Citation
Sáez Raspeño, Sandra
(2015).
Diseño e implementación de un módulo de
crecimiento bacteriano dependiente de
nutrientes en el simulador GRO.
Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM), Madrid, España.
Abstract
Hace no más de una década que empezó a escucharse el término biología sintética.
Este área de estudio emergente consiste en la ingeniería y programación de sistemas
biológicos, tratando la biología como una tecnología programable a la que aplican los
principios y metodologías de la ingeniería, con el fin de crear nuevas funcionalidades
genéticas desde cero, procurando asÍ algún beneficio como por ejemplo, programar
células bacterianas para producir biocombustibles. Sin embargo, para la creación
de dichas funcionalidades es necesario conocer bien al organismo sobre el que se
van a implantar. Por este motivo, los biólogos sintéticos emplean bacterias en
sus estudios, ya que es la forma de vida más simple, está presente en prácticamente
todos los nichos ecológicos, desempeña algunas de las funcionalidades vitales para los
humanos y lo mas importante, se conoce prácticamente todo su material genético.
Los experimentos son costosos en tiempo y dinero, siendo necesaria la ayuda de
herramientas que faciliten esta labor, los simuladores. En PLASWIRES, proyecto
europeo de biología sintética en el que se engloba este este trabajo, el simulador
empleado es GRO. Sin embargo, en GRO el crecimiento de las bacterias ocurre de
forma exponencial y sin restricciones, generando comportamientos poco realistas.
Por ello, se ha considerado relevante en biología sintética, y en el simulador GRO
en particular, disponer de un modelo de crecimiento bacteriano dependiente de los
nutrientes.
El desarrollo de este trabajo se centra en la implementación de un módulo de consumo
de nutrientes en colonias de bacterias simuladas con GRO, introduciendo
así la limitación de nutrientes y evitanto que las bacterias crezcan exponencialmente.
Se han introducido nutrientes en el medio y la capacidad de consumirlos, con el
objetivo de obtener un crecimiento ajustado al que ocurre en la naturaleza.
Además, se ha desarrollado en GRO una nueva función de adquisición de volumen,
que condiciona el volumen adquirido por cada bacteria en función de los
nutrientes.
La implentación de las dos aportaciones presentadas ha supuesto la adición de funcionalidad
extra a GRO, convirtiéndolo en el único simulador de bacterias que tiene
en cuenta el crecimiento bacteriano dependiente de nutrientes.---ABSTRACT---It has been in this last decade that the synthetic biology term began to be heard. This
emergent area of study consists in the engineering and programming of biological
systems, dealing with biology as a programable technology in which the engineering
principles and methodologies are applied in order to create novel genetic functinalities
from scratch, obtaining some advatages such as programmed bacteria in order to
produce biofuels. However, to create this functionalities, it is necessary to know well
the organisms in which they are going to be implemented. For this reason, synthetic
biology researchers use bacteria, because it is the simplest life form, it can be found
in almost all the ecological niche, it does some vital function to humans and, most
important, almost all of its genetic information is known.
Experiments are expensive in time and money, making it necessary to use tools
to ease this task: the simulators. In PLASWIRES, the european synthetic biology
project in which this work is included, the simulator used is GRO. However, the
bacterial growth in GRO is exponential and it does not have restrictions, generating
unrealistic behaviours. Therefore, it has been considered relevant in synthetic biology,
and in a particular way in GRO, to provide a bacterial growth model dependent
on nutrient.
This work focuses on the implementation of a nutrient consumption module in bacteria
colonies simulated with GRO, introducing a nuntrient limitation and avoiding
the bacteria exponential growth. The module introduces nutrients and the capacity
for bacteria to consume them, aiming to obtain realistic growth simulations that fit
the observations made in nature.
Moreover, an adquisition volumen function has been developed in GRO, determining
the volumen depending on nutrients.
This two contributions make GRO the only bacteria simulator that computes growth
depending on nutrients