[论文解读] Quantitative study of crossregulation, noise and synchronization between microRNA targets in single cells

Carla Bosia, Francesco Sgrò+7 more|arXiv (Cornell University)|Mar 23, 2015

Gene Regulatory Network Analysis被引用 25

一句话总结

本研究利用定量单细胞流式细胞术和随机滴定模型，证明微小RNA（miRNA）靶标通过共享miRNA池的竞争性结合，表现出交叉调控、噪声调节和同步化。关键发现表明，当mRNA水平处于生理范围（约10–100个分子/细胞）时，交叉调控达到最大值，最优化学计量比诱导双峰表达并产生强相关性，验证了单细胞中miRNA介导基因调控的模型。

ABSTRACT

Recent studies reported complex post-transcriptional interplay among targets of a common pool of microRNAs, a class of small non-coding downregulators of gene expression. Behaving as microRNA-sponges, distinct RNA species may compete for binding to microRNAs and coregulate each other in a dose-dependent manner. Although previous studies in cell populations showed competition in vitro, the detailed dynamical aspects of this process, most importantly in physiological conditions, remains unclear. We address this point by monitoring protein expression of two targets of a common miRNA with quantitative single-cell measurements. In agreement with a detailed stochastic model of molecular titration, we observed that: (i) crosstalk between targets is possible only in particular stoichiometric conditions, (ii) a trade-off on the number of microRNA regulatory elements may induce the coexistence of two distinct cell populations, (iii) strong inter-targets correlations can be observed. This phenomenology is compatible with a small amount of mRNA target molecules per cell of the order of 10-100.

研究动机与目标

• 研究在生理条件下，miRNA靶标在单细胞中的动态行为。
• 确定miRNA与靶标mRNA之间的化学计量平衡如何影响交叉调控、噪声和同步化。
• 检验随机滴定模型是否能准确预测哺乳动物细胞中蛋白质表达和相关性的实验观测结果。
• 探索由于miRNA的竞争性结合，细胞群体中双峰表达状态的出现机制。

提出的方法

• 采用定量单细胞流式细胞术，测量共转染哺乳动物细胞中两种荧光标记miRNA靶标的蛋白质表达水平。
• 建立随机化学主方程模型，描述miRNA介导的两个靶标mRNA的滴定过程，包括翻译、结合和降解动力学。
• 对主方程采用高斯近似，实现对五种分子物种的平均蛋白质水平和噪声（变异系数）的解析计算。
• 应用生成函数方法，推导出包含20个方程的均值向量和协方差矩阵系统，可通过数值方法求解。
• 实验验证采用双向质粒，携带双荧光报告基因及不同数量的miRNA调控元件（MRE）。
• 将模型预测结果与实验数据进行比较，包括皮尔逊相关系数和蛋白质表达的变异系数（CV）

实验结果

研究问题

• RQ1 在何种化学计量条件下，miRNA靶标之间的交叉调控在单细胞中变得显著？
• RQ2 靶标mRNA上miRNA调控元件（MRE）的数量如何影响蛋白质表达的噪声和相关性？
• RQ3 多个靶标对miRNA的竞争性滴定是否可导致蛋白质表达的双峰群体分布？
• RQ4 实验观测到的蛋白质相关性和噪声在多大程度上与随机滴定模型的预测一致？
• RQ5 从内源性mRNA分子数量的角度来看，miRNA靶标交叉调控的生理意义是什么？

主要发现

• 当每个细胞中靶标mRNA分子数处于10至100个的生理范围内时，miRNA靶标之间的交叉调控达到最大值。
• 靶标上miRNA调控元件（MRE）数量的权衡导致两个具有高表达和低表达状态的细胞群体同时出现。
• 在miRNA抑制的阈值附近，观察到靶标间存在强烈的相关性（最高可达未调控对照的12倍），与模型预测一致。
• 蛋白质表达噪声（CV）受MRE拷贝数调节：mCherry的CV随mCherry MRE数量增加而上升，但随mCerulean MRE数量增加而下降，表明调控具有非对称性。
• 当MRE数量超过某一阈值时，mCherry荧光出现双峰分布，表明其表现出由竞争性miRNA滴定驱动的开关样行为。
• 随机滴定模型能准确预测平均蛋白质水平和相关性动态，高斯近似可提供可靠的矩估计。