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构建行为可预测且具有鲁棒性的基因调控网络，需要定量理解其动态行为如何依赖于遗传设计和环境条件。为研究这些关系，我们开发了 BARRACUDA，这一高通量平台将组合式组装和可编程扰动与谱系分辨的延时成像及光学混池筛选相结合。利用该平台开展的实验可追踪约一百万条细胞谱系，合计覆盖数万种回路设计。我们利用 BARRACUDA，将定量动态测量与精确的遗传和环境控制相结合，研究回路行为的鲁棒性如何依赖于分子组分及其相互作用。拮抗积分反馈提供了一个模型系统，将明确的分子架构与鲁棒适应的理论预测联系起来。通过一系列复杂程度逐步提高的文库，我们表征了各个组分，并利用这些测量结果对完整反馈回路的动态行为进行建模和解释。由野生型抑制蛋白构建的回路能够抑制扰动，但也表现出持续的过度适应和由扰动诱发的快速振荡，而这些现象无法用简化的控制模型解释。这些差异促使我们筛选从头设计的结合蛋白，以在保留抑制功能的同时减弱宿主应激反应。筛选出的从头设计结合蛋白在重建的回路中支持了强反馈调控和鲁棒的性能。在超过 20,000 种回收获得的反馈回路变体中，结合蛋白的种类和控制器的表达水平决定了强调控与持续振荡所对应的动态区域。与直觉相反，扰动有时不仅未削弱补偿能力，反而改善了补偿效果，这与反馈参与程度的非线性变化一致。总体而言，这些结果表明，结构化文库与单细胞动态的大规模并行测量能够在不同回路复杂度尺度上检验机制理论，揭示尚未纳入模型的生物学相互作用，并描绘基因调控网络的设计空间。
构建行为可预测且具有鲁棒性的基因调控网络，需要定量理解其动态行为如何依赖于遗传设计和环境条件。为研究这些关系，我们开发了 BARRACUDA，这一高通量平台将组合式组装和可编程扰动与谱系分辨的延时成像及光学混池筛选相结合。利用该平台开展的实验可追踪约一百万条细胞谱系，合计覆盖数万种回路设计。我们利用 BARRACUDA，将定量动态测量与精确的遗传和环境控制相结合，研究回路行为的鲁棒性如何依赖于分子组分及其相互作用。拮抗积分反馈提供了一个模型系统，将明确的分子架构与鲁棒适应的理论预测联系起来。通过一系列复杂程度逐步提高的文库，我们表征了各个组分，并利用这些测量结果对完整反馈回路的动态行为进行建模和解释。由野生型抑制蛋白构建的回路能够抑制扰动，但也表现出持续的过度适应和由扰动诱发的快速振荡，而这些现象无法用简化的控制模型解释。这些差异促使我们筛选从头设计的结合蛋白，以在保留抑制功能的同时减弱宿主应激反应。筛选出的从头设计结合蛋白在重建的回路中支持了强反馈调控和鲁棒的性能。在超过 20,000 种回收获得的反馈回路变体中，结合蛋白的种类和控制器的表达水平决定了强调控与持续振荡所对应的动态区域。与直觉相反，扰动有时不仅未削弱补偿能力，反而改善了补偿效果，
这与反馈参与程度的非线性变化一致。综合来看，这些结果表明，结构化文库与单细胞动态的大规模并行测量能够在不同回路复杂度尺度上检验机制理论，揭示尚未纳入的生物学相互作用，并绘制基因调控网络的设计空间图谱。
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关键词：合成基因回路 · 单细胞动态 · 高通量筛选 · 拮抗积分反馈 · 鲁棒适应 · 基因调控网络
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.11.758309v1?rss=1