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Mol Syst Biol:开发出具有利他行为的工程菌

  1. Mol Syst Biol
  2. 利他行为
  3. 大肠杆菌
  4. 工程菌

来源:生物谷 2012-11-22 16:40

2012年11月21日 讯 /生物谷BIOON/ --近日,刊登在国际杂志Molecular Systems Biology上的一篇研究报告中,来自杜克大学的研究者表示,他们开发出了一种工程化细菌,其可以通过牺牲自己而立于别的细菌群体的生长,这同时也揭示了程序性的细胞死亡对于细菌群体的生存变得具有特殊的优势。

2012年11月21日 讯 /生物谷BIOON/ --近日,刊登在国际杂志Molecular Systems Biology上的一篇研究报告中,来自杜克大学的研究者表示,他们开发出了一种工程化细菌,其可以通过牺牲自己而立于别的细菌群体的生长,这同时也揭示了程序性的细胞死亡对于细菌群体的生存变得具有特殊的优势。

研究者Linchong You表示,我们使用了一种人工的生物途径来检测了大肠杆菌发生程序性细胞死亡的优势性。这种检测系统比较具有协调性,使得利它死亡的细菌的范围可以增加,因此研究者就可以控制控制程序性细胞死亡的范围,就和不同条件下检测利它死亡的范围一样。

程序性的细胞死亡和细菌对压力效应相关,比如对氨基酸的饥饿或者竞争性分子的存在。然而细胞为何在没有给与细胞任何优势的情况下,细胞会选择死亡的原因,研究者并不清楚。一些研究者表示,程序性细胞死亡使得细胞为生存的细胞提供好处,但是目前到现在,在实验中并不能检测到这种情况的存在。

本文研究中,研究者使用人工生物学方法对大肠杆菌进行工程化操作,使得大肠杆菌细胞可以进行自杀行为以及促进其余细菌群体的生长繁殖。研究者引入了一个基因回路,其包括两个模块,当细菌面对抗生素6-氨基青酶烷酸时,如果“自杀”模块激活,其会导致一些细菌细胞死亡破裂,如果“公共利益”模块处于表达激活状态,那么一种修饰的β-内酰胺酶就会产生,其会保护存活的细菌细胞免于抗生素的分解和杀灭。当酶从细菌细胞中释放出以后,这种保护作用才会开启。

研究表示,有可能在某些情况下,一些细菌细胞的死亡会对所有的细菌群体带来益处。研究结果对于理解处于压力条件下细菌细胞发生程序性细胞死亡的进化动力学有很大帮助,而且为开发新型的抗菌疗法具有明显的应用价值。(生物谷Bioon.com)

编译自:Engineered Bacteria Can Make the Ultimate Sacrifice for the Good of the Population

A functional selection model explains evolutionary robustness despite plasticity in regulatory networks

Naomi Habib1,2,3,a, Ilan Wapinski4,5,a, Hanah Margalit2, Aviv Regev5,6 & Nir Friedman1,3

Evolutionary rewiring of regulatory networks is an important source of diversity among species. Previous evidence suggested substantial divergence of regulatory networks across species. However, systematically assessing the extent of this plasticity and its functional implications has been challenging due to limited experimental data and the noisy nature of computational predictions. Here, we introduce a novel approach to study cis-regulatory evolution, and use it to trace the regulatory history of 88 DNA motifs of transcription factors across 23 Ascomycota fungi. While motifs are conserved, we find a pervasive gain and loss in the regulation of their target genes. Despite this turnover, the biological processes associated with a motif are generally conserved. We explain these trends using a model with a strong selection to conserve the overall function of a transcription factor, and a much weaker selection over the specific genes it targets. The model also accounts for the turnover of bound targets measured experimentally across species in yeasts and mammals. Thus, selective pressures on regulatory networks mostly tolerate local rewiring, and may allow for subtle fine-tuning of gene regulation during evolution.

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