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Illinois iGEM 2009 Bacterial Decoder Our Goal To create a - PowerPoint PPT Presentation

Illinois iGEM 2009 Bacterial Decoder Our Goal To create a universal, modular , and dynamic bacterial decoder to be used as a tool in a variety of cellular logic applications, while also contributing novel BioBricks to the Registry of Standard


  1. Illinois iGEM 2009 Bacterial Decoder

  2. Our Goal “To create a universal, modular , and dynamic bacterial decoder to be used as a tool in a variety of cellular logic applications, while also contributing novel BioBricks to the Registry of Standard Biological Parts.”

  3. The Bacterial Decoder • A logic system that identifies combinations of specific inputs to express outputs n:2 n – 2:4 3:8 4:16 • Involves AND gates, NOR gates, and inverters – Made from regulation on translational and transcriptional levels

  4. IPTG aTc IPTG ¡ aTc ¡ FP ¡ CFP 0 ¡ 0 ¡ C ¡ 0 ¡ 1 ¡ R ¡ RFP 1 ¡ 0 ¡ Y ¡ 1 ¡ 1 ¡ G ¡ YFP GFP

  5. A Genetic “if” Statement � if (IPTG && aTc){ return GFP; } else if (IPTG && !aTc) { return YFP; } else if (!IPTG && aTc) { return RFP; } else if (!IPTG && !aTc) { return CFP; }

  6. Inputs � Information Outputs � Processing � BioMarker 1 � pLac � Promoter � Decoder Response Expression � GFP � Pathway � BioMarker 2 � Promoter � pTet �

  7. Sensing for Medical Complex logic multiple water diagnostics and for cellular contaminants treatment computer

  8. Approach Gene regulation using transcription factors and small RNAs.

  9. Small RNAs (sRNAs) • Can repress protein synthesis • Mechanisms of trans -encoded Hfq binding inhibitory sRNAs: – RBS occlusion – Degradation “MicC, a second small-RNA regulator of Omp protein expression in Escherichia coli.” Chen S, Zhang A, Blyn LB, Storz G.IBIS Therapeutics, ISIS Pharmaceuticals, Inc., Carlsbad, California, USA �

  10. sRNA Advantages Protein ¡Repression ¡vs. ¡Time ¡ Protein ¡Recovery ¡vs. ¡Time ¡ Transcription factors � sRNA � Transcription factors � Proteins, post-translation � sRNA � Proteins, post-translation � • Quick response times are ideal for state changes • sRNA regulatory mechanisms are cost effective “Regulation of gene expression by small non-coding RNAs: a quantitative view”, Yishai Shimoni, Gilgi Friedlander, Guy Hetzroni, Gali Niv, Shoshy Altuvia, Ofer Biham & Hanah Margalit, 2007

  11. Implementing sRNA in a decoder • Small RNAs are used in concert with transcription factors to regulate gene expression. • Created a NOR gate with TF and Small RNAs. sRNA ¡ TF ¡ binding ¡site ¡ Gene ¡

  12. Decoder Schematic IPTG aTc TF1 ¡ Reporter ¡1 ¡ TS ¡1 ¡ 0 0 0 1 TF1 ¡ Reporter ¡2 ¡ TS ¡2 ¡ 1 0 TF2 ¡ Reporter ¡3 ¡ TS ¡1 ¡ 1 1 TF2 ¡ Reporter ¡4 ¡ TS ¡2 ¡

  13. Diagram of Method Target ¡5’ ¡UTR ¡ sRNA ¡gene ¡ PCR ¡out ¡sRNA ¡gene ¡ E. ¡Coli ¡Chromosome ¡ E. ¡Coli ¡Chromosome ¡ and ¡Target ¡sequence ¡ sRNA ¡Gene ¡ Target ¡5’ ¡UTR ¡ digest ¡plasmids ¡and ¡ ligate ¡PCR ¡products ¡ P LlacO ¡ P LtetO ¡ GFP ¡ PJU-­‑334 ¡ PXG-­‑10 ¡ High ¡copy ¡ Low ¡copy ¡

  14. P LlacO ¡ P LtetO ¡ sRNA ¡Gene ¡ GFP ¡ sRNA ¡Target ¡Sequence ¡ Low ¡copy ¡ High ¡copy ¡ Transform ¡plasmids ¡ into ¡cells ¡ E.Coli ¡Top ¡ E.Coli ¡Top ¡ 10 ¡cells ¡on ¡ 10 ¡F’ ¡cells ¡ LB/cat ¡ on ¡LB/amp ¡ Co-­‑transform ¡ E. ¡Coli ¡Top ¡ 10 ¡F’ ¡Cells ¡

  15. Genetic Circuit P LlacO ¡ sRNA ¡gene ¡ Target ¡ GFP ¡ Sequence ¡ GFP mRNA � High ¡copy ¡(~80 ¡copies ¡per ¡cell) ¡

  16. sRNA preparation • sRNAs should have a blunt 5’ end � • Incompatible with the standard BB format � • Under standard lac promoter � • BBa_R0010 � • Typically expressed alone under a promoter � P Lac ¡ sRNA ¡Gene ¡

  17. Target sequence preparation • RBS containing target sequences are fused upstream of the GFP reporter • Standard BioBrick “prefixes and suffixes” would not allow for an in frame fusion. Standard BioBrick assembly Freiburg Assembly Standard ...ACtactagCA... � ...ACtactagagCA... � 8bp → Frame shift � 6bp → No frame shift �

  18. MicF regulation MicF ¡sRNA/Target ¡regula>on ¡ 100% ¡ 90% ¡ 80% ¡ Percentage ¡flouresence ¡per ¡unit ¡OD ¡ 70% ¡ 60% ¡ 50% ¡ 40% ¡ 30% ¡ 20% ¡ 10% ¡ 0% ¡ 0.001 ¡ 0.003 ¡ 0.01 ¡ 0.03 ¡ 0.1 ¡ 0.3 ¡ 1 ¡ 3 ¡ logarithmic ¡concentra>on ¡of ¡IPTG ¡(mM) ¡

  19. Submitted Parts sRNA gene 5’ Target Sequence BioBricks BioBricks MicC OmpC MicF OmpF MicA OmpA SgrS Ptsg GcvB Oppa & Dppa DicF Ftsz galK

  20. Status and Conclusion • Biology is hard. • We created several of the constructs for the decoder, but didn’t have time to get it in working order • We are submitting 14 novel BioBricks - the first sRNAs!

  21. Courtney Evans Dr. Ido Golding Dr. Chris Rao

  22. The Vogel Lab at the Max Planck Institute

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