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Understanding individual heterogeneity in ageing from stochastic dynamics of sigma factor regulatory network in bacteria

Projektbeschreibung

Einblicke in die Alterung durch bakterielle Transkriptionsregulierung

Sigma-Faktoren sind die Hauptbestandteile der Transkriptionsregulierung in Bakterien und spielen eine Schlüsselrolle bei der Regulierung der Genexpression als Reaktion auf Umweltveränderungen. Sie könnten Einblicke in die Heterogenität der Alterung von Individuen geben, die über Bakterien hinausgehen und in verschiedenen Populationen, einschließlich des Menschen, beobachtet werden. Das wissenschaftliche Verständnis der molekularen Steuerung des Alterns über genetische und metabolische Pfade erklärt diese Heterogenität nicht vollständig, die sich in unterschiedlichen Alterungsraten und -mustern zeigt und selbst bei unveränderter Genetik und Umwelt beobachtet wird. Mit Unterstützung der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen wird das Projekt ASNet experimentelle Hightech-Verfahren mit mathematischer Modellierung kombinieren, um die Rolle und die Mechanismen der vier Sigma-Faktoren bei den Alterungsprozessen einzelner Bakterienzellen aufzuklären.

Ziel

Ageing is controlled at the molecular level via genetic and metabolic pathways. Ageing rates and patterns vary substantially even with fixed genetics and environment. However, molecular mechanisms of ageing generating individual heterogeneity are poorly understood. Stochastic dynamics of gene expression can be a main source of the variation in cellular damage dynamics leading to individual heterogeneity in ageing. The sigma factor regulatory networks constitute the core part of the bacterial gene expression networks and therefore play important role in deciding the fate of bacterial cells. In this project, I focus on exploring the role and interplays of four major sigma factors rpoD, rpoS, rpoH, rpoN in individual E. coli cells. I plan to (1) obtain these sigma factors’ expression dynamics and the demographic fates at individual E. coli cells in microfluidic platforms under fluorescent microscope; (2) process and analyze big image data in an automated manner; (3) develop mathematical models to interpret expression and demographic signals for damage and ageing. I will combine the knowledge and methods from the disciplines of molecular biology, genetics, fluorescent microscopy and microfluidics, machine learning, population and evolutionary dynamics and mathematical modelling to shed light on the link from stochastic expression dynamics in sigma factor regulatory network towards individual variations observed in ageing fates.

Koordinator

FREIE UNIVERSITAET BERLIN
Netto-EU-Beitrag
€ 189 687,36
Adresse
KAISERSWERTHER STRASSE 16-18
14195 Berlin
Deutschland

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Region
Berlin Berlin Berlin
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
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Gesamtkosten
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