Descripción del proyecto
Adaptación metabólica de la levadura a nuevos entornos
Las modificaciones en el entorno o las condiciones ambientales provocan cambios en el interior de las células a través de alteraciones en la expresión genética y las proteínas. Cuando se trata de microorganismos, dichos cambios pueden afectar a la gran mayoría de genes, aunque el mecanismo subyacente a esta plasticidad todavía se desconoce en gran medida. El proyecto MARY, financiado con fondos europeos, pretende investigar las rutas moleculares que permiten la adaptación ambiental. Los investigadores estudiarán cepas aisladas de levadura que crecen en diferentes nichos ecológicos y, con la ayuda de modelos metabólicos, descifrarán los cambios en la expresión genética relacionados con la adaptación. Además de aportar conocimientos fundamentales sobre el mecanismo de adaptación celular, los resultados también tendrán repercusiones importantes en el ámbito de la biotecnología, dado que ofrecerán nuevas oportunidades para manipular la levadura.
Objetivo
Microbes have evolved to make the best use of their environmental resources while retaining sufficient adaptive capacity to cope with changing conditions. However, even simple changes in the environment require major cellular rearrangements, that manifest in the transcriptome, proteome and metabolome of the cell. For instance, a change in the availability of just four non-essential nutrients affects expression of 2/3rds of all yeast genes. In essence, we do not understand the key molecular mechanisms that govern such huge plasticity, which buffering mechanisms prevent the collapse of the cellular system, and how an optimal resource allocation is achieved to allow cells to thrive in so many environments. In this project, we will analyse a large collection of yeast wild isolates grown in conditions that resemble different ecological niches. We will identify the key molecular pathways that enable environmental adaption. Thanks to unique high-throughput capacities of the host laboratory, I will be able to record proteomes, metabolomes and growth properties of the wild yeast strains. Ill link these molecular datasets to fitness and metabolism. My background being in big data analysis and network modelling, I will use genome-scale metabolic models and machine-learning to characterize how changes in protein resource allocation impact the distribution of metabolic flux in such context, and define, what are the regulatory mechanisms influencing metabolism at its different levels. Eventually, the knowledge gained will enable me to build a predictive model to understand the drivers of adaptations to ecological niche. By deepening our understanding of the mechanisms behind metabolic niche adaptation, this project will not only answer fundamental questions about the inner working of the cell but will also increase our ability to engineer yeast for biotechnological applications and to understand the problematic resilience of fungal pathogens to therapeutic interventions.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
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Palabras clave
Programa(s)
Régimen de financiación
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Coordinador
OX1 2JD Oxford
Reino Unido