Modelgedreven ontwerp en in vivo implementatie van een multi-level dynamische pathway- regulatie die transcriptionele en post-transcriptionele regulatie combineert

Bioproductie met microbiële celfabrieken wordt vaak beperkt door statische genexpressie, wat leidt
tot metabolische onevenwichtigheden en suboptimale productiviteit onder industriële condities.
Geïnspireerd door natuurlijke genregulatie kunnen we met biosensoren dynamische pathwayregulatie
engineeren, maar de huidige strategieën zijn beperkt tot ofwel transcriptionele ofwel posttranscriptionele
regulatie. Dit project is gericht op de ontwikkeling van een modelgedreven raamwerk
dat beide regulatieniveaus integreert in synthetische gencircuits om de microbiële productie te
optimaliseren. Met Escherichia coli als gastheer en de β-alanine pathway voor 3-
hydroxypropionzuurproductie als proof-of-concept, zal ik β-alanine-responsieve riboswitchen
ontwikkelen en deze combineren met transcriptiefactor-gebaseerde biosensoren om multi-level
regulatie te bereiken. Wiskundige modellering, Bayesiaanse optimalisatie en stochastische simulatie
zullen gebruikt worden om optimale controlearchitecturen te identificeren en de effecten van
biologische ruis te beoordelen. Tegelijkertijd zullen Capture-SELEX en high-throughput screening
gebruikt worden om synthetische riboswitches te ontwerpen en te karakteriseren. De meest
veelbelovende circuits zullen in vivo geïmplementeerd worden om hun impact op bioproductie te
beoordelen. Door meerdere regulatieniveaus te integreren, zal dit project een generaliseerbare
strategie ontwikkelen voor adaptieve metabole engineering.