Simultaneous cross-evaluation of heterogeneous E. coli datasets via mechanistic simulation.
Simultaneous cross-evaluation of heterogeneous E. coli datasets via mechanistic simulation.
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DOI：
10.1126/science.aav3751
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发表时间：
2020-07-24
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Covert MW
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Macklin DN;Ahn-Horst TA;Choi H;Ruggero NA;Carrera J;Mason JC;Sun G;Agmon E;DeFelice MM;Maayan I;Lane K;Spangler RK;Gillies TE;Paull ML;Akhter S;Bray SR;Weaver DS;Keseler IM;Karp PD;Morrison JH;Covert MW
生物数据的广泛异质性给分析和解释带来了挑战。大肠杆菌的大规模机械模型的构建使我们能够根据各个实验室数十年来报告的测量结果来整合和交叉评估大量异构数据集。我们发现了数据中功能后果的不一致之处，包括：数据描述的核糖体和 RNA 聚合酶的总输出不足以使细胞复制测量的倍增时间；测量的代谢参数彼此之间既不完全兼容，也不与整体生长完全兼容；并且细胞周期中不存在必需的蛋白质——并且细胞对于这种缺失具有很强的抵抗力。最后，将这些数据作为一个整体考虑可以成功预测新的实验结果，在本例中是蛋白质半衰期。
The extensive heterogeneity of biological data poses challenges to analysis and interpretation. Construction of a large-scale mechanistic model of Escherichia coli enabled us to integrate and cross-evaluate a massive, heterogeneous dataset based on measurements reported by various labs over decades. We identified inconsistencies with functional consequences across the data, including: that the total output of the ribosomes and RNA polymerases described by data is not sufficient for a cell to reproduce measured doubling times; that measured metabolic parameters are neither fully compatible with each other nor with overall growth; and that essential proteins are absent during the cell cycle - and the cell is robust to this absence. Finally, considering these data as a whole leads to successful predictions of new experimental outcomes, in this case protein half-lives.
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