Взаимодействие генетических и экологических факторов существенно влияет на динамику популяций, адаптивную эволюцию и стратегии выживания в различных условиях.
Генотипы и окружающая среда определяют рост бактерий. Кишечная палочка (E. coli) является модельным организмом, дающим исчерпывающие знания о росте клеток. На генетическом уровне исследования по нокауту одного гена и уменьшению генома показали, что скорость роста бактерий коррелирует с размером генома, ритмичностью транскриптома, частотой мутаций и эволюционными изменениями.
Факторы окружающей среды, влияющие на рост бактерий, включают физические переменные (например, температуру, pH, осмотическое давление), биологические взаимодействия (например, межвидовую конкуренцию, симбиоз) и химические условия (например, доступность ресурсов, химический состав. Несмотря на обширные знания об этих биологических механизмах и теоретическое моделирование, прогнозирование роста бактерий остается сложной задачей из-за недостаточного количества экспериментальных и аналитических наблюдений, связывающих генетические и экологические факторы с результатами роста. Этот пробел подчеркивает необходимость проведения более комплексных исследований для понимания и прогнозирования динамики роста бактерий.
Сочетание генетических и экологических факторов имеет решающее значение для определения роста бактерий. Обширные исследования по бактериальной ауксотрофии показали, что состав культуральной среды существенно влияет на рост бактерий в дополнение к генетическим характеристикам. Более того, такая зависимость от среды наблюдалась в контексте резистентности к антибиотикам и взаимодействия генов.
Эти данные указывают на то, что генетические и экологические взаимосвязи играют стратегическую роль в регуляции роста бактерий но понимание того, как генетические и экологические комбинации влияют на рост бактерий, остается сложной задачей. В недавних исследованиях для решения этой проблемы были учтены генетические и экологические вариации, что позволило выявить механизм, лежащий в основе негативного эпистаза. Этот подход был использован для понимания реорганизации транскриптома, антимикробных и межвидовых взаимодействий. Несмотря на эти достижения, для дальнейших комплексных исследований необходимо точное понимание, как эти комбинации влияют на рост бактерий.
В данном исследовании использовался подход, основанный на данных, для выяснения основного механизма изменения роста бактерий в результате генетических и экологических вариаций. Поскольку витамин B (ВB) используется для изучения бактериальной ауксотрофии с 1950-х годов, в качестве генетических вариаций для изучения бактериального роста были выбраны гены, участвующие в метаболических путях ВB. Согласно нашим предыдущим исследованиям, химические компоненты культуральной среды использовались в качестве экологических вариаций. Для оценки роста бактерий штаммы E. coli, нокаутированные по одному гену, сочетались с различными химическими составами культуральных сред.
Экспериментальное исследование было проведено на 115 штаммах Escherichia coli и 135 синтетических средах, включающих 45 химических веществ, в результате чего было получено 13 944 профиля роста. Машинное обучение проанализировало этот массив данных, связывающих генетическое и экологическое разнообразие с ростом бактерий, и определило генно-химические взаимодействия в процессе роста. Тем не менее, универсальность иерархически определенных основных генно-химических сетей требует дальнейшей проверки, поскольку генетическое разнообразие было несколько ниже, чем разнообразие окружающей среды, в зависимости от величины изменений роста.
Полученные результаты позволили заполнить пробел во взаимодействиях генов и окружающей среды, которые участвуют в стратегиях выживания бактерий в природе. Эффект уравновешивания в генно-химических взаимодействиях может также отражать принцип работы синтетической биологии: чрезмерная оптимизация генетической конструкции может снизить ее эффективность при культивировании клеток, несущей ее. Применение этого принципа к синтетическому дизайну и оптимизации метаболизма требует больших усилий. В настоящем исследовании была предпринята попытка преодолеть разрыв между вычислительными предсказаниями и биологическим значением; тем не менее, увязка аналитических выводов, основанных на данных, с биологическим контекстом остается сложной задачей.
