Multiscale mathematical modeling in plant synthetic biology: Elucidating the potential of strigolactones in maize

Abstract

La biologia sintètica i els avenços en la tecnologia d'edició genètica han revolucionat les tècniques de cria de plantes cap a una modificació més precisa dels circuits genètics de plantes. No obstant això, aquest enfocament comporta riscos immutables. Per tant, és necessari desenvolupar una plataforma in silico per a la biologia sintètica de plantes que pugui mitigar aquests riscos i proporcionar una perspectiva d'investigació alternativa.

En conseqüència, aquesta tesi té com a objectiu desenvolupar una metodologia de modelització matemàtica multiescala i implementar la investigació in silico de la dinàmica entre estrigolactones (SLs) i el blat de moro. Els resultats indiquen que la via SL està impulsada pel subministrament. Això implica que la modulació de la quantitat SL depèn de l'afluència de precursors carotenoides. Una altra manera de modular SL és modificar els gens responsables de les reaccions que precedeixen la producció de SL. A més, es va desenvolupar un model radicular per simular el creixement de nombroses arquitectures úniques de sistema radicular de blat de moro en 3D. Aquest model es va acoblar amb un model metabòlic que simula la biosíntesi SL, que regula el creixement i el desenvolupament de les arrels. Aquesta integració permet la simulació dels canvis de nivell SL en l'arquitectura arrel. Els models combinats es van incorporar a una plataforma de simulació, inclosa la funcionalitat per analitzar l'impacte dels nivells SL en el fenotip de l'arrel. Finalment, els experiments de in silico van demostrar que els nostres models poden replicar tant el fenotip del blat de moro salvatge com els efectes de diferents nivells de SL en l'arquitectura de les arrels del blat de moro.

Tot i que l'escala es limita a nivells metabòlics i d'arquitectura, el model acoblat demostra la rellevància de la investigació in silico en biologia sintètica de plantes i contribueix a la nostra comprensió de l'optimització de SL en el desenvolupament de blat de moro productiu i resistent.

La biología sintética y los avances en la tecnología de edición genética han revolucionado las técnicas de fitomejoramiento hacia una modificación más precisa de los circuitos genéticos de las plantas. Sin embargo, este enfoque conlleva riesgos inmutables. Por lo tanto, es necesario desarrollar una plataforma in silico para la biología sintética de plantas que pueda mitigar estos riesgos y proporcionar una perspectiva de investigación alternativa.

En consecuencia, esta tesis tiene como objetivo desarrollar una metodología de modelado matemático multiescala e implementar la investigación in silico de la dinámica entre estrigolactonas (SLs) y el maíz. Los resultados indican que la vía SL está impulsada por el suministro. Esto implica que la modulación de la cantidad de SL depende de la afluencia de precursores de carotenoides. Otra forma de modular el contenido de SL es modificar los genes responsables de las reacciones que preceden su producción. Además, se desarrolló un modelo de raíz para simular el crecimiento de numerosas arquitecturas únicas del sistema radicular del maíz en 3D. Este modelo se acopló con un modelo metabólico que simula la biosíntesis de SL, que regula el crecimiento y desarrollo de las raíces. Esta integración permite simular los cambios en la arquitectura de las raíces causados por las SLs. Los modelos combinados se incorporaron a una plataforma de simulación que incluía funcionalidad para analizar el impacto de los niveles de SL en el fenotipo de la raíz. Por último, los experimentos in silico demostraron que nuestros modelos pueden reproducir tanto el fenotipo del maíz de tipo salvaje como los efectos de la variación de los niveles de SL en la arquitectura de la raíz del maíz.

Aunque la escala se limita a los niveles metabólicos y de arquitectura, el modelo acoplado demuestra la relevancia de la investigación in silico en biología sintética de plantas y contribuye a nuestra comprensión de la optimización de SL en el desarrollo de maíz productivo y resistente.

Synthetic biology and advancements in gene editing technology have revolutionized plant breeding techniques toward more precise modification of plant genetic circuits. However, this approach carries immutable risks. Thus, there is a need to develop an in silico platform for plant synthetic biology that can mitigate these risks and provide an alternative investigation perspective.

Hence, this thesis aims to develop a multiscale mathematical modeling methodology and implement in silico investigation of the dynamics between stricolactones (SLs) and maize. The results indicate that the SL pathway is supply-driven. This implies that the modulation of SL quantity depends on the influx of carotenoid precursors. Another way to modulate SL is to modify the genes responsible for reactions preceding SL production. In addition, a root model was developed to simulate the growth of numerous unique 3D maize root system architectures. This model was coupled with a metabolic model simulating SL biosynthesis, which regulates root growth and development. This integration enables the simulation of SL level changes on root architecture. The combined models were incorporated into a simulation platform, including functionality for analyzing the impact of SL levels on root phenotype. Finally, in silico experiments demonstrated that our models can replicate both the phenotype of wild-type maize and the effects of varying SL levels on maize root architecture.

Even though the scale is limited to metabolic and architecture levels, the coupled model demonstrates the relevance of in silico investigation in plant synthetic biology and contributes to our understanding of the optimization of SL in developing productive and resilient maize.