Design and implementation of digital twins of synthetic inducible gene expression circuits

Abstract

[ES] En biología sintética, se emplea el ciclo iterativo de diseño (o re-diseño), construcción, prueba y aprendizaje (DBTL) de circuitos genéticos con el objetivo de modificar su función y crear microorganismos que presenten un comportamiento deseado de interés. Las unidades transcripcionales inducibles son uno de los circuitos genéticos básicos más usado como módulo en el diseño de circuitos más complejos. El conocimiento y la caracterización de estos módulos constructivos básicos a partir de las partes biológicas que los componen, juegan un papel esencial cuando se intentan construir circuitos con comportamientos cada vez más complejos. Así,para poder efectuar una iteración en el ciclo DBTL es necesario en primer lugar, en la etapa de diseño, la implementación de un modelo dinámico (un gemelo digital) del circuito genético real y su contexto celular que explique y prediga el comportamiento que tendrá bajo distintos escenarios experimentales. Una vez que el comportamiento del gemelo digital es el deseado, se procede a construir el circuito genético en el laboratorio y a realizar experimentos que validen los resultados computacionales obtenidos. En esta etapa de validación y aprendizaje del ciclo DBTL se lleva a cabo el ajuste experimental de la estructura y parámetros de los modelos creados. Para ello, se utilizan métodos de optimización a efectos de minimizar el error de predicción entre el gemelo digital y el circuito genético experimental. El objetivo de este trabajo es la implementación de un gemelo digital que permita predecir cuál será el comportamiento de las unidades transcripcionales inducibles en función de las partes biológicas básicas usadas en su construcción (promotor, RBS, plásmido), el contexto celular del huésped, y la magnitud de la señal de inducción. Para ello, en el TFG se realizará el diseño, construcción, experimentación en el laboratorio e identificación de varias unidades transcripcionales inducibles que activan la producción de una proteína de interés en respuesta a una señal externa de activación. Como huesped celular se usará E. coli. Los circuitos genéticos a implementar comprenderán una librería combinacional que la alumna obtendrá por medio de la combinación de las distintas partes biológicas, de forma que se obtengan distintos niveles de producción de la proteína de interés. La alumna desarrollará modelos dinámicos de los circuitos implementados, con consideración de los efectos del contexto celular y los implementará en software. Ejecutará experimentos para la estimación de los parámetros de los modelos que caractericen su comportamiento en función de de las partes biológicas básicas usadas en su construcción (promotor, RBS, plásmido), el contexto celular del huésped, y la magnitud de la señal de inducción.

[EN] In synthetic biology, the iterative cycle of design (or re-design), build, test, and learn (DBTL) of genetic circuits is used to modify their function and create microorganisms that exhibit a desired behavior of interest. Inducible transcriptional units are one of the most used basic genetic circuits as a module in designing more complex circuits. The knowledge and characterization of these basic constructive modules from the biological parts that compose them are essential when building circuits with increasingly complex behaviors. Thus, to carry out an iteration in the DBTL cycle, it is first necessary, in the design stage, to implement a dynamic model (a digital twin) of the actual genetic circuit and its cellular context that explains and predicts the behavior it will have under different experimental scenarios. Once the behavior of the digital twin is as desired, the genetic circuit is built in the laboratory, and experiments are carried out to validate the computational results obtained. In this validation and learning stage of the DBTL cycle, the experimental adjustment of the structure and parameters of the created models is carried out. To this end, optimization methods are used to minimize the prediction error between the digital twin and the experimental genetic circuit. This work's objective is to implement a digital twin that allows predicting the behavior of the inducible transcriptional units depending on the basic biological parts used in their construction (promoter, RBS, plasmid), the cellular context of the host, and the magnitude of the induction signal. For this, in the TFG, the design, construction, experimentation in the laboratory, and identification of several inducible transcriptional units that activate the production of a protein of interest in response to an external activation signal will be carried out. E. coli will be used as the host cell. The genetic circuits to be implemented will comprise a combinational library that the student will obtain by combining the different biological parts to get different production levels of the protein of interest. The student will develop dynamic models of the implemented circuits, considering the effects of the cellular context, and will implement them in software. It will carry out experiments to estimate the parameters of the models that characterize their behavior based on the basic biological parts used in their construction (promoter, RBS, plasmid), the host's cellular context, and the induction's magnitude signal.