Quantitative characterization of recombinase-based digitizer circuits enables predictable amplification of biological signals.
Quantitative characterization of recombinase-based digitizer circuits enables predictable amplification of biological signals.
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DOI：
10.1038/s42003-021-02325-5
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发表时间：
2021-07-15
影响因子：
5.9
通讯作者：
Weiss R
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kiwimagi KA;Letendre JH;Weinberg BH;Wang J;Chen M;Watanabe L;Myers CJ;Beal J;Wong WW;Weiss R
许多合成基因电路仅限于一次性应用，或者需要迭代细化才能合并到复杂系统中。一个例子是基于重组酶的数字化仪电路，该电路已用于改善微弱或泄漏的生物信号。在这里，我们提出了一个工作流程来定量定义数字化仪性能并预测对不同输入信号的响应。通过结合信噪比 (SNR)、接收器工作特性曲线下面积 (AUC) 和倍数变化 (FC)，我们评估了三种小分子诱导数字化仪设计，证明 FC 高达 508x，SNR 高达 3.77 dB。为了进一步研究它们的行为并提高模块化性，我们开发了一种混合表型/机械模型，能够预测放大 synNotch 细胞间通信信号的数字化仪配置（Δ SNR 高达 2.8 dB）。我们希望这里的指标和建模方法将有助于将这些数字化仪合并到其他系统中，同时为基因电路表征提供改进的工作流程。 Kiwimagi 和 Letendre 等人。提出一个工作流程来定量定义基于重组酶的数字化仪并预测对不同输入信号的响应。利用可以预测电路性能的机械/表型模型，他们生成了一种合成的细胞间通信设备，可以放大 synNotch 输出信号。
Many synthetic gene circuits are restricted to single-use applications or require iterative refinement for incorporation into complex systems. One example is the recombinase-based digitizer circuit, which has been used to improve weak or leaky biological signals. Here we present a workflow to quantitatively define digitizer performance and predict responses to different input signals. Using a combination of signal-to-noise ratio (SNR), area under a receiver operating characteristic curve (AUC), and fold change (FC), we evaluate three small-molecule inducible digitizer designs demonstrating FC up to 508x and SNR up to 3.77 dB. To study their behavior further and improve modularity, we develop a mixed phenotypic/mechanistic model capable of predicting digitizer configurations that amplify a synNotch cell-to-cell communication signal (Δ SNR up to 2.8 dB). We hope the metrics and modeling approaches here will facilitate incorporation of these digitizers into other systems while providing an improved workflow for gene circuit characterization. Kiwimagi & Letendre et al. present a workflow to quantitatively define recombinase-based digitizer and predict responses to different input signals. With a mechanistic/phenotypic model that can predict circuit performance, they generate a synthetic cell-cell communication device that amplifies a synNotch output signal.
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