Феноменологическая модель негеномной изменчивости люминесцентных бактериальных клеток

Свет, испускаемый люминесцентными бактериями, может служить уникальным природным каналом передачи информации о процессах внутри отдельной клетки. При наличии высокочувствительного оборудования можно получить распределение клеток бактериальной культуры по интенсивности свечения, которая коррелирует с количеством люциферазы в клетках. При выращивании на богатых питательных средах интенсивность свечения отдельных клеток ярко светящихся штаммов люминесцентных бактерий Photobacterium leiogna thi и Ph. phosporeum достигает 104–105 квантов/с. Сигнал такой интенсивности может быть зарегистрирован с помощью чувствительного фотометрического оборудования. Все эксперименты проводились с бактериальными клонами – генетически однородными популяциями. Получена типичная динамика распределения светящихся бактериальных клеток по интенсивности свечения на различных стадиях периодического выращивания культуры в жидкой среде. Для описания экспериментальных распределений была построена феноменологическая модель, которая связывает излучение бактериальной клетки с историей событий на молекулярном уровне. Предложенная феноменологическая модель с минимальным числом подстроечных параметров (1.5) обеспечивает удовлетворительное описание сложного процесса формирования распределения клеток по интенсивности свечения на разных стадиях роста бактериальной культуры. Это может свидетельствовать о том, что структура модели описывает некоторые существенные процессы реальной системы. Поскольку в процессе деления все клетки проходят стадию отсоединения всех регуляторных молекул от молекулы ДНК, результирующие распределения можно отнести не только к люциферазе, но и к другим белкам конститутивного (и не только) синтеза. 

1. Andryukov B.G., Timchenko N.F., Lyapun I.N., Bynina M.P., Matosova E.V. Heterogeneity in isogenic bacteria populations and modern technologies of cell phenotyping. J. Microbiol. Epidemiol. Immunobiol. 2021;98(1):73-83. DOI 10.36233/0372-9311-33 (in Russian)

2. Bartsev S.I., Gitelson J.I. On the temporary organization of bacterial luminescence. Studia Biophisica. 1985;105(3):149-156 (in Russian)

3. Bartsev S.I., Shenderov A.N. Dynamics of distributions of luminescent bacteria according to the intensity of luminescence in periodic culture. Krasnoyarsk: Preprint Institute of Physics SB AS USSR, 1985 (in Russian)

4. Berzhanskaya L.Yu., Gitelson J.I., Fish A.M., Chumakova R.I. On the pulsed nature of bacterial bioluminescence. Doklady Akademii Nauk SSSR. 1975;222(5):1220-1222 (in Russian)

5. Brodl E., Winkler A., Macheroux P. Molecular mechanisms of bacterial bioluminescence. Comput. Struct. Biotechnol. J. 2018;16:551-564. DOI 10.1016/j.csbj.2018.11.003

6. Deryabin D.G. Bacterial Bioluminescence: Fundamental and Applied Aspects. Moscow: Nauka Publ., 2009 (in Russian)

7. Dessalles R., Fromion V., Robert P. Models of protein production along the cell cycle: an investigation of possible sources of noise. PLoS One. 2020;15(1):e0226016. DOI 10.1371/journal.pone.0226016

8. Kiviet D.J., Nghe P., Walker N., Boulineau S., Sunderlikova V., Tans S.J. Stochasticity of metabolism and growth at the singlecell level. Nature. 2014;514(7522):376-379. DOI 10.1038/nature13582

9. Kuwahara H., Arold S.T., Gao X. Beyond initiation-limited translational bursting: the effects of burst size distributions on the stability of gene expression. Integr. Biol. 2015;7(12):1622-1632. DOI 10.1039/c5ib00107b

10. Paulsson J. Summing up the noise in gene net works. Nature. 2004; 427(6973):415-418. DOI 10.1038/nature02257

11. Romanovsky Yu.M., Stepanova N.V., Chernavsky D.S. Mathematical Biophysics. Moscow: Nauka Publ., 1984 (in Russian)

12. Schwabe A., Bruggeman F.J. Contributions of cell growth and biochemical reactions to nongenetic variability of cells. Biophys. J. 2014;107(2):301-313. DOI 10.1016/j.bpj.2014.05.004

13. Shkolnik E.M. Dynamic models of the cell cycle. In: Bykov V.I. (Ed.) Dynamics of Chemical and Biological Systems. Novosibirsk: Nauka Publ., 1989;230-260 (in Russian)

14. Taheri-Araghi S., Brown S.D., Sauls J.T., McIntosh D.B., Jun S. Single-cell physiology. Annu. Rev. Biophys. 2015;44:123-142. DOI 10.1146/annurev-biophys-060414-034236

15. Taniguchi Y., Choi P.J., Li G.-W., Chen H., Babu M., Hearn J., Emili A., Xie X.S. Quantifying E. coli proteome and transcriptome with single-molecule sensitivity in single cells. Science. 2010;329(5991):

16. -538. DOI 10.1126/science.1188308

17. van Heerden J.H., Kempe H., Doerr A., Maarleveld T., Nordholt N., Bruggeman F.J. Statistics and simulation of growth of single bacterial cells: illustrations with B. subtilis and E. coli. Sci. Rep. 2017; 7(1):16094. DOI 10.1038/s41598-017-15895-4

18. Walker N., Nghe P., Tans S.J. Generation and filtering of gene expression noise by the bacterial cell cycle. BMC Biol. 2016;14:11. DOI 10.1186/s12915-016-0231-z

19. Zinovyev A., Sadovsky M., Calzone L., Fouché A., Groeneveld C.S., Chervov A., Barillot E., Gorban A.N. Modeling progression of single cell populations through the cell cycle as a sequence of switches. Front. Mol. Biosci. 2022;8:793912. DOI 10.3389/fmolb.2021.793912