A partially self-regenerating synthetic cell.

A partially self-regenerating synthetic cell.
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DOI:
10.1038/s41467-020-20180-6
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发表时间:
2020-12-11
影响因子:
16.6
通讯作者:
Maerkl SJ
Maerkl SJ
中科院分区:
综合性期刊1区
文献类型:
--
作者:
Lavickova B;Laohakunakorn N;Maerkl SJ

文献摘要

参考文献

被引文献

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自我再生是所有生命系统的基本功能。在这里,我们展示了部分分子的自我再生在一个合成细胞。通过在微流控反应器内实现最小的转录-翻译系统,该系统能够从DNA模板再生必需的蛋白质组分,并维持合成活性超过一天。通过量化基因型-表型关系并结合计算建模,我们发现最小化资源竞争和优化资源分配对于实现强大的系统功能至关重要。有了这种理解,我们通过确定持续自我再生所需的DNA比例来实现多种蛋白质的同时再生。这项工作介绍了一个概念和实验框架的自我复制的合成细胞的发展。生命系统的一个基本功能是再生基本成分。在这里,作者设计了一种人工细胞,使用微流控反应器中的最小转录-翻译系统来持续再生多种必需蛋白质。
Self-regeneration is a fundamental function of all living systems. Here we demonstrate partial molecular self-regeneration in a synthetic cell. By implementing a minimal transcription-translation system within microfluidic reactors, the system is able to regenerate essential protein components from DNA templates and sustain synthesis activity for over a day. By quantitating genotype-phenotype relationships combined with computational modeling we find that minimizing resource competition and optimizing resource allocation are both critically important for achieving robust system function. With this understanding, we achieve simultaneous regeneration of multiple proteins by determining the required DNA ratios necessary for sustained self-regeneration. This work introduces a conceptual and experimental framework for the development of a self-replicating synthetic cell. A fundamental function of living systems is regenerating essential components. Here the authors design an artificial cell using a minimal transcription-translation system in microfluidic reactors for sustained regeneration of multiple essential proteins.
量化构成蛋白质翻译系统的成分之间的同义相互作用。
DOI: 10.1038/msb.2009.50
发表时间: 2009
影响因子: 9.9
作者:
Matsuura, Tomoaki;Kazuta, Yasuaki;Aita, Takuyo;Adachi, Jiro;Yomo, Tetsuya
通讯作者: Yomo, Tetsuya
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Libicher, K.;Hornberger, R.;Mutschler, H.
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作者:
Aoki, Stephanie K.;Lillacci, Gabriele;Khammash, Mustafa
通讯作者: Khammash, Mustafa
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影响因子: 4.7
作者:
Izri, Ziane;Garenne, David;Maeda, Yusuke T.
通讯作者: Maeda, Yusuke T.
DOI: 10.1038/nmeth.2515
发表时间: 2013-07-01
期刊: NATURE METHODS
影响因子: 48
作者:
Chen, Ying-Ja;Liu, Peng;Voigt, Christopher A.
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