Development of rule-based models for regulatory mechanisms of gene expression and bacterial metabolism

El modelado de sistemas es un amplio campo en ciencias e ingeniería enfocado en entender cómo los componentes de un sistema evolucionan a través del tiempo y espacio. Por siglos, el modelado ha sido usado para la descripción de una variedad de sistemas simples y con la llegada de la computación, hemos sido capaces de modelar sistemas altamente detallados, analizarlos y proponer hipótesis para posterior testeo experimental. En esta tesis doctoral, la utilización de modelos basados en reglas fue propuesta para el rápido desarrollo de modelos borradores describiendo la regulación de la expresión génica bacteriana. La metodología desarrollada es capaz de modelar transcripción, traducción y la degradación de macromoléculas así como también el metabolismo bacteriano. Los procesos anteriormente mencionados son esenciales para la viabilidad celular, aunque el modelado es ampliamente adoptado para el metabolismo. Para sobrepasar el lento desarrollo de modelos, la proposición de modelado está acompaña por el desarrollo de herramientas computacionales para modelar automáticamente cada proceso, una técnica previamente disponible solo para modelos metabólicos. La regulación de la expresión génica es esencial para la homeostasis celular y adaptación. Esta regulación depende de factores transcripcionales y otras proteínas que unen específicamente secuencias de ADN y controlan programas genéticos. Sin embargo, la complejidad de esta red regulatoria impide esfuerzos para modelar regulación génica a escala genómica. En primer lugar, nosotros proponemos una metodología construida sobre Kappa BioBrick Framework, la cual fue automatizada y extendida para describir correctamente la arquitectura del genoma, la iniciación de la transcripción bacteriana, e incorporar el metabolismo. Desarrollamos Atlas, un software que es capaz de convertir las muchas interacciones y reacciones codificadas en redes biológicas en modelos basados en reglas. Reglas son similares a ecuaciones químicas describiendo únicamente las características involucradas en una reacción. Al hacer eso, una regla puede representar miles o incluso millones de reacciones individuales. El método fue empleado con datos conocidos de regulación génica y reacciones metabólicas de la bacteria Escherichia coli. Luego, desarrollamos Pleione, un software que emplea un algoritmo genético para calibrar modelos basados en reglas. La herramienta da soporte a cuatro simuladores estocásticos (compatible con dos lenguajes de reglas). Pleione distribuye simulaciones y cálculos de bondad de ajuste en infraestructuras de computación de alto rendimiento, y más importantemente, aprovecha pruebas estadísticas de equivalencia para determinar la pertinencia de simulaciones estocásticas a datos experimentales. También desarrollamos herramientas para estimar la incertidumbre en calibración de parámetros y para estimar índices de sensibilidad de parámetros seleccionados por el usuario. El modelado es visto como una tarea especializada, inaccesible sin el conocimiento apropiado de métodos de modelado. Atlas toma inspiración en herramientas disponibles para reconstruir borradores de modelos metabólicos a escala genómica, y esta tesis satisfactoriamente presenta una biblioteca de software para desarrollar y analizar modelos basados en reglas para regulación génica y metabolismo en bacteria. Las herramientas desarrolladas permiten evaluar el impacto de modificaciones como variación del número de copias génicas, arquitectura del genoma, y otras modificaciones génicas comunes para entender la fisiología bacteriana, patogenicidad, y eventualmente, la ingeniería de células bacterianas para aplicaciones de biotecnología y biomedicina. Las herramientas presentadas en esta tesis doctoral son de código abierto y disponibles libremente para descarga desde el Índice de Paquetes de Python y desde github.com/networkbiolab/pleione y github.com/networkbiolab/PythonCyc.