基因及其之间的调节关系创造了决定细胞分化轨迹的复杂网络。然而，我们仍然无法以自下而上的方式使用网络拓扑来理解和预测细胞命运决策过程。
最近，由中国科学院深圳先进技术研究院(SIAT)的傅雄飞教授领导的一个研究小组揭示了全球调控因素细胞生长速率如何重塑细胞命运决策格局。
该研究于23月<>日发表在《自然化学生物学》上。
研究人员利用经典的合成遗传回路，即拨动开关，作为玩具模型来研究细胞生长速率对细胞表型状态的影响程度。他们发现基因表达对生长速率变化的反应是不平衡的，导致切换的可用表型状态之间的生长速率依赖性相变。
他们还分析了各种生长条件下切换开关的双稳态，揭示了稳态在细胞生长速率的临界值处分叉。他们量化了不同生长速率下的基因表达能力，并提出了一个数学模型，阐明了基因表达与生长速率之间不平衡关系引起的分叉。
“为了进一步验证模型的能力，我们构建了具有调整内在参数的开关，并成功预测了它们的稳态特性，”该研究的通讯作者Fu教授说。
这种全球监管机制不依赖于特定的监管因素。它在细胞命运决策网络中的任何基因中都无处不在，并且可以出现或编程具有时空顺序的新基因表达模式。
“很难将全球因素(如生长速度)与细胞命运决策过程分开，”傅教授说，并指出增长率可以随着命运决定的结果而变化。“这是一个先有鸡还是先有蛋的决定。”
然而，在定量合成生物学的帮助下，研究人员可以重建隔离宿主遗传网络的正交网络。通过这种方式，他们可以评估生长速率如何影响基因表达以及它们如何促进细胞表型状态的分叉。
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