A)</b> data preprocessing that combines RNA-Seq and microarray datasets. <i>EcoGEC</i> is categorized into three differential expression bins (under-expressed, UE; wild-type, WT; over-expressed OE) and pre-processed for batch-effect and bias correction. <b>(B)</b> model training, where parameters are trained based on four different machine learning methods for each of the classification tasks, and <b>(C)</b> model testing where new samples are assigned to the class labels that have the majority of votes from 4 prediction methods for each of the eight characteristic predictors.</p

Highly informative genes on a genetic interaction network.

<p><b>(A)</b> Genes are grouped into five separate modules that are distinct from the core network. Ontology of pathways and compositions of transporter complexes are based on EcoCyc for <i>E</i>. <i>coli</i> K-12 MG1655. Green edges represent genetic interactions identified in [<a href="http://www.ploscompbiol.org/article/info:doi/10.1371/journal.pcbi.1004127#pcbi.1004127.ref047" target="_blank">47</a>]. Histograms show frequencies of MI genes for different classifiers for 5 pathway modules. <b>(B)</b> A higher resolution representation for the biosynthesis and transporter complex pathways that are highly enriched in a number of classifiers. Genes shown are the top-ranked in each classification task. The node color denote the classification task that it is highly informative of (task legend on the upper right of the figure).</p