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Independent component analysis of E. coli's transcriptome reveals the cellular processes that respond to heterologous gene expression

异源的 异源表达 生物 基因 转录组 基因表达 基因表达调控 密码子使用偏好性 遗传学 寄主(生物学) 计算生物学 基因组 重组DNA
作者
Justin Tan,Anand V. Sastry,Karoline S. Fremming,Sara Petersen Bjørn,Alexandra Hoffmeyer,Sang Woo Seo,Bjørn G. Voldborg,Bernhard Ø. Palsson
出处
期刊:Metabolic Engineering [Elsevier BV]
卷期号:61: 360-368 被引量:41
标识
DOI:10.1016/j.ymben.2020.07.002
摘要

Achieving the predictable expression of heterologous genes in a production host has proven difficult. Each heterologous gene expressed in the same host seems to elicit a different host response governed by unknown mechanisms. Historically, most studies have approached this challenge by manipulating the properties of the heterologous gene through methods like codon optimization. Here we approach this challenge from the host side. We express a set of 45 heterologous genes in the same Escherichia coli strain, using the same expression system and culture conditions. We collect a comprehensive RNAseq set to characterize the host's transcriptional response. Independent Component Analysis of the RNAseq data set reveals independently modulated gene sets (iModulons) that characterize the host response to heterologous gene expression. We relate 55% of variation of the host response to: Fear vs Greed (16.5%), Metal Homeostasis (19.0%), Respiration (6.0%), Protein folding (4.5%), and Amino acid and nucleotide biosynthesis (9.0%). If these responses can be controlled, then the success rate with predicting heterologous gene expression should increase.
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