通过在活细胞中将遗传组分进行装配变成回路进而完成逻辑运算，合成生物学家们可以人工地操作细胞来解决关键的医学、能量以及环境难题。虽然目前已经成功，但是研究者们需要更多的可靠地遗传组分，而不是现有的极小数量的细菌组分。近日，来自马萨诸塞综合医院和MIT的研究者开发出了一种新方法来增加合成生物学家工具盒中的遗传组分的数量，使得科学家们可以获得足够尺寸和复杂性的遗传组分，从而构建遗传回路。这项研究发明可以明显增强我们对于生物有机体的发育和行为的理解，而且可以帮助我们理解一系列的重编程技术。
相关研究成果刊登在8月2日的国际杂志Cell上，这种方法提供了一种在真核生物中构建和分析遗传回路的模式，取代了当前的用细菌遗传组分进行构建的模式，研究者可以使用真核生物自身的功能性模块来工程化操作遗传回路。
在霍华休斯医学研究中心的支持下，研究小组运用一系列蛋白构建了综合性的遗传综合回路部分，成为锌指，其可以被程序化操作来结合特定的DNA序列。新回路的模块性可以使得一系列的功能性变成工程化操作。
研究者Khalil表示，我们的研究或许可以得到治疗学上的应用，比如动态修饰和人类疾病的基因和遗传网络的控制等等。潜在的医疗应用，比如干细胞疗法以及细胞内部诊断和检测技术来检测癌症等。研究工作开发出的新方法也可以装配一系列的细胞来执行高次序的计算任务，运用其感知程序来处理环境中的一些信号系统等。（生物谷Bioon.com）
编译自：Upgrading Synthetic Biology's Toolkit: New Method Could Enable Reprogramming of Mammalian Cells
doi:10.1016/j.cell.2012.05.045
PMC:
PMID:
A Synthetic Biology Framework for Programming Eukaryotic Transcription Functions
Ahmad S. Khalil, Timothy K. Lu, Caleb J. Bashor, Cherie L. Ramirez, Nora C. Pyenson, J. Keith Joung, James J. Collins
Eukaryotic transcription factors (TFs) perform complex and combinatorial functions within transcriptional networks. Here, we present a synthetic framework for systematically constructing eukaryotic transcription functions using artificial zinc fingers, modular DNA-binding domains found within many eukaryotic TFs. Utilizing this platform, we construct a library of orthogonal synthetic transcription factors (sTFs) and use these to wire synthetic transcriptional circuits in yeast. We engineer complex functions, such as tunable output strength and transcriptional cooperativity, by rationally adjusting a decomposed set of key component properties, e.g., DNA specificity, affinity, promoter design, protein-protein interactions. We show that subtle perturbations to these properties can transform an individual sTF between distinct roles (activator, cooperative factor, inhibitory factor) within a transcriptional complex, thus drastically altering the signal processing behavior of multi-input systems. This platform provides new genetic components for synthetic biology and enables bottom-up approaches to understanding the design principles of eukaryotic transcriptional complexes and networks.
