Please wait a minute...
Quantitative Biology

ISSN 2095-4689

ISSN 2095-4697(Online)

CN 10-1028/TM

Postal Subscription Code 80-971

Quant. Biol.    2017, Vol. 5 Issue (2) : 124-135    https://doi.org/10.1007/s40484-017-0106-5
REVIEW
Control of synthetic gene networks and its applications
David J Menn, Ri-Qi Su, Xiao Wang()
School of Biological and Health Systems Engineering, Arizona State University, Tempe, AZ 85287, USA
 Download: PDF(916 KB)   HTML
 Export: BibTeX | EndNote | Reference Manager | ProCite | RefWorks
Abstract

Background: One of the underlying assumptions of synthetic biology is that biological processes can be engineered in a controllable way.

Results: Here we discuss this assumption as it relates to synthetic gene regulatory networks (GRNs). We first cover the theoretical basis of GRN control, then address three major areas in which control has been leveraged: engineering and analysis of network stability, temporal dynamics, and spatial aspects.

Conclusion: These areas lay a strong foundation for further expansion of control in synthetic GRNs and pave the way for future work synthesizing these disparate concepts.

Author Summary  Controlling the behavior of gene networks is the basis of much of synthetic biology. Here we review major theoretical concepts underpinning gene regulatory network (GRN) control and how these concepts are implemented to organize biological parts into functional and predictable synthetic GRNs. We present several contexts in which theory and practice have been synthesized in constructed GRNs to generate biologically relevant behaviors: multistability, designed temporal dynamics, and spatial patterning. These proof-of-concept works set researchers up to engineer more complex and controllable circuits in the future.
Keywords synthetic biology      gene regulatory networks      modeling      GRN control      stochasticity     
Corresponding Author(s): Xiao Wang   
Online First Date: 25 May 2017    Issue Date: 07 June 2017
 Cite this article:   
David J Menn,Ri-Qi Su,Xiao Wang. Control of synthetic gene networks and its applications[J]. Quant. Biol., 2017, 5(2): 124-135.
 URL:  
https://academic.hep.com.cn/qb/EN/10.1007/s40484-017-0106-5
https://academic.hep.com.cn/qb/EN/Y2017/V5/I2/124
Fig.1  Mathematical frameworks for GRN Control.
Fig.2  GRN multistable behavior.
Fig.3  GRN temporal behavior.
Fig.4  GRN spatial behavior.
1 Antoni, D., Zverlov, V. V. and Schwarz, W. H. (2007) Biofuels from microbes. Appl. Microbiol. Biotechnol., 77, 23–35
https://doi.org/10.1007/s00253-007-1163-x
2 Dellomonaco, C., Fava, F. and Gonzalez, R. (2010) The path to next generation biofuels: successes and challenges in the era of synthetic biology. Microb. Cell Fact., 9, 3
https://doi.org/10.1186/1475-2859-9-3
3 Harrison, M. E. and Dunlop, M. J. (2012) Synthetic feedback loop model forincreasing microbial biofuel production using a biosensor. Front. Microbio., 3, 360 
https://doi.org/10.3389/fmicb.2012.00360
4 Krom, R. J., Bhargava, P., Lobritz, M. A. and Collins, J. J. (2015) Engineered phagemids for nonlytic, targeted antibacterial therapies. Nano Lett., 15, 4808–4813
https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.5b01943
5 Sufya, N., Allison, D. and Gilbert, P. (2003) Clonal variation in maximum specific growth rate and susceptibility towards antimicrobials. J. Appl. Microbiol., 95, 1261–1267
https://doi.org/10.1046/j.1365-2672.2003.02079.x
6 de Lorenzo, V. (2008) Systems biology approaches to bioremediation. Curr. Opin. Biotechnol., 19, 579–589
https://doi.org/10.1016/j.copbio.2008.10.004
7 Martin, V. J. J., Pitera, D. J., Withers, S. T., Newman, J. D. and Keasling, J. D. (2003) Engineering a mevalonate pathway in Escherichia coli for production of terpenoids. Nat. Biotechnol., 21, 796–802
https://doi.org/10.1038/nbt833
8 Ellis, T., Adie, T. and Baldwin, G. S. (2011) DNA assembly for synthetic biology: from parts to pathways and beyond. Integr. Biol., 3, 109
https://doi.org/10.1039/c0ib00070a
9 Gibson, D. G., Young, L., Chuang, R.-Y., Venter, J. C., Hutchison, C. A. and Smith, H. O. (2009) Enzymatic assembly of DNA molecules up to several hundred kilobases. Nat. Methods, 6, 343–345
https://doi.org/10.1038/nmeth.1318
10 Densmore, D., Hsiau, T. H. C., Kittleson, J. T., DeLoache, W., Batten, C. and Anderson, J. C. (2010) Algorithms for automated DNA assembly. Nucleic Acids Res., 38, 2607–2616
https://doi.org/10.1093/nar/gkq165
11 Shendure, J. and Ji, H. (2008) Next-generation DNA sequencing. Nat. Biotechnol., 26, 1135–1145
https://doi.org/10.1038/nbt1486
12 Chavez, A., Scheiman, J., Vora, S., Pruitt, B. W., Tuttle, M., Iyer, E. P. R., Lin, S., Kiani, S., Guzman, C. D., Wiegand, D. J., et al. (2015) Highly efficient Cas9-mediated transcriptional programming. Nat. Methods, 12, 326–328
https://doi.org/10.1038/nmeth.3312
13 Kiani, S., Beal, J., Ebrahimkhani, M. R., Huh, J., Hall, R. N., Xie, Z., Li, Y. and Weiss, R. (2014) CRISPR transcriptional repression devices and layered circuits in mammalian cells. Nat. Methods, 11, 723–726
https://doi.org/10.1038/nmeth.2969
14 Standage-Beier, K., Zhang, Q. and Wang, X. (2015) Targeted large-scale deletion of bacterial genomes using CRISPR-nickases. ACS Synth. Biol., 4, 1217–1225
https://doi.org/10.1021/acssynbio.5b00132
15 Guido, N. J., Wang, X., Adalsteinsson, D., McMillen, D., Hasty, J., Cantor, C. R., Elston, T. C. and Collins, J. (2006) A bottom-up approach to gene regulation. Nature, 439, 856–860
https://doi.org/10.1038/nature04473
16 Stricker, J., Cookson, S., Bennett, M. R., Mather, W. H., Tsimring, L. S. and Hasty, J. (2008) A fast, robust and tunable synthetic gene oscillator. Nature, 456, 516–519
https://doi.org/10.1038/nature07389
17 Elowitz, M. B. and Leibler, S. (2000) A synthetic oscillatory network of transcriptional regulators. Nature, 403, 335–338
https://doi.org/10.1038/35002125
18 Gardner, T. S., Cantor, C. R. and Collins, J. J. (2000) Construction of a genetic toggle switch in Escherichia coli. Nature, 403, 339–342
https://doi.org/10.1038/35002131
19 Wang, L.-Z., Wu, F., Flores, K., Lai, Y.-C. and Wang, X. (2016) Build to understand: synthetic approaches to biology. Integr. Biol., 8, 394–408
https://doi.org/10.1039/C5IB00252D
20 Shimizu, Y., Inoue, A., Tomari, Y., Suzuki, T., Yokogawa, T., Nishikawa, K. and Ueda, T. (2001) Cell-free translation reconstituted with purified components. Nat. Biotechnol., 19, 751–755
https://doi.org/10.1038/90802
21 Pardee, K., Green, A. A., Takahashi, M. K., Braff, D., Lambert, G., Lee, J. W., Ferrante, T., Ma, D., Donghia, N., Fan, M., et al. (2016) Rapid, low-cost detection of zika virus using programmable biomolecular components. Cell, 165, 1255–1266
https://doi.org/10.1016/j.cell.2016.04.059
22 Elowitz, M. B., Levine, A. J., Siggia, E. D. and Swain, P. S. (2002) Stochastic gene expression in a single cell. Science, 297, 1183–1186
https://doi.org/10.1126/science.1070919
23 Wu, F., Menn, D. J. and Wang, X. (2014) Quorum-sensing crosstalk-driven synthetic circuits: from unimodality to trimodality. Chem. Biol., 21, 1629–1638
https://doi.org/10.1016/j.chembiol.2014.10.008
24 Wu, M., Su, R.-Q., Li, X., Ellis, T., Lai, Y.-C. and Wang, X. (2013) Engineering of regulated stochastic cell fate determination. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 110, 10610–10615
https://doi.org/10.1073/pnas.1305423110
25 Xiong, W. and Ferrell, J. E. Jr. (2003) A positive-feedback-based bistable “memory module” that governs a cell fate decision. Nature, 426, 460–465
https://doi.org/10.1038/nature02089
26 Ellis, T., Wang, X. and Collins, J. J. (2009) Diversity-based, model-guided construction of synthetic gene networks with predicted functions. Nat. Biotechnol., 27, 465–471
https://doi.org/10.1038/nbt.1536
27 Potvin-Trottier, L., Lord, N. D., Vinnicombe, G. and Paulsson, J. (2016) Synchronous long-term oscillations in a synthetic gene circuit. Nature, 538, 514–517
https://doi.org/10.1038/nature19841
28 Basu, S., Gerchman, Y., Collins, C. H., Arnold, F. H. and Weiss, R. (2005) A synthetic multicellular system for programmed pattern formation. Nature, 434, 1130–1134
https://doi.org/10.1038/nature03461
29 Liu, C., Fu, X., Liu, L., Ren, X., Chau, C. K., Li, S., Xiang, L., Zeng, H., Chen, G., Tang, L.-H., et al. (2011) Sequential establishment of stripe patterns in an expanding cell population. Science, 334, 238–241
https://doi.org/10.1126/science.1209042
30 Payne, S., Li, B., Cao, Y., Schaeffer, D., Ryser, M. D. and You, L. (2013) Temporal control of self-organized pattern formation without morphogen gradients in bacteria. Mol. Syst. Biol., 9, 697
https://doi.org/10.1038/msb.2013.55
31 Friedland,A. E., Lu,T. K., Wang,X., Shi,D., Church,G. and Collins,J. J. (2009) Synthetic gene networks that count. Science, 324, 1199–1202 
https://doi.org/10.1126/science.1172005
32 Tamsir, A., Tabor, J. J. and Voigt, C. A. (2011) Robust multicellular computing using genetically encoded NOR gates and chemical ‘wires’. Nature, 469, 212–215
https://doi.org/10.1038/nature09565
33 Yang, L., Nielsen, A. A., Fernandez-Rodriguez, J., McClune, C. J., Laub, M. T., Lu, T. K. and Voigt, C. A. (2014) Permanent genetic memory with>1-byte capacity. Nat. Methods, 11, 1261–1266
https://doi.org/10.1038/nmeth.3147
34 Nielsen, A. A. and Voigt, C. A. (2014) Multi-input CRISPR/Cas genetic circuits that interface host regulatory networks. Mol. Syst. Biol., 10, 763
https://doi.org/10.15252/msb.20145735
35 Ishimatsu, K., Hata, T., Mochizuki, A., Sekine, R., Yamamura, M. and Kiga, D. (2014) General applicability of synthetic gene-overexpression for cell-type ratio control via reprogramming. ACS Synth. Biol., 3, 638–644
https://doi.org/10.1021/sb400102w
36 Yamaguchi, M., Ito, A., Ono, A., Kawabe, Y. and Kamihira, M. (2014) Heat-inducible gene expression system by applying alternating magnetic field to magnetic nanoparticles. ACS Synth. Biol., 3, 273–279
https://doi.org/10.1021/sb4000838
37 Hussain, F., Gupta, C., Hirning, A. J., Ott, W., Matthews, K. S., Josić, K. and Bennett, M. R. (2014) Engineered temperature compensation in a synthetic genetic clock. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 111, 972–977
https://doi.org/10.1073/pnas.1316298111
38 Levskaya, A., Chevalier, A. A., Tabor, J. J., Simpson, Z. B., Lavery, L. A., Levy, M., Davidson, E. A., Scouras, A., Ellington, A. D., Marcotte, E. M., et al. (2005) Synthetic biology: engineering Escherichia coli to see light. Nature, 438, 441–442
https://doi.org/10.1038/nature04405
39 Levskaya, A., Weiner, O. D., Lim, W. A. and Voigt, C. A. (2009) Spatiotemporal control of cell signalling using a light-switchable protein interaction. Nature, 461, 997–1001
https://doi.org/10.1038/nature08446
40 Jogler, C. and Schüler, D. (2009) Genomics, genetics, and cell biology of magnetosome formation. Annu. Rev. Microbiol., 63, 501–521
https://doi.org/10.1146/annurev.micro.62.081307.162908
41 Wang, L.-Z., Su, R.-Q., Huang, Z.-G., Wang, X., Wang, W.-X., Grebogi, C. and Lai, Y.-C. (2016) A geometrical approach to control and controllability of nonlinear dynamical networks. Nat. Commun., 7, 11323 
https://doi.org/10.1038/ncomms11323
42 Shin, Y.-J. and Bleris, L. (2010) Linear control theory for gene network modeling. PLoS One, 5, e12785
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0012785
43 Del Vecchio, D., Dy, A. J. and Qian, Y. (2016) Control theory meets synthetic biology. J. R. Soc. Interface, 13, 20160380
https://doi.org/10.1098/rsif.2016.0380
44 Kalman, R. E. (1963) Mathematical description of linear dynamical  systems.  J. Soc. Ind. Appl. Math. Ser. Control, 1, 152–192
https://doi.org/10.1137/0301010
45 Lin, C.-T. (1974) Structural controllability. IEEE Trans. Automat. Contr., 19, 201–208
https://doi.org/10.1109/TAC.1974.1100557
46 Keasling, J. D. (2010) Manufacturing molecules through metabolic engineering. Science, 330, 1355–1358
https://doi.org/10.1126/science.1193990
47 Koffas, M., Roberge, C., Lee, K. and Stephanopoulos, G. (1999) Metabolic engineering. Annu. Rev. Biomed. Eng., 1, 535–557
https://doi.org/10.1146/annurev.bioeng.1.1.535
48 Polynikis, A., Hogan, S. and di Bernardo, M. (2009) Comparing different ODE modelling approaches for gene regulatory networks. J. Theor. Biol., 261, 511–530
https://doi.org/10.1016/j.jtbi.2009.07.040
49 Liu, Y.-Y., Slotine, J.-J. and Barabási, A.-L. (2011) Controllability of complex networks. Nature, 473, 167–173
https://doi.org/10.1038/nature10011
50 Basler, G., Nikoloski, Z., Larhlimi, A., Barabási, A.-L. and Liu, Y.-Y. (2016) Control of fluxes in metabolic networks. Genome Res., 26, 956–968
https://doi.org/10.1101/gr.202648.115
51 Strogatz, S. H. (2014) Nonlinear Dynamics and Chaos: with Applications to Physics, Biology, Chemistry, and Engineering. Boulder: Westview Press
52 Faucon, P. C., Pardee, K., Kumar, R. M., Li, H., Loh, Y.-H. and Wang, X. (2014) Gene networks of fully connected triads with complete auto-activation enable multistability and stepwise stochastic transitions. PLoS One, 9, e102873
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0102873
53 Kim, D. H., Grün, D. and van Oudenaarden, A. (2013) Dampening of expression oscillations by synchronous regulation of a microRNA and its target. Nat. Genet.,45, 1337–1344 
https://doi.org/10.1038http://www.nature.com/ng/journal/v45/n11/abs/ng.2763.html/ng.2763
54 Thorsley, D. and Klavins, E. (2012) Estimation and discrimination of stochastic biochemical circuits from time-lapse microscopy data. PLoS One, 7, e47151
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0047151
55 Swain, P. S., Elowitz, M. B. and Siggia, E. D. (2002) Intrinsic and extrinsic contributions to stochasticity in gene expression. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 99, 12795–12800
https://doi.org/10.1073/pnas.162041399
56 Wang, J., Xu, L. and Wang, E. (2008) Potential landscape and flux framework of nonequilibrium networks: robustness, dissipation, and coherence of biochemical oscillations. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 105, 12271–12276
https://doi.org/10.1073/pnas.0800579105
57 Gillespie, D. T. (1977) Exact stochastic simulation of coupled chemical reactions. J. Phys. Chem., 81, 2340–2361
https://doi.org/10.1021/j100540a008
58 Balagaddé, F. K., Song, H., Ozaki, J., Collins, C. H., Barnet, M., Arnold, F. H., Quake, S. R. and You, L. (2008) A synthetic Escherichia coli predator — prey ecosystem. Mol. Syst. Biol., 4, 187
https://doi.org/10.1038/msb.2008.24
59 Song, H., Payne, S., Gray, M. and You, L. (2009) Spatiotemporal modulation of biodiversity in a synthetic chemical-mediated ecosystem. Nat. Chem. Biol., 5, 929–935
https://doi.org/10.1038/nchembio.244
60 Song, H. and You, L. (2012) Modeling Spatiotemporal Dynamics of Bacterial Populations. In Computational Modeling of Signaling Networks. New Jersey: Humana Press
61 Kim, K.-Y. and Wang, J. (2007) Potential energy landscape and robustness of a gene regulatory network: toggle switch. PLoS Comput. Biol., 3, e60
https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.0030060
62 Huang, S., Eichler, G., Bar-Yam, Y. and Ingber, D. E. (2005) Cell fates as high-dimensional attractor states of a complex gene regulatory network. Phys. Rev. Lett., 94, 128701
https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.94.128701
63 Milo, R., Shen-Orr, S., Itzkovitz, S., Kashtan, N., Chklovskii, D. and Alon, U. (2002) Network motifs: simple building blocks of complex networks. Science, 298, 824–827
https://doi.org/10.1126/science.298.5594.824
64 Ma, W., Trusina, A., El-Samad, H., Lim, W. A. and Tang, C. (2009) Defining network topologies that can achieve biochemical adaptation. Cell, 138, 760–773
https://doi.org/10.1016/j.cell.2009.06.013
65 Mallet, D. G. and De Pillis, L. G. (2006) A cellular automata model of tumor — immune system interactions. J. Theor. Biol., 239, 334–350
https://doi.org/10.1016/j.jtbi.2005.08.002
66 Huang, S., Ernberg, I. and Kauffman, S. (2009) Cancer attractors: A systems view of tumors from a gene network dynamics and developmental perspective. Semin. Cell Dev. Biol., 20, 869–876
https://doi.org/10.1016/j.semcdb.2009.07.003
67 Wells, D. K., Kath, W. L. and Motter, A. E. (2015) Control of stochastic and induced switching in biophysical networks. Phys. Rev. X, 5, 031036
https://doi.org/10.1103/PhysRevX.5.031036
68 Ozbudak, E. M., Thattai, M., Lim, H. N., Shraiman, B. I. and Van Oudenaarden, A. (2004) Multistability in the lactose utilization network of Escherichia coli. Nature, 427, 737–740
https://doi.org/10.1038/nature02298
69 Leisner, M., Kuhr, J.-T., Rädler, J. O., Frey, E. and Maier, B. (2009) Kinetics of genetic switching into the state of bacterial competence. Biophys. J., 96, 1178–1188
https://doi.org/10.1016/j.bpj.2008.10.034
70 Balaban, N. Q., Merrin, J., Chait, R., Kowalik, L. and Leibler, S. (2004) Bacterial persistence as a phenotypic switch. Science, 305, 1622–1625
https://doi.org/10.1126/science.1099390
71 Dhar, N. and McKinney, J. D. (2007) Microbial phenotypic heterogeneity and antibiotic tolerance. Curr. Opin. Microbiol., 10, 30–38
https://doi.org/10.1016/j.mib.2006.12.007
72 Davidson,E.H., Rast,J.P., Oliveri,P., Ransick,A., Calestani,C., Yuh,C.-H., Minokawa,T., Amore,G., Hinman,V., Arenas-Mena,C., et al. (2002) A genomic regulatory network for development. Science, 295, 1669–1678 
https://doi.org/10.1126/science.1069883
73 Lipshtat, A., Loinger, A., Balaban, N. Q. and Biham, O. (2006) Genetic toggle switch without cooperative binding. Phys. Rev. Lett., 96, 188101
https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.96.188101
74 Isaacs, F. J., Hasty, J., Cantor, C. R. and Collins, J. J. (2003) Prediction and measurement of an autoregulatory genetic module. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 100, 7714–7719
https://doi.org/10.1073/pnas.1332628100
75 Singh, V. (2014) Recent advancements in synthetic biology: current status and challenges. Gene, 535, 1–11
https://doi.org/10.1016/j.gene.2013.11.025
76 Greber, D., El-Baba, M. D. and Fussenegger, M. (2008) Intronically encoded siRNAs improve dynamic range of mammalian gene regulation systems and toggle switch. Nucleic Acids Res., 36, e101
https://doi.org/10.1093/nar/gkn443
77 Smits, W. K., Eschevins, C. C., Susanna, K. A., Bron, S., Kuipers, O. P. and Hamoen, L. W. (2005) Stripping Bacillus: ComK auto-stimulation is responsible for the bistable response in competence development. Mol. Microbiol., 56, 604–614
https://doi.org/10.1111/j.1365-2958.2005.04488.x
78 Tan, C., Marguet, P. and You, L. (2009) Emergent bistability by a growth-modulating positive feedback circuit. Nat. Chem. Biol., 5, 842–848
https://doi.org/10.1038/nchembio.218
79 Yao, G., Tan, C., West, M., Nevins, J. R. and You, L. (2011) Origin of bistability underlying mammalian cell cycle entry. Mol. Syst. Biol., 7, 485
https://doi.org/10.1038/msb.2011.19
80 Prill, R. J., Iglesias, P. A. and Levchenko, A. (2005) Dynamic properties of network motifs contribute to biological network organization. PLoS Biol., 3, e343
https://doi.org/10.1371/journal.pbio.0030343
81 Nielsen, A. A., Der, B. S., Shin, J., Vaidyanathan, P., Paralanov, V., Strychalski, E. A., Ross, D., Densmore, D. and Voigt, C. A. (2016) Genetic circuit design automation. Science, 352,    aac7341
https://doi.org/10.1126/science.aac7341
82 Ausländer, S., Ausländer, D., Müller, M., Wieland, M. and Fussenegger, M. (2012) Programmable single-cell mammalian biocomputers. Nature, 487, 123–127
83 Gaber, R., Lebar, T., Majerle, A., čter, B., Dobnikar, A., Benčina, M. and Jerala, R. (2014) Designable DNA-binding domains enable construction of logic circuits in mammalian cells. Nat. Chem. Biol., 10, 203–208
https://doi.org/10.1038/nchembio.1433
84 Mishra, D., Rivera, P. M., Lin, A., Del Vecchio, D. and Weiss, R. (2014) A load driver device for engineering modularity in biological networks. Nat. Biotechnol., 32, 1268–1275
https://doi.org/10.1038/nbt.3044
85 Del Vecchio, D. (2013) A control theoretic framework for modular analysis and design of biomolecular networks. Annu. Rev. Contr., 37, 333–345
https://doi.org/10.1016/j.arcontrol.2013.09.011
86 Harbauer, A. B., Opalińska, M., Gerbeth, C., Herman, J. S., Rao, S., Schönfisch, B., Guiard, B., Schmidt, O., Pfanner, N. and Meisinger, C.(2014) Cell cycle — dependent regulation of mitochondrial preprotein translocase. Science, 346, 1109–1113
https://doi.org/10.1126/science.1261253
87 Feillet, C., Krusche, P., Tamanini, F., Janssens, R. C., Downey, M. J., Martin, P., Teboul, M., Saito, S., Lévi, F. A., Bretschneider, T., et al.(2014) Phase locking and multiple oscillating attractors for the coupled mammalian clock and cell cycle. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 111, 9828–9833
https://doi.org/10.1073/pnas.1320474111
88 Kim, J., Khetarpal, I., Sen, S. and Murray, R. M. (2014) Synthetic circuit for exact adaptation and fold-change detection. Nucleic Acids Res., 42, 6078–6089
https://doi.org/10.1093/nar/gku233
89 Ostojic, S. (2014) Two types of asynchronous activity in networks of excitatory and inhibitory spiking neurons. Nat. Neurosci., 17, 594–600
https://doi.org/10.1038/nn.3658
90 Comb, M., Hyman, S. E. and Goodman, H. M. (1987) Mechanisms of trans-synaptic regulation of gene expression. Trends Neurosci., 10, 473–478
https://doi.org/10.1016/0166-2236(87)90103-2
91 Tigges, M., Marquez-Lago, T. T., Stelling, J. and Fussenegger, M. (2009) A tunable synthetic mammalian oscillator. Nature, 457, 309–312
https://doi.org/10.1038/nature07616
92 Xiao, M. and Cao, J. (2008) Genetic oscillation deduced from Hopf bifurcation in a genetic regulatory network with delays. Math. Biosci., 215, 55–63
https://doi.org/10.1016/j.mbs.2008.05.004
93 Zakharova, A., Vadivasova, T., Anishchenko, V., Koseska, A. and Kurths, J. (2010) Stochastic bifurcations and coherencelike resonance in a self-sustained bistable noisy oscillator. Phys. Rev. E Stat. Nonlin. Soft Matter Phys., 81, 011106
https://doi.org/10.1103/PhysRevE.81.011106
94 Lewis, J. (2003) Autoinhibition with transcriptional delay: a simple mechanism for the zebrafish somitogenesis oscillator. Curr. Biol., 13, 1398–1408
https://doi.org/10.1016/S0960-9822(03)00534-7
95 Swinburne, I. A., Miguez, D. G., Landgraf, D. and Silver, P. A. (2008) Intron length increases oscillatory periods of gene expression in animal cells. Genes Dev., 22, 2342–2346
https://doi.org/10.1101/gad.1696108
96 Izhikevich, E. M. (2000) Neural excitability, spiking and bursting. Int. J. Bifurcat. Chaos, 10, 1171–1266
https://doi.org/10.1142/S0218127400000840
97 Fuqua, W. C., Winans, S. C. and Greenberg, E. P. (1994) Quorum sensing in bacteria: the LuxR-LuxI family of cell density-responsive transcriptional regulators. J. Bacteriol., 176, 269–275
https://doi.org/10.1128/jb.176.2.269-275.1994
98 Oates, A. C., Morelli, L. G. and Ares, S. (2012) Patterning embryos with oscillations: structure, function and dynamics of the vertebrate segmentation clock. Development, 139, 625–639
https://doi.org/10.1242/dev.063735
99 You, L., Cox, R. S. III, Weiss, R. and Arnold, F. H. (2004) Programmed population control by cell–cell communication and regulated killing. Nature, 428, 868–871
https://doi.org/10.1038/nature02491
100 Balagaddé, F. K., You, L., Hansen, C. L., Arnold, F. H. and Quake, S. R. (2005) Long-term monitoring of bacteria undergoing programmed population control in a microchemostat. Science, 309, 137–140
https://doi.org/10.1126/science.1109173
101 Cao, Y., Ryser, M. D., Payne, S., Li, B., Rao, C. V. and You, L. (2016) Collective space-sensing coordinates pattern scaling in engineered bacteria. Cell, 165, 620–630
https://doi.org/10.1016/j.cell.2016.03.006
102 Smith, R., Tan, C., Srimani, J. K., Pai, A., Riccione, K. A., Song, H. and You, L. (2014) Programmed Allee effect in bacteria causes a tradeoff between population spread and survival. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 111, 1969–1974
https://doi.org/10.1073/pnas.1315954111
103 Bintu, L., Yong, J., Antebi, Y. E., McCue, K., Kazuki, Y., Uno, N., Oshimura, M. and Elowitz, M. B. (2016) Dynamics of epigenetic regulation at the single-cell level. Science, 351, 720–724
https://doi.org/10.1126/science.aab2956
104 Keung, A. J., Bashor, C. J., Kiriakov, S., Collins, J. J. and Khalil, A. S. (2014) Using targeted chromatin regulators to engineer combinatorial and spatial transcriptional regulation. Cell, 158, 110–120
https://doi.org/10.1016/j.cell.2014.04.047
[1] Naoki Matsuda, Ken-ichi Hironaka, Masashi Fujii, Takumi Wada, Katsuyuki Kunida, Haruki Inoue, Miki Eto, Daisuke Hoshino, Yasuro Furuichi, Yasuko Manabe, Nobuharu L. Fujii, Hiroyuki Noji, Hiromi Imamura, Shinya Kuroda. Monitoring and mathematical modeling of mitochondrial ATP in myotubes at single-cell level reveals two distinct population with different kinetics[J]. Quant. Biol., 2020, 8(3): 228-237.
[2] Baizhu Chen, Zhuojun Dai. Combination of versatile platforms for the development of synthetic biology[J]. Quant. Biol., 2020, 8(1): 4-10.
[3] Lei Wei, Ye Yuan, Tao Hu, Shuailin Li, Tianrun Cheng, Jinzhi Lei, Zhen Xie, Michael Q. Zhang, Xiaowo Wang. Regulation by competition: a hidden layer of gene regulatory network[J]. Quant. Biol., 2019, 7(2): 110-121.
[4] Fuda Xie, Jiangyong Gu. Computational methods and applications for quantitative systems pharmacology[J]. Quant. Biol., 2019, 7(1): 3-16.
[5] Wei Vivian Li, Jingyi Jessica Li. Modeling and analysis of RNA-seq data: a review from a statistical perspective[J]. Quant. Biol., 2018, 6(3): 195-209.
[6] Yi Xiao, Tiangen Chang, Qingfeng Song, Shuyue Wang, Danny Tholen, Yu Wang, Changpeng Xin, Guangyong Zheng, Honglong Zhao, Xin-Guang Zhu. ePlant for quantitative and predictive plant science research in the big data era —Lay the foundation for the future model guided crop breeding, engineering and agronomy[J]. Quant. Biol., 2017, 5(3): 260-271.
[7] Meiyan Wang, Yuanhuan Yu, Jiawei Shao, Boon Chin Heng, Haifeng Ye. Engineering synthetic optogenetic networks for biomedical applications[J]. Quant. Biol., 2017, 5(2): 111-123.
[8] Guanyu Wang. Global quantitative biology can illuminate ontological connections between diseases[J]. Quant. Biol., 2017, 5(2): 191-198.
[9] Keith C. Heyde, MaryJoe K. Rice, Sung-Ho Paek, Felicia Y. Scott, Ruihua Zhang, Warren C. Ruder. Modeling information exchange between living and artificial cells[J]. Quant. Biol., 2017, 5(1): 76-89.
[10] Mehdi Sadeghpour, Alan Veliz-Cuba, Gábor Orosz, Krešimir Josić, Matthew R. Bennett. Bistability and oscillations in co-repressive synthetic microbial consortia[J]. Quant. Biol., 2017, 5(1): 55-66.
[11] Russell Brown, Andreas Lengeling, Baojun Wang. Phage engineering: how advances in molecular biology and synthetic biology are being utilized to enhance the therapeutic potential of bacteriophages[J]. Quant. Biol., 2017, 5(1): 42-54.
[12] Jing Qin, Bin Yan, Yaohua Hu, Panwen Wang, Junwen Wang. Applications of integrative OMICs approaches to gene regulation studies[J]. Quant. Biol., 2016, 4(4): 283-301.
[13] Marc Turcotte. Delineating the respective impacts of stochastic curl- and grad-forces in a family of idealized core genetic commitment circuits[J]. Quant. Biol., 2016, 4(2): 69-83.
[14] Wenlong Li,Ming Yi,Xiufen Zou. Mathematical modeling reveals the mechanisms of feedforward regulation in cell fate decisions in budding yeast[J]. Quant. Biol., 2015, 3(2): 55-68.
[15] Hongguang Xi, Marc Turcotte. Parameter asymmetry and time-scale separation in core genetic commitment circuits[J]. Quant. Biol., 2015, 3(1): 19-45.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed