DISS. ETH NO. 21693
MODEL-BASED ANALYSIS OF COORDINATION
BETWEEN METABOLISM AND GENE EXPRESSION
IN ESCHERICHIA COLI
A thesis submitted to attain the degree of
DOCTOR OF SCIENCES of ETH ZURICH
(Dr. sc. ETH Zurich)
presented by
LUCA GEROSA
Master of Science, University of Edinburgh, Scotland (UK)
Laurea Specialistica, Università di Trento (Italy)
born on the 22nd of June 1981, citizen of Italy
Accepted on the recommendation of
Prof. Dr. Uwe Sauer, examiner
Prof. Dr. Matthias Heinemann, co-examiner
Prof. Dr. Jörg Stelling, co-examiner
2014
Abstract
Abstract
Thanks to mature technologies for measuring and manipulating molecular
components, the 21st century promises to transform biology from a science of discovery
to a technology for the rational manipulation and engineering of cells. In addition to
molecular technologies, the rational understanding of a complex system such as the cell
requires also quantitative models able to interpret and predict the dynamic response of
cellular molecular networks to perturbations. A conceptual bottleneck is given by the
necessity of accounting for self-replication, that is, the fact that molecular networks
function and respond to stimuli while embedded in growing cells.
The goal of this thesis is to identify which regulatory circuits are activated by cells to
coordinate metabolism and gene expression as a function of external stimuli and the
growth status. We approach such task by building and validating models that explain
and predict regulation of metabolism and gene expression by metabolic-transcriptional
circuits in the model bacterium Escherichia coli.
Metabolism and gene expression are ideal cellular functions for which to dissect
environmental and growth-dependent regulation. Because metabolism fuels the
expression machinery with the precursors and energy necessary to operate and the
expression machinery synthetizes enzymes to catalyze metabolic fluxes, metabolism
and the expression machinery are locked in a de facto mutual dependence affected by
both the environment and cell growth. Unravelling regulatory circuits that coordinate
metabolism and gene expression is thus key not only to understand cell functioning but
also to interpret physiological and molecular data obtained in different conditions.
In Chapter 1 we review the state-of-the-art for approaches and methods used to
study metabolism in microbes. We describe the progress from relatively mature
techniques to reconstruct network topology to comparatively slower unravelling of
metabolic feedbacks and regulatory logics. We highlight differences between regulation
and control and conclude with suggestions for further development of the field.
In Chapter 2 we present an experimental-computational approach to dissect
contributions to gene expression by specific transcription factors or by the growthdependent global expression machinery. We apply our approach to the arginine
biosynthesis pathway in E. coli, and show that specific regulation dominates during
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Abstract
metabolic steady states, whereas global regulation sets a growth-rate dependent
promoter capacity during metabolic adaptations. The approach is validated by precise
simulation of gene expression upon simultaneous perturbations in arginine availability
and growth rate.
In Chapter 3 we identify which metabolic pathways in central metabolism of E. coli
are regulated by transcription factors and by metabolite concentrations during growth
on eight different carbon sources. We show that by integrating gene expression,
metabolite and flux data using regulation and network component analysis, we can pinpoint the regulators and interactions that set flux changes. Our approach predicts CRP
as the key regulator of metabolic flux changes, a prediction that we experimentally
validate for a diauxic shift.
In Chapter 4 we show that quantitative and dynamic coordination between
metabolism and gene expression is explained by and large by a handful of metabolictranscriptional regulatory circuits. Quantitative analysis of gene expression and
metabolite concentrations reveals that environmental perturbations cause specific local
but also distal regulatory responses, which are triggered by propagations of metabolic
adjustments and by changes in the expression capacity due to cell growth.
In the Conclusions and outlook we summarize the discovered principles for
coordination between metabolism and gene expression as a function of cell growth and
the environment. Our major finding is that a handful of adaptive transcriptional circuits
explain most changes in metabolism and the expression machinery. We show that
physiological and molecular data can be described, and sometimes predicted, through
model-based characterization of feedback and feedforward loops that involve metabolic
fluxes, metabolites, transcription factors and expression machinery components.
The complexity of cellular response to changing external conditions is therefore due,
in our view, to few regulatory loops, some responding directly to specific perturbations
but others indirectly to the propagation of metabolic and gene expression readjustment
to growth. Since the metabolic-transcriptional circuits characterized in this thesis
explain a substantial part of the dynamic properties of metabolism and gene expression,
we envisage that in the long run they will be used to develop larger, coarse-grained and
multi-scale models, eventually capturing the whole cell, to predict and manipulate cell
behavior.
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Sommario
Sommario
Grazie all’avvento di tecnologie per la manipolazione di componenti molecolari, il
21esimo secolo promette di rendere la biologia una tecnologia per l’ingegneria
razionale della cellula. In aggiunta a tecnologie manipulative, la comprensione razionale
di un sistema complesso come la cellular richiede modelli capaci di interpretare e
predirre quantitativamente e in termini dinamici la risposta a perturbazioni nelle sue
sottostanti reti molecolari. Un limite concettuale nel produrre questi modelli e’ dato
dalla necessita’ di includere l’auto-replicazione, ovvero il fatto che le reti molecolari
operano e rispondono agli stimili mentre la cellula cresce e si duplica.
Lo scopo di questa tesi e’ di identificare i circuiti di regolazione usati dalla cellula per
regolare reti molecolari in funzione di stimoli esterni e della crescita cellulare.
Approciamo questo obbiettivo costruendo e validando modelli che descrivono e
predicono la coordinazione tra metabolismo e espressione genica attraverso circuiti di
regolazione metabolico-transcrizionali nel modello batterico Escherichia coli.
Il metabolismo e l’espressione genica sono reti molecolari ideali per disezionare la
regolazione esterna da quella dipendente dalla crescita cellulare. Siccome il
metabolismo rifornisce il macchinario dell’espressione genica con i precursori per
sintetizzare l’RNA e le proteine, e il macchinario dell’espressione genica sintetizza gli
enzimi per catalizzare reazioni metaboliche, essi sono legati indissolubilmente da una
reciproca dipendenza dettata dall’ambiente e dalla crescita cellulare. Caratterizzare il
funzionamento quantitativo di tali circuiti di regolazione genica è quindi essenziale non
solo per capire il funzionamento interno della cellula, ma anche per interpretare dati
fisiologici e molecolari ottenuti a regimi di crescita cellulare differenti.
Nel Capitolo 1, recensiamo lo stato dell’arte in termini di approcci e metodi usati per
lo studio della regolazione e del controllo del metabolismo nei microbi. Commentiamo il
processo per cui la conoscenza attuale è incrementata in modo relativamente veloce da
tecniche ormai mature per la ricostruzione delle tipologie delle reti di regolazione, ma è
comparativamente più lento nel dipanare i meccanismi di retroazione metabolica e le
logiche dei circuiti di regolazione. Terminiamo ponendo l’accento sull’importante
differenza tra regolazione e controllo del metabolismo e suggerendo futuri sviluppi nel
campo.
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Sommario
Nel Capitolo 2 presentiamo un approccio per delineare il contributo all’espressione
genica da regolatori della trascrizione o dal macchinario per l’espressione genica
globale. Applichiamo il nostro approccio alla biosintesi dell’arginina in E. coli, e
mostriamo che la regolazione specifica domina in regimi metabolici stazionari, laddove
la regolazione globale determina la capacità di trascrizione in regimi di adattamento
metabolico. L’approccio è validato da precise simulazioni dell’espressione genica
durante simultanee perturbazioni dell’arginina e della crescita cellulare.
Nel Capitolo 3 identifichiamo le reazioni del metabolismo centrale che in E. coli sono
regolate dall trascrizione, o da metaboliti, durante la crescita cellulare in otto sorgenti di
carbonio. Mostriamo che integrando dati molecolari con regulation e network
component analysis è possibile identificare i regolatori e le loro interazioni che
contribuiscono a regolare i flussi metabolici. Usando i dati in regimi stazionari, il nostro
approccio predice correttamente CRP come il solo regolatore dei flussi metabolici
durante una transizione diauxica.
Nel Capitolo 4 mostriamo che la coordinazione tra il metabolismo e il macchinario
dell’espressione genica è descritta da un numero limitato di circuiti di regolazione
metabolico-transcrizionali. Un analisi quantitativa dell’espressione genica e dei
metaboliti mostra che le perturbazioni attivano sia direttamente che indirettamente i
circuiti di regolazione. Questo meccanismo di retroazione è causato dalla propagazione
di aggiustamenti metabolici e dalla competizione per la capacità cellulare di espressione
genica.
Nella Conclusione e sviluppi futuri ricapitoliamo i principi elucidati nella
coordinazione del metabolismo e dell’espressione genica. Il risultato principale è aver
mostrato che pochi circuiti di regolazione sono sufficienti per spiegare il funzionamento
del metabolismo e dell’espressione genica in E. coli. Dati fisiologici e molecolari possono
essere interpretati, e talvolta predetti, attraverso la quantificazione dei meccanismi di
retroazione realizzati da tali circuiti basati su flussi metabolici, metaboliti, fattori della
trascrizione e il macchinario per l’espressione genica. Dato che i modelli dei circuiti di
regolazione qui discussi descrivono una parte sostanziale delle proprietà dinamiche del
metabolismo e dell’espressione genica, prevediamo che essi potranno essere integrati in
modelli cellulari più estesi e multi-scala, fino a raggiungere il livello dell’intera cellula.
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