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  Systematic identification of metabolites controlling gene expression in E. coli

Lempp, M., Farke, N., Kuntz, M., Freibert, S. A., Lill, R., & Link, H. (2019). Systematic identification of metabolites controlling gene expression in E. coli. NATURE COMMUNICATIONS, 10:. doi:10.1038/s41467-019-12474-1.

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基本情報

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0008-BEF2-1 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0008-E3AD-5
資料種別: 学術論文

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作成者

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 作成者:
Lempp, Martin1, 著者           
Farke, Niklas1, 著者
Kuntz, Michelle1, 著者
Freibert, Sven Andreas2, 著者
Lill, Roland3, 著者           
Link, Hannes4, 著者           
所属:
1Emmy Noether Research Group Dynamic Control of Metabolic Networks, Alumni, Max Planck Institute for Terrestrial Microbiology, Max Planck Society, Karl-von-Frisch-Strasse 10, D-35043 Marburg, DE, ou_3266292              
2external, ou_persistent22              
3Max Planck Fellow Iron-sulfur Protein Biogenesis in Eukaryotes, Alumni, Max Planck Institute for Terrestrial Microbiology, Max Planck Society, ou_3266320              
4Emmy Noether Research Group Dynamic Control of Metabolic Networks, Max Planck Institute for Terrestrial Microbiology, Max Planck Society, ou_3266292              

内容説明

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キーワード: -
 要旨: Metabolism controls gene expression through allosteric interactions
between metabolites and transcription factors. These interactions are
usually measured with in vitro assays, but there are no methods to
identify them at a genome-scale in vivo. Here we show that dynamic
transcriptome and metabolome data identify metabolites that control
transcription factors in E. coli. By switching an E. coli culture
between starvation and growth, we induce strong metabolite concentration
changes and gene expression changes. Using Network Component Analysis we
calculate the activities of 209 transcriptional regulators and correlate
them with metabolites. This approach captures, for instance, the in vivo
kinetics of CRP regulation by cyclic-AMP. By testing correlations
between all pairs of transcription factors and metabolites, we predict
putative effectors of 71 transcription factors, and validate five
interactions in vitro. These results show that combining transcriptomics
and metabolomics generates hypotheses about metabolism-transcription
interactions that drive transitions between physiological states.

資料詳細

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言語:
 日付: 2019-10-02
 出版の状態: オンラインで出版済み
 ページ: -
 出版情報: -
 目次: -
 査読: -
 識別子(DOI, ISBNなど): ISI: 000488485100001
DOI: 10.1038/s41467-019-12474-1
 学位: -

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出版物 1

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出版物名: NATURE COMMUNICATIONS
種別: 学術雑誌
 著者・編者:
所属:
出版社, 出版地: -
ページ: - 巻号: 10 通巻号: 4463 開始・終了ページ: - 識別子(ISBN, ISSN, DOIなど): ISSN: 2041-1723