Top Banner
S ynthetic Gene Networks That Count That Count Ari E. Friedland, Timothy K. Lu, Xiao Wang, David Shi, George Ari E. Friedland, Timothy K. Lu, Xiao Wang, David Shi, George Church, James J. Collins. ( ) SCIENCE 324 (2009) pp. 11991202 A Igolkina A. Igolkina 1
22
Welcome message from author
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
Page 1: Slides 2

Synthetic Gene Networks yThat CountThat Count

Ari E. Friedland, Timothy K. Lu, Xiao Wang, David Shi, GeorgeAri E. Friedland, Timothy K. Lu, Xiao Wang, David Shi, George Church, James J. Collins.

( )SCIENCE 324 (2009) pp. 1199‐1202

A IgolkinaA. Igolkina

1

Page 2: Slides 2

R i + M ti tiReview + Motivation• What do we need for a counting? g

Memory + Mechanism• Natural memory: 

– DNA sequence.– Level of protein concentration. (Temporary, but could be not very 

short in time)• There are a lot of stable mechanisms in a cell.• Steps to biocomputers:

– Whole‐cell biocomputing. TRENDS in Biotechnology 19 (2001).L i l ti AND d OR• Logical operation AND and OR.

– Programmable single‐cell mammalian biocomputers. Nature 487 (2012).( )

• An idea of digital computations with NOT, AND, NAND and N‐IMPLY expression logic in single mammalian cells.

h ’ ll ? h !• Why can’t cells count? They can!2

Page 3: Slides 2

R i + M ti tiReview + Motivation• What do we need for a counting? g

Memory + Mechanism• Natural memory: 

– DNA sequence.– Level of protein concentration. (Temporary, but could be not very 

short in time)• There are a lot of stable mechanisms in a cell.• Steps to biocomputers:

– Whole‐cell biocomputing. TRENDS in Biotechnology 19 (2001).L i l ti AND d OR• Logical operation AND and OR.

– Programmable single‐cell mammalian biocomputers. Nature 487 (2012).( )

• An idea of digital computations with NOT, AND, NAND and N‐IMPLY expression logic in single mammalian cells.

h ’ ll ? h !• Why can’t cells count? They can!2

Page 4: Slides 2

R i + M ti tiReview + Motivation• What do we need for a counting? g

Memory + Mechanism• Natural memory: 

– DNA sequence.– Level of protein concentration. (Temporary, but could be not very 

short in time)• There are a lot of stable mechanisms in a cell.• Steps to biocomputers:

– Whole‐cell biocomputing. TRENDS in Biotechnology 19 (2001).L i l ti AND d OR• Logical operation AND and OR.

– Programmable single‐cell mammalian biocomputers. Nature 487 (2012).( )

• An idea of digital computations with NOT, AND, NAND and N‐IMPLY expression logic in single mammalian cells.

h ’ ll ? h !• Why can’t cells count? They can!2

Page 5: Slides 2

R i + M ti tiReview + Motivation• What do we need for a counting? g

Memory + Mechanism• Natural memory: 

– DNA sequence.– Level of protein concentration. (Temporary, but could be not very 

short in time)• There are a lot of stable mechanisms in a cell.• Steps to biocomputers:

– Whole‐cell biocomputing. TRENDS in Biotechnology 19 (2001).L i l ti AND d OR• Logical operation AND and OR.

– Programmable single‐cell mammalian biocomputers. Nature 487 (2012).( )

• An idea of digital computations with NOT, AND, NAND and N‐IMPLY expression logic in single mammalian cells.

h ’ ll ? h !• Why can’t cells count? They can!2

Page 6: Slides 2

C ti h iCounting mechanismI’m a cell I’ve got a memoryI m a cell. I ve got a memory. Now I remember number 0!

3

Page 7: Slides 2

C ti h iCounting mechanismAdd one, please.

00

3

Page 8: Slides 2

C ti h iCounting mechanism

Ok. Good.

11

3

Page 9: Slides 2

C ti h iCounting mechanismAdd one, please.

11

3

Page 10: Slides 2

C ti h iCounting mechanism

Ok. Good.

22

“Memory” : concentration of some proteinMemory  : concentration of some proteinRegulation : extrinsical chemical stimulius

3

Page 11: Slides 2

Model 1: Riboregulated transcriptional g pcascade(RTC), two‐counter

• The cis‐repressor sequence (cr) is complimentary  with ribosome binding site (RBS).• A stem‐loop in a secondary structure of RNA prevents binding of ribosome (30S).• A short noncoding taRNA  binds to the cr; the stem‐loop can’t form; translation is allowed. • Only T7 polymerase, which is coded by T7RNAP, can bind to promoter PT7.O y po y e ase, c s coded by , ca b d to p o ote .

• A transcription of taRNA depends on concentration pulses of arabinose.

4

Page 12: Slides 2

Model 1: Riboregulated transcriptional g pcascade(RTC), two‐counter

5

Page 13: Slides 2

Model 1: Riboregulated transcriptional g pcascade(RTC), three‐counter

6

Page 14: Slides 2

E i t l lt f RTC tExperimental results of RTC countersTwo counter Three counterTwo‐counter                                                          Three‐counter

Shaded areas represent arabinose pulse

l l d h fl l• Experimental results demonstrate that fluorescence increases onlywhen all two (or three) arabinose pulses are delivered.• Based on this results, Ari E. Friedland at el. constructed and analyzed aBased on this results, Ari E. Friedland at el. constructed and analyzed a mathematical model.

7

Page 15: Slides 2

P di ti f th th ti l d lPrediction of the mathematical modelTwo counter Maximum of the predicted concentration.Two‐counter 

Three‐counter: searching of

Maximum of the predicted concentration.

Three counter: searching of optimal combination (interval‐length).Points: the differencePoints:  the difference between model and experiment.

Three‐counter

The absolute difference in fluorescence after three pulses and two

8

Page 16: Slides 2

Model 2: Single Invertase Memory g yModule(SIMM), three‐counter

DNA – vector

• After the first arabinose pulse only Flpe protein can express.• Flpe is a site‐specific recombinase. (Site FRT)

9

Page 17: Slides 2

Model 2: Single Invertase Memory g yModule(SIMM), three‐counter

10

Page 18: Slides 2

Model 2: Single Invertase Memory g yModule(SIMM), three‐counter

• After the second arabinose pulse only Cre protein can express.• Cre is a site‐specific recombinase. (Site lox)

11

Page 19: Slides 2

Model 2: Single Invertase Memory g yModule(SIMM), three‐counter

Counting cascade.Result: GFP expresses after 3Result: GFP expresses after 3 Ara pulses.

The same cascade was built forThe same cascade was built for two‐counter

12

Page 20: Slides 2

Experimental results and Modelling of SIMM counters

Fluorescence in SIMM three‐counter aftres 3 pulses. 

GFP fluorescence ratios between the single‐inducer DIC h d h l fDIC three‐counter exposed to three pulses of arabinose (N) versus two pulses of arabinose (N – 1) with varying  arabinose pulse lengths and intervals; experimental results are represented by black dots.

13

Page 21: Slides 2

C l i + F tConclusion + Future

• Imitation of computer ticks.• Temporary effect.• Unfortunately cell mechanisms have got• Unfortunately, cell mechanisms have got mistakes and this counters too.

• There is a dubious future for biocompurets which are based on this counterswhich are based on this counters.

14

Page 22: Slides 2

Thank for your attention!f y