Systems biology as a foundation for genomescale synthetic biology

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Systems biology as a foundation for genome-scale
synthetic biology
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• Systems biology
• Létude de processus biologique à léchelle de
  la cellule, organisme
• Lapport de grandes quantités de données permet
  ces études.

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• Actuellement il existe peu de  devices et ils
  interagissent avec une faible portion des
  éléments de la cellule.
• Pourtant on obtient déjà des résultats
  intéressants.
• Comment travailler à léchelle de la cellule?

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• Cela peut se faire en 5 étapes
• Reconstruction et intégration de systèmes
  cellulaire.
• Passage aux modèles in silico.
• Programmes et outils pour la simulation et
  lanalyse.
• Lévolution (dirigée).
• Mesures sur les expériences.

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• La reconstruction se fait en réunissant les
  composants moléculaires et leurs liens.
• On crée alors un objet mathématique dans lequel
  les éléments sont consistant dun point de vu
  biochimique et mathématique.
• Pour les réseaux métabolique cet objet peut être
  la matrice stchiométrique.

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• Le principal problème lors du passage au modèle
  in silico est lestimation des paramètres.
• Modèles a base de contraintes
• Les types de contraintes
• Physico-chimiques (conservation masse)
• Topologiques (compartimentation)
• Environnementales (ph, source carbone...)
• régulations

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Flux balance analysis
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• Software and tools
• Cobra toolbox/ FluxA
• Optknockout
• Minimal Cut Set
• Optgene
• FVA
• MOMA
• ROOM
• Un logiciel de design pour la biologie
  synthétique existe déjà au MIT

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•  Sur le papier  un système simple fonctionne,
  en réalité peu déléments fonctionnent.
• Utilisation de lévolution dirigée pour réaliser
  le tuning des biobricks efficaces.
• Il faut que la nouvelle fonction soit en accord
  avec ce que la cellule veut faire
  (utilisation des outils opt-knock/strain)

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• Besoin de mesures à léchelle de la cellule pour
  valider la nouvelle fonctionnalité.
• Ils utilisent la comparaison entre ces mesures
  comme des pointeurs sur des bugs .

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• Conclusion
• La biologie synthétique va entrainer des
  modifications des organismes uni/pluri-cellulaires
  .
• Pour cela il va falloir arriver à
  reconstruire et intégrer des systèmes
  cellulaires, mettre en place des outils
  (mathématiques, informatique) et la compréhension
  du comment un système évolue.
• Ces objectifs vont dans le même sens que ceux de
  la biologie des systèmes, doù le rôle de
  fondation donné par les auteurs.

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• Two types of linear bacterial genomes
• Streptomyces type terminal protein bound to 5
  ends of both termini
• Spirochete Borrelia burgdorferi type telomeres
  with covalantly closed hairpin
• gt Similar to phage N15 and certain animal
  viruses (poxvirus)

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(No Transcript)
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TelN
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(No Transcript)
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TelN is placed under pBAD control on a plasmid
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Southern Blot with Sph1
Neutral conditions
Alkaline conditions
? Gel retardation covalently closed termini
pBAD is leaky gt use of N15 prophage as TelN
supplier
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(No Transcript)
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What are the effects ?

• topoIV and gyrB-dependent growth
• Expression modification ?
• gt only for 3 genes
• Circular chromosomes can form dimers, linear
  cannot
• Dimer resolution occurs through dif site specific
  recombination
• gt Linear genomes do not require dif (consistent
  with genome analysis of bacteria with linear
  genomes)

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(No Transcript)
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Where are the termini ?
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What if we move the linearization point ?
The further away the linearization of the
chromosome occurs from the terminus region, the
stronger the growth defect is
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(No Transcript)
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cat Erm cI repressor gt Repress neomycin
resistance
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(No Transcript)
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(No Transcript)
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Conclusions

• BEST7613 grows on LB but not BG11 (used for
  Synechosystis)
• Conversion to a different metabolic stable state
  isnt easy
• Difference in the membrane and cell wall
• Different copy number of chromosome
• Comparison to other cloning vehicles (BAC, YAC)
• gt no active selection required to sustain
  recombinants
• gt size limit extended
• gt easy manipulations

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• Organism are not optimized for the purposes of
  human understanding
• Motivation Understand T7 through models
• Models are inaccurate because they dont take all
  the biological complexity into account
• Build a simpler organism ? easier to model
• Does what we do not understand matter ?
• Is our current understanding enough to build
  anew ?

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T7

• 57 ORFs ? 60 potential proteins
• Only 35 proteins ave a known function
• Out of the 25 remaining proteins 12 are conserved
  in T7-like phages
• Can we ignore them ??? Probably no
• But we cannot include unknown functions in a
  model !!!
• Refactoring T7 ? T7.1
• easier to understand and manipulate

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6 goals

• Exact sequence for each component
• Exclude overlap
• 1 element 1 function (only the one assigned)
• Independent manipulation of each element
• Constructability
• Viability

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Step 1. Obtain the DNA sequence of the genome of
a natural biological system.
Step 2. Annotate the genome (a) listing all known
biological functions and (b) their known or
putative coding sequence(s)
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Step 3. (a) list all desired higher-level
functions to be encoded in the engineered genome
and (b) define the DNA sequence encoding each
function as a part edit the DNA sequence of
parts in order to meet any sequence design rules
(e.g., one function per part)
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Section beta
T7 (WT)
T7.1
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Step 4. Check and, as necessary, redefine part
sequences and boundaries until all design
criteria are met
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Results

• Over 600 simultaneous modifications
• ? Viable
• Parts can be separated ? Overlap not essential
• Insufficient understanding of T7
• Models should be more predictive with T7.1
• NEXT T7.2
• Reduced gene sets
• Codon shufling in order to disrupt cryptic
  regulatory elements and mRNA secondary structures
• Standard regulatory elements

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(No Transcript)
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(No Transcript)
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• GOAL disruption of every uncharacterized element
• Great hope in DNA synthesis technologies
• ?Acceleration of biological engineering
• Genomes can be redesigned for biological
  understanding or human purpose

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Repair of shattered chromosomes in Deinococcus
radiodurans a natural contig assembly Ksenija
Zahradka1, 4, Dea Slade1, Adriana Bailone2,
Suzanne Sommer2, Dietrich Averbeck3, Mirjana
Petranovic4, Ariel B.Lindner1 Miroslav Radman1,
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Non Homologous End Joining (NHEJ)
Homologous Recombination (HR)
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Single Strand Annealing (SSA)
Synthesis Dependent Strand Annealing (SDSA)
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(BIR)
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(No Transcript)
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(No Transcript)
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(No Transcript)
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(No Transcript)
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(No Transcript)
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(No Transcript)