Dynamics of gene expression in the genotype-phenotype map

Dynamics of gene expression in the genotype-phenotype map

Published Time: Tue, 19 Jan 2021 14:59:50 GMT

Number of Pages: 194

Doctoral Thesis presented by

Djordje Bajić

Facultad de Ciencias February 2016 © 2016 -Djordje Bajić

Abstract

Genetic and environmental components can combine in quite complex ways to determine the phenotype of living organisms. Broadly, the goal of this thesis is to understand some of the design principles and constraints driving this assembly. We first study how genetic interaction networks – composed of phenotypically relevant interactions between genes – change in response to perturbation in their elements. Such networks at the genome-scale are progressively contributing to map the molecular circuitry that determines cellular behaviour. To what extent this mapping changes in response to different environmental or genetic conditions is however largely unknown. In Chapter 1 we assembled a genetic network using an in silico model of yeast metabolism to explicitly ask how separate genetic backgrounds alter the overall structure of the network. Backgrounds defined by single deletions induce particularly strong rewiring when the deletion corresponds to a catabolic or central metabolic gene, evidencing compensatory versatility. We found as well that weak interactions and those linking functionally separate genes tend to be more unstable. Overall, these patterns reflect the distributed robustness of core metabolic pathways. We examined as well a second class of evolutionary-motivated background, defined as a neutral mutation accumulation. The observed genetic network instability (predominantly in negative interactions) together with an increase in essential genes reflects a global reduction in buffering. Notably, rewiring of the genetic network is associated as well to a diminished environmental plasticity, what emphasizes a mechanistic integration of genetic and environmental buffering. More generally, this work demonstrates how the specific mechanistic causes of robustness influence the architecture of multiconditional genetic interaction maps.

In Chapters 2, 3 and 4, we shift to systems that regulate the expression of genes. The plastic expression of different phenotypes enables organisms to respond to a wide variety of environmental changes, adapting their homeostasis. The dynamics of this plasticity can gen particularly interesting when operating mechanisms involve feedback, for instance when a gene encodes its own activator or repressor. The integration of positive and negative feedbacks can establish intricate patterns such as multistability, pulsing or oscillations. This depends on the specific characteristics of each interlinked feedback. In Chapter 2, we investigate a circuit associated with a dual, positive and negative transcriptional autoregulatory motif derived from the multiple antibiotic resistance system ( mar ) of Escherichia coli . Our results show that this motif enhances response speedup when it incorporates a linear positive feedback. Linearity also anticipates a homogeneous population phenotype anda higher input sensitivity, which we corroborate experimentally. As the motif is embedded in a broader regulatory network, we also studied how the system integrates additional cross-talks. Notably, the presence of an accessory positive regulation scales the response so that the circuit becomes unresponsive to other (metabolic) stress signals. Overall, we found that an antagonistic autoregulatory motif genetically encoded as a bicistron represents a versatile stimulus-response mode of control through the action of the positive-feedback regulation.

Beyond precise and specific regulatory systems such as mar , in Chapter 3 we explore the possibility that more broad and “stereotypic” expression programs also exist. We firstly analyzed a genome-scale expression dataset comprising single gene deletions in 25% of Saccharomyces cerevisiae genes. Our analyses suggest that tens of broad expression programs exist that explain more variation in this dataset than expected at random. We further find that these programs seem to be activated also in conditions different to gene deletion, such as environmental perturbation or upon experimental compensatory evolution. These results suggest the possibility that broad, unspecific, “educated guess” gene expression responses have evolved as an adaptation to uncertain environments.

Finally, in Chapter 4, we focus on a phenomenon by which the ability of expression change (plasticity) appears coupled to uncontrolled, stochastic expression variation (noise). This coupling can constrain gene function and limit adaptation. We examine the factors that contribute at the molecular level to modulate this coupling. Both transcription re-initiation and strong chromatin regulation are generally associated to coupling. Alternatively we show that strong regulation can lead to plasticity without noise. The nature of this regulation is also relevant, with plastic but noiseless genes subjected to broad expression activation whereas plastic and noisy genes experience targeted repression. This differential action is particularly illustrated in how histones influence these genes. The cost of coupling plasticity to noise seems to be then compensated by a wider regulatory versatility. Contrarily, in genes with low plasticity, translational efficiency is the main determinant of noise, a pattern we found linked to gene length. Genome architecture (particularly, neighboring genes) appear then as a modifier only effective in highly plastic genes. In this class, we confirm bipromoters as a architecture capable to reduce coupling (by reducing noise) but also highlight its limitation (as they could also decrease plasticity). This presents ultimately a paradox between intergenic distances and modulation, with short intergenic distances both associated and disassociated to noise at different plasticity levels. In summary, balancing the coupling among different types of expression variability appears as a potential shaping force of genome architecture and regulation.

Resumen

El fenotipo de los organismos vivos es el resultado de una compleja combinación de componentes genéticos y ambientales. Desde un punto de vista general, esta tesis tiene como objetivo tratar de entender algunos de los principios de diseño y limitaciones de tiene este ensamblaje. En el primero de los trabajos presentados se estudia cómo las redes de interacción genética (compuestas de interacciones fenotípicamente relevantes entre genes) cambian en respuesta a perturbaciones en algunos de sus elementos. Este tipo de redes a escala genómica están contribuyendo de manera creciente a mapear los circuitos moleculares que determinan el comportamiento celular. Hasta qué punto este “mapa” cambia en respuesta a diferentes perturbaciones genéticas o ambientales? Tratando de responder a esta pregunta, en el Capítulo 1 hemos ensamblado este tipo de redes en de manera sistemática diferentes fondos genéticos usando un modelo in silico del metabolismo de la levadura. Los fondos genéticos correspondientes a enzimas del catabolismo o metabolismo central indujeron una reorganización de la red particularmente fuerte, indicando una versatilidad en los mecanismos de compensación. Asímismo, las interacciones más débiles y aquellas entre genes funcionalmente distantes aparecen como las más inestables. Estos patrones reflejan la robustez distribuída de las rutas catabólicas y del metabolismo central. Por otro lado, también hemos examinado un tipo de fondo genético evolutivamente motivado, definido por la acumulación sucesiva de deleciones neutrales. La inestabilidad observada (predominantemente en interacciones negativas), junto con un incremento en el número de genes esenciales, refleja una reducción global en los mecanismos de compensación. De manera particularmente interesante, hemos observado que la reorganización de la red genética está asociada a una reducción en la plasticidad ambiental. Esto pone de manifiesto que los mecanismos que subyacen a la robustez genética y a la ambiental son esencialmente los mismos. De manera más general, este trabajo muestra cómo los mecanismos específicos de robustez afectan la arquitectura multi-condicional de los mapas de interacción genética.

En los capítulos 2, 3, y 4, estudiamos diferentes aspectos de los sistemas que regulan la expresión de los genes. La expresión plástica de diferentes fenotipos hace posible que los organismos puedan responder a un amplio rango de cambios ambientales, adaptando su homeostasis a éstos. Las dinámicas específicas de esta plasticidad son particularmente interesantes cuando el mecanismo implica retroalimentación; por ejemplo, cuando un gen codifica su propio activador o represor. La integración de auto-regulaciones positivas y negativas puede establecer complejos patrones fenotípicos, como multiestabilidad, pulsos de actividad o oscilaciones. Esto depende de las características específicas de cada uno de los sistemas de retroalimentación implicados. En el Capítulo 2, estudiamos un motivo que contiene tanto una autoregulación positiva como una negativa, usando como modelo el operón de resistencia múltiple a antibióticos ( mar ) de Escherichia coli . Nuestros resultados demuestran que eeste sistema acelera la respuesta al incorporar una retroalimentación positiva lineal. Se demuestra experimentalmente que esta linealidad también produce una respuesta homogénea en la población y una alta sensibilidad. Por otro lado, también estudiamos cómo se integra este “motivo” en la red de regulación mayor. En este sentido, observamos que la presencia de una autoregulación positiva adicional es capaz de desacoplar el sistema de señales metabólicas. Finalmente, examinamos la influencia de posibles arquitecturas alternativas, mostrando cómo codificar la autoregulación dual antagonística en forma de bi-cistrón representa un versátil sistema estímulo-respuesta.

Además de sistemas regulatorios específicos y precisos como mar , en el Capítulo 3 exploramos la posible existencia adicional de sistemas regulatorios “estereotípicos”, más generales e inespecíficos. Para ello, analizamos en primer lugar un conjunto de datos experimentales en los que la expresión génica a escala genómica fue medida para deleciones en un único gen, que engloba un 25% de los genes de Saccharomyces cerevisiae . Nuestros análisis sugieren que existen decenas de programas globales e inespecíficos. Además, encontramos evidencia de que estos mismos programas también pueden encontrarse en otros tipos de perturbaciones, como las ambientales y tras evolución experimental compensatoria. Estos resultados indican la posibilidad de una respuesta global e inespecifica como potencial estrategia adaptativa en un ambiente incierto.

Finalmente, en el Capítulo 4, transladamos nuestra atención al fenómeno por el que la capacidad de un gen de cambiar su expresión génica en respuesta a cambios ambientales (plasticidad) se correlaciona con una variabilidad incontrolada y estocástica (ruido). Este acoplamiento puede limitar la función génica y la adaptación. Examinamos por tanto los factores a nivel molecular que pueden contribuír a su modulación. Tanto la re-iniciación transcripcional como la regulación a nivel de cromatina se presentan asociados a este acoplamiento. Alternativamente, demostramos cómo una regulación fuerte también puede ser ejercida sin incrementar el ruido. La naturaleza de esta regulación también es relevante; la plasticidad desacoplada del ruido se obtiene mediante mecanismos de activación generales. Mientras tanto, la regulación por represión específica está asociada a ruido, como pone también de manifiesto la influencia de las histonas. Nuestros resultados indican que el coste del ruido se ve compensado por una mayor versatilidad regulatoria. Por el contrario, en genes poco plásticos el ruido viene determinado fundamentalmente por la eficiencia traduccional, un patrón que encontramos asociado a la longitud de los genes. En consecuencia, la arquitectura genómica (particularmente la influencia de genes vecinos) constituye un modificadorsólo en genes plásticos. En estos últimos, confirmamos que los promotores bi-direccionales pueden reducir el ruido, pero también reducen la plasticidad. Constituyen por tanto un mecanismo limitado para desacoplar plasticidad y ruido. En resumen, nuestros resultados sugieren que equilibrar diferentes tipos de variabilidad constituye potencialmente una fuerza modeladora de la arquitectura y regulación de los genomas.

Contents

• 0 Introduction
• 1 Rewiring of genetic networks in response to the modification of genetic background 16
  • 1.1 The model genetic network and types of interactions
  • 1.2 Flux rearrangements in central metabolism determine genetic rewiring
  • 1.3 The function and structure of the network define its stability
  • 1.4 Genetic rewiring in neutral backgrounds indicates reduction in buffering
  • 1.5 Genetic rewiring is associated to diminished environmental plasticity
  • 1.6 Discussion
  • 1.7 Methods
• 2 Dual autoregulation enhances the dynamic response of a resistance phenotype 49
  • 2.1 The mar operon as a model of dual autogenous regulation
  • 2.2 MarR gives rise to a fast response of the mar circuit
  • 2.3 The effect of copper as mediator of MarR inactivation
  • 2.4 Positive autoregulation by MarA speeds up the response
  • 2.5 Effect of additional feedbacks by Rob and marB
  • 2.6 Rob reduces the cross-talk between antibiotic and metabolic stresses
  • 2.7 The mar circuit presents wide input and moderate output dynamic ranges
  • 2.8 The mar phenotype remains buffered without stress
  • 2.9 The mar response is relatively homogeneous across a population
  • 2.10 Discussion
  • 2.11 Methods
• 3 Genome-wide stereotypical gene expression responses in yeast 79
  • 3.1 Limited number of expression modes in response to genetic perturbation
  • 3.2 Structure of recurrent expression signatures
  • 3.3 Response to deletion mimics environmental response programs
  • 3.4 Compensatory evolution tends to modify gene expression along deleteome-established modes
  • 3.5 Signals of homeostasis in recurrent expression