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【2h】

Cooperativity To Increase Turing Pattern Space forSynthetic Biology

机译：合作以增加图灵模式空间合成生物学

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摘要

It is hard to bridge the gap between mathematical formulations and biological implementations of Turing patterns, yet this is necessary for both understanding and engineering these networks with synthetic biology approaches. Here, we model a reaction–diffusion system with two morphogens in a monostable regime, inspired by components that we recently described in a synthetic biology study in mammalian cells.1 The model employs a single promoter to express both the activator and inhibitor genes and produces Turing patterns over large regions of parameter space, using biologically interpretable Hill function reactions. We applied a stability analysis and identified rules for choosing biologically tunable parameter relationships to increase the likelihood of successful patterning. We show how to control Turing pattern sizes and time evolution by manipulating the values for production and degradation relationships. More importantly, our analysis predicts that steep dose–response functions arising from cooperativity are mandatory for Turing patterns. Greater steepnessincreases parameter space and even reduces the requirement for differentialdiffusion between activator and inhibitor. These results demonstratesome of the limitations of linear scenarios for reaction–diffusionsystems and will help to guide projects to engineer synthetic Turingpatterns.
机译：很难弥合图灵模式的数学公式和生物学实现之间的鸿沟，但这对于使用合成生物学方法理解和工程化这些网络都是必需的。在这里，我们通过在哺乳动物细胞中进行的合成生物学研究中最近描述的成分，在单稳态条件下对具有两个形态发生子的反应扩散系统进行建模。1该模型使用单个启动子来表达激活基因和抑制剂基因，并产生使用生物学上可解释的希尔函数反应在参数空间的大区域上绘制图灵模式。我们应用了稳定性分析并确定了用于选择生物可调参数关系的规则，以增加成功构图的可能性。我们展示了如何通过操纵生产和降级关系的值来控制图灵模式的大小和时间演变。更重要的是，我们的分析预测，因图灵模式的协同作用，陡峭的剂量反应功能是必不可少的。陡度更大增加参数空间，甚至减少差分要求活化剂和抑制剂之间的扩散。这些结果证明反应扩散线性场景的一些局限性系统，将有助于指导工程图灵合成图灵模式。

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