Descrizione del progetto
Lievito: adattamento metabolico a nuovi ambienti
Le modifiche nelle condizioni circostanti o ambientali determinano cambiamenti all’interno delle cellule attraverso alterazioni nell’espressione genica e nei livelli di proteine. Per quanto riguarda i microrganismi, tali cambiamenti possono influenzare la stragrande maggioranza dei geni; tuttavia il meccanismo di fondo di tale plasticità resta in gran parte sconosciuto. Il progetto MARY, finanziato dall’UE, intende approfondire le vie molecolari che permettono l’adattamento ambientale. I ricercatori studieranno isolati di lievito che crescono in diverse nicchie ambientali e, con l’aiuto di modelli metabolici, decifreranno i cambiamenti di espressione genica che vanno di pari passo con l’adattamento. Oltre a fornire conoscenze fondamentali sul meccanismo di adattamento cellulare, i risultati incideranno profondamente sulla biotecnologia, offrendo nuove opportunità per la manipolazione del lievito.
Obiettivo
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. I’ll 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.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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OX1 2JD Oxford
Regno Unito