Synthetic gene regulatory networks for pattern formation

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UNIL restricted access
State: Public
Version: After imprimatur
License: Not specified
Serval ID
serval:BIB_38BCCE1D6958
Type
PhD thesis: a PhD thesis.
Collection
Publications
Institution
Title
Synthetic gene regulatory networks for pattern formation
Author(s)
Barbier Içvara
Director(s)
Schaerli Yolanda
Codirector(s)
Veening Jan-Willem
Institution details
Université de Lausanne, Faculté de biologie et médecine
Publication state
Accepted
Issued date
2022
Language
english
Abstract
Living systems are masters in creating self-organised complex patterns and structures across different scales of biological organisation. Examples are present in ecosystems, in population interactions, in body plans, in skin pigmentation, in cellular shapes, in cytoskeleton assemblies and in macromolecules. In this thesis, I am looking at the role of gene regulatory networks in the formation of spatiotemporal patterns in a population of cells. Studying gene regulatory networks and underlying principles of their involvement in pattern formation in their natural context is challenging. Involved genes are usually highly embedded in complex gene regulatory networks and also used in other processes. Synthetic biology offers a complementary bottom-up approach to overcome these challenges. It aims to engineer novel function in living organisms with genetic circuits in a programmable and predictable way. It provides the possibility to build the desired patterning process in a synthetic system and thus allows us to study the basic general rules how patterns are created.
I explored how stable patterns can be formed from an homogeneous cell population, by constructing synthetic genetic circuits expressed in Escherichia coli. I quantitatively characterised the patterning properties of these circuits and used mathematical models to formalise the underlying dynamical system. Specifically, I investigated the toggle switch motif, a bistable genetic switch, widely present in natural patterning gene regulatory networks. First, I explored how an inducible toggle switch transforms an concentration signal gradient into binary patterns. I further demonstrated that changing the repression strength of one of the interactions can tune the position, sharpness and timing of the pattern boundary. Then, I explored the transition from positional information to truly self-forming patterns. I present preliminary experimental and theoretical data highlighting the capability of the toggle switch to generate self-organising patterns. Next, I studied the toggle switch in the context of a more complex network, known as AC-DC. This circuit is multifunctional and thus able to display both stable and oscillatory behaviours. I extended the previously reported computational analysis to show that one inducer input is sufficient to display these behaviours and preliminary experiments suggest that it is feasible to build a synthetic AC-DC network in E. coli.Gene expression control based on CRISPR offers many advantages over protein transcription factors for building complex (pattern-forming) synthetic circuits. However, the combination of CRISPR activation (CRISPRa) with CRISPR interference (CRISPRi) in the same bacterial synthetic circuit is still in its infancy. In particular, we found strong context-dependent effects due to different affinities in the formation of CRISPRa and CRISPRi complexes. I demonstrated that adjusting the binding affinities can solve this issue and paves the way for building more complex CRISPR-based synthetic circuits.
Overall, my work empirically confirmed that the toggle switch network is able to form binary stable patterns in different contexts with or without external positional information and also embedded in a more complex network. My research suggests that this network motif is highly modular and evolvable, which might explain its wide representation in natural gene regulatory networks. Moreover, advances in programming synthetic patterns opens the possibility for new applications such as smart self-forming living materials, in vitro tissue engineering, improved bioproduction by division of labour and advanced biocomputation.
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L’organisation au sein des systèmes vivants leur est fondamental et est omniprésente à travers les différentes échelles de taille de la vie. Par exemple dans les écosystèmes, dans les interactions entre populations, dans les formes des corps, dans la pigmentation de la peau, dans les formes cellulaires, dans les assemblages de cytosquelettes et dans les macromolécules. Dans cette thèse, j’étudie le role des réseaux de régulation génétique dans la formation de motifs spatio-temporels dans une population de cellules. L’étude de leur principes sous-jacents dans un contexte naturel est un défi. Les gènes impliqués sont généralement très intégrés dans des réseaux plus vastes et utilisés dans d’autres processus. La biologie synthétique offre une approche complémentaire pour surmonter ces difficultés. Elle vise à implémenter de nouvelles fonctions dans les organismes vivants de manière programmable et prévisible à l’aide de circuits génétiques. Elle offre ainsi la possibilité de construire les processus de création de motifs souhaité, nous permettant d’étudier ses principes généraux dans un contexte synthétique.
De ce fait, j’ai exploré avec ces circuits génétiques synthétiques comment des motifs stables peuvent être formés à partir d’une population cellulaire homogène d’Escherichia coli. J’ai caractérisé quantitativement les propriétés de formation de motifs de ces circuits et utilisé des modèles mathématiques pour formaliser les système dynamiques sous-jacent. Plus précisément, j’ai étudié le motif du ”toggle switch”, un interrupteur génétique bistable, largement présent dans les réseaux génétiques naturels formant des motifs. Tout d’abord, j’ai exploré comment le toggle switch transforme un signal continu en motifs binaires et j’ai ensuite démontré que la modification de la force de répression de l’une ses interactions peut définir l’emplacement, la précision et la durée de formation de la frontière séparant les deux domaines du motif construit. En deuxième temps, j’ai exploré comment le toggle switch peut former des motifs sans signal extérieur, de manière indépendante. Je présente ici des données expérimentales et théoriques préliminaires qui mettent en évidence sa capacité à générer des motifs auto-organisés. Ensuite, j’ai étudié le toggle switch dans le contexte d’un réseau plus complexe, appelé ”AC-DC”. Ce circuit multifonctionnel est capable de présenter des comportements stables et oscillatoires. En particulier, j’ai étendu l’analyse numérique précédemment rapportée pour montrer qu’une topologie plus simple de ce circuit, avec seulement un signal d’entrée, est suffisante. Des expériences préliminaires suggèrent qu’il est possible de construire un réseau AC-DC synthétique dans E. coli. Le contrôle de l’expression génétique basé sur CRISPR offre de nombreux avantages par rapport aux facteurs de transcription pour construire des circuits synthétiques complexes (formant des motifs). Cependant, la combinaison des système CRISPR pour l’activation (CRISPRa) et pour l’inhibition (CRISPRi) dans le même circuit synthétique bactérien en est encore à ses débuts. En particulier, j’ai trouvé que l’ajustement des affinités de liaison de ces deux systèmes est nécessaire pour le bon fonctionnement de circuits synthétiques plus complexes basés sur CRISPR.
Dans l’ensemble, mes travaux ont confirmé empiriquement que le toggle switch est capable de former des motifs binaires stables dans des contextes différents, avec ou sans information externe, et intégré dans un réseau plus complexe. Mes recherches suggèrent que ce circuit est hautement modulaire et ajustable, ce qui pourrait expliquer sa large représentation dans les réseaux naturels de régulation des gènes. En outre, les progrès réalisés dans la programmation de motifs synthétiques ouvrent la voie à de nouvelles applications telles que les matériaux vivants intelligents autoformés, la création de tissus in vitro, l’amélioration de la bioproduction par la division du travail et la biocomputation.
Create date
13/02/2023 12:00
Last modification date
06/03/2023 10:43
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