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

Description du projet

Comprendre le vieillissement à partir de la régulation transcriptionnelle bactérienne

Les facteurs sigma sont les principaux constituants de la régulation transcriptionnelle chez les bactéries et jouent un rôle clé dans la régulation de l’expression des gènes en réponse aux changements environnementaux. Ils pourraient donner un aperçu de l’hétérogénéité du vieillissement entre les individus, qui va au-delà des bactéries et est observée dans diverses populations, notamment chez les humains. La compréhension scientifique du contrôle moléculaire du vieillissement par les voies génétiques et métaboliques n’explique pas entièrement cette hétérogénéité, démontrée par des taux et des modèles de vieillissement différents et même observée dans le cadre d’une génétique et d’un environnement fixes. Avec le soutien du programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet ASNet combinera des techniques expérimentales de haute technologie et des modélisations mathématiques en vue d’élucider les rôles et les mécanismes des quatre facteurs sigma dans les processus de vieillissement des cellules bactériennes individuelles.

Objectif

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.

Coordinateur

FREIE UNIVERSITAET BERLIN
Contribution nette de l'UE
€ 189 687,36
Adresse
KAISERSWERTHER STRASSE 16-18
14195 Berlin
Allemagne

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Région
Berlin Berlin Berlin
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
Aucune donnée