Enhancing iDynoMiCS framework with a plasmid conjugation module

Actualmente existen aplicaciones que permiten simular el comportamiento de bacterias en distintos hábitats y los procesos que ocurren en estos para facilitar su estudio y experimentación sin la necesidad de un laboratorio. Una de las aplicaciones de software libre para la simulación de poblaciones bacteriológicas mas usada es iDynoMiCS (individual-based Dynamics of Microbial Communities Simulator), un simulador basado en agentes que permite trabajar con varios modelos computacionales de bacterias en 2D y 3D. Este simulador permite una gran libertad al configurar una numerosa cantidad de variables con respecto al entorno, reacciones químicas y otros detalles importantes. Una característica importante es el poder simular de manera sencilla la conjugación de plásmidos entre bacterias. Los plásmidos son moléculas de ADN diferentes del cromosoma celular, generalmente circularles, que se replican, transcriben y conjugan independientemente del ADN cromosómico. Estas están presentes normalmente en bacterias procariotas, y en algunas ocasiones en eucariotas, sin embargo, en este tipo de células son llamados episomas. Dado el complejo comportamiento de los plásmidos y la gama de posibilidades que estos presentan como mecanismos externos al funcionamiento básico de la célula, en la mayoría de los casos confiriéndole distintas ventajas evolutivas, como por ejemplo: resistencia antibiótica, entre otros, resulta importante su estudio y subsecuente manipulación. Sin embargo, el marco operativo del iDynoMiCS, en cuanto a simulación de plásmidos se refiere, es demasiado sencillo y no permite realizar operaciones más complejas que el análisis de la propagación de un plásmido en la comunidad. El presente trabajo surge para resolver esta deficiencia de iDynomics. Aquí se analizarán, desarrollarán e implementarán las modificaciones necesarias para que iDynomics pueda simular satisfactoriamente y mas apegado a la realidad la conjugación de plásmidos y permita así mismo resolver distintas operaciones lógicas, como lo son los circuitos genéticos, basadas en plásmidos. También se analizarán los resultados obtenidos de acuerdo a distintos estudios relevantes y a la comparación de los resultados obtenidos con el código original de iDynomics. Adicionalmente se analizará un estudio comparando la eficiencia de detección de una sustancia mediante dos circuitos genéticos distintos. Asimismo el presente trabajo puede tener interés para el grupo LIA de la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid, el cual está participando en el proyecto europeo BACTOCOM que se centra en el estudio de la conjugación de plásmidos y circuitos genéticos. --ABSTRACT--Currently there are applications that simulate the behavior of bacteria in different habitats and the ongoing processes inside them to facilitate their study and experimentation without the need for an actual laboratory. One of the most used open source applications to simulate bacterial populations is iDynoMiCS (individual-based Dynamics of Microbial Communities Simulator), an agent-based simulator that allows working with several computer models of 2D and 3D bacteria in biofilms. This simulator allows great freedom by means of a large number of configurable variables regarding environment, chemical reactions and other important details of the simulation. Within these characteristics there exists a very basic framework to simulate plasmid conjugation. Plasmids are DNA molecules physically different from the cell’s chromosome, commonly found as small circular, double-stranded DNA molecules that are replicated, conjugated and transcribed independently of chromosomal DNA. These bacteria are normally present in prokaryotes and sometimes in eukaryotes, which in this case these cells are called episomes. Plasmids are external mechanisms to the cells basic operations, and as such, in the majority of the cases, confer to the host cell various evolutionary advantages, like antibiotic resistance for example. It is mperative to further study plasmids and the possibilities they present. However, the operational framework of the iDynoMiCS plasmid simulation is too simple, and does not allow more complex operations that the analysis of the spread of a plasmid in the community. This project was conceived to resolve this particular deficiency in iDynomics, moreover, in this paper is discussed, developed and implemented the necessary changes to iDynomics simulation software so it can satisfactorily and realistically simulate plasmid conjugation, and allow the possibility to solve various ogic operations, such as plasmid-based genetic circuits. Moreover the results obtained will be analyzed and compared with other relevant studies and with those obtained with the original iDynomics code. Conjointly, an additional study detailing the sensing of a substance with two different genetic circuits will be presented. This work may also be relevant to the LIA group of the Faculty of Informatics of the Polytechnic University of Madrid, which is participating in the European project BACTOCOM that focuses on the study of the of plasmid conjugation and genetic circuits.

Magneto-optic current sensor with Faraday mirror for linear birefringence compensation

Fiber optic sensors have some advantages in subjects related with electrical current and magnetic field measurement. In spite of the optical fiber utilization advantages we have to take into account undesirable effects, which are present in real non-ideal optical fibers. In telecommunication and sensor application fields the presence of inherent and induced birefringence is crucial. The presence of birefringence may cause an undesirable change in the polarization state. In order to compensate the linear birefringence a promising method has been chosen. This method employs orthogonal polarization conjugation in the back propagation direction of the light wave in the fiber. A study and a simulation of an experimental setup are realized with the advantage of a significant sensitivity improvement.

Single - and double energy swift and slow heavy ion irradiated optical waveguides in Er: Tungstene-Tellurite glass and BGO for telecom applications

The fabrication of broadband amplifiers in wavelength division multiplexing (WDM) around 1.55 m, as they exhibit large stimulated cross sections and broad emission bandwidth. Bi4Ge3O12 (eultine type BGO) - well known scintillator material, also a rare-earth host material, photorefractive waveguides produced in it only using light ions in the past. Recently: MeV N+ ions and swift O5+ and C5+ ions, too*. Bi12GeO20 (sillenite type BGO) - high photoconductivity and photorefractive sensitivity in the visible and NIR good candidate for real-time holography and optical phase conjugation, photorefractive waveguides produced in it only using light ions. No previous attempts of ion beam fabrication of waveguides in it.

Sensor magneto-óptico de corriente con supresión de birrefringencia lineal mediante espejo de Faraday

Fiber optic sensors have some advantages in subjects related with electrical current and magnetic field measurement. In spite of the optical fiber utilization advantages we have to take into account undesirable effects, which are present in real non-ideal optical fibers. In telecommunication and sensor application fields the presence of inherent and induced birefringence is crucial. The presence of birefringence may cause an undesirable change in the polarization state. In order to compensate the linear birefringence a promising method has been chosen. This method employs orthogonal polarization conjugation in the back propagation direction of the light wave in the fiber. A study and a simulation of an experimental setup are realized with the advantage of a significant sensitivity improvement.

Programación y simulación de la comunicación intercelular mediante conjugación en el simulador multicelular GRO

Los conjuntos bacterianos son sistemas dinámicos difíciles de modelar debido a que las bacterias colaboran e intercambian información entre sí. Estos microorganismos procariotas pueden tomar decisiones por mayoría e intercambiar información genética importante que, por ejemplo, las haga resistentes a un antibiótico. El proceso de conjugación consiste en el intercambio de un plásmido de una bacteria con otra, permitiendo así que se transfieran propiedades. Estudios recientes han demostrado que estos plásmidos pueden ser reprogramados artificialmente para que la bacteria que lo contenga realice una función específica [1]. Entre la multitud de aplicaciones que supone esta idea, el proyecto europeo PLASWIRES está intentando demostrar que es posible usar organismos vivos como computadores distribuidos en paralelo y plásmidos como conexión entre ellos mediante conjugación. Por tanto, mediante una correcta programación de un plásmido, se puede conseguir, por ejemplo, hacer que una colonia de bacterias haga la función de un antibiótico o detecte otros plásmidos peligrosos en bacterias virulentas. El proceso experimental para demostrar esta idea puede llegar a ser algo lento y tedioso, por lo que es necesario el uso de simuladores que predigan su comportamiento. Debido a que el proyecto PLASWIRES se basa en la conjugación bacteriana, surge la necesidad de un simulador que reproduzca esta operación. El presente trabajo surge debido a la deficiencia del simulador GRO para reproducir la conjugación. En este documento se detallan las modificaciones necesarias para que GRO pueda representar este proceso, así como analizar los datos obtenidos e intentar ajustar el modelo a los datos obtenidos por el Instituto de Biomedicina y Biotecnología de Cantabria (IBBTEC). ---ABSTRACT---Bacterial colonies are dynamical systems difficult to model because bacteria collaborate and exchange information with each other. These prokaryotic organisms can make decisions by majority and exchange important genetic information, for example, make them resistant to an antibiotic. The conjugation process is the exchange of a plasmid from one bacterium to another, allowing both to have the same properties. Recent studies have shown that these plasmids can be artificially reprogrammed to make the bacteria that contain it to perform a specific function [1]. Among the multitude of applications involved in this idea, the European project PLASWIRES is attempting to prove that it is possible to use living organisms as parallel and distributed computers with plasmids acting as connectors between them through conjugation. Thus, by properly programming a plasmid, you can get a colony of bacteria that work as an antibiotic or detect hazardous plasmids in virulent bacteria. The experimental process to prove this idea can be slow and tedious, so the use of simulators to predict their behavior is required. Since PLASWIRES project is based on bacterial conjugation, a simulator that can reproduce this operation is required. This work arises due to the absence of the conjugation process in the simulator GRO. This document details the changes made to GRO to represent this process, analyze the data and try to adjust the model to the data obtained by the Institute of Biomedicine and Biotechnology of Cantabria ( IBBTEC ). This project has two main objectives, the first is to add the functionality of intercellular communication by conjugation to the simulator GRO, and the second is to use the experimental data obtained by the IBBTEC. To do this, the following points should be followed: • Study of conjugation biology as a mechanism of intercellular communication. • Design and implementation of the algorithm that simulates conjugation. • Experimental validation and model adjust to the experimental data on rates of conjugation and bacterial growth.

Diseño y desarrollo de un modelo booleano probabilístico de regulación genética en el simulador de colonias bacterianas GRO

Resulta interesante comprender como microorganismos sencillos como la bacteria Escherichia coli poseen mecanismos no tan simples para responder al entorno en el que está gestionada por complicadas redes de regulación formadas por genes y proteínas, donde cada elemento de la red genética debe tomar parte en armonía, en el momento justo y la cantidad adecuada para dar lugar a la respuesta celular apropiada. La biología sintética es un nuevo área de la biología y la tecnología que fusiona la biolog ía molecular, la ingeniería genética y las herramientas computacionales, para crear sistemas biológicos con funcionalidades novedosas. Los sistemas creados sintéticamente son ya una realidad, y cada vez se acumulan más trabajos alrededor del mundo que muestran su factibilidad. En este campo no solo se hacen pequeñas modificaciones en la información genética, sino que también se diseñan, manipulan e introducen circuitos genéticos a los organismos. Actualmente, se hace un gran esfuerzo para construir circuitos genéticos formados por numerosos genes y caracterizar la interacción de los mismos con otras moléculas, su regulaci ón, expresión y funcionalidad en diferentes organismos. La mayoría de los proyectos de biología sintética que se han desarrollado hasta ahora, se basan en el conocimiento actual del funcionamiento de los organismos vivos. Sin embargo, la información es numerosa y creciente, por lo que se requiere de herramientas computacionales y matem áticas para integrar y hacer manejable esta gran cantidad de información. El simulador de colonias bacterianas GRO posee la capacidad de representar las dinámicas más simples del comportamiento celular, tales como crecimiento, división y comunicación intercelular mediante conjugación, pero carece de la capacidad de simular el comportamiento de la colonia en presencia de un circuito genético. Para ello, se ha creado un nuevo módulo de regulación genética que maneja las interaciones entre genes y proteínas de cada célula ejecutando respuestas celulares específicas. Dado que en la mayoría de los experimentos intervienen colonias del orden de 105 individuos, es necesario un módulo de regulación genética simplificado que permita representar de la forma más precisa posible este proceso en colonias de tales magnitudes. El módulo genético integrado en GRO se basa en una red booleana, en la que un gen puede transitar entre dos estados, on (expresado) o off (reprimido), y cuya transición viene dada por una serie de reglas lógicas.---ABSTRACT---It is interesting to understand how simple organisms such as Escherichia coli do not have simple mechanisms to respond to the environment in which they find themselves. This response is managed by complicated regulatory networks formed by genes and proteins, where each element of the genetic network should take part in harmony, at the right time and with the right amount to give rise to the appropriate cellular response. Synthetic biology is a new area of biology and technology that combines molecular biology, genetic engineering and computational tools to create biological systems with novel features. The synthetically created systems are already a reality, and increasingly accumulate work around the world showing their feasibility. In this field not only minor changes are made in the genetic information but also genetic circuits designed, manipulated and introduced into the organisms. Currently, it takes great effort to build genetic circuits formed by numerous genes and characterize their interaction with other molecules, their regulation, their expression and their function in different organisms. Most synthetic biology projects that have been developed so far are based on the current knowledge of the functioning of living organisms. However, there is a lot of information and it keeps accumulating, so it requires computational and mathematical tools to integrate and manage this wealth of information. The bacterial colonies simulator, GRO, has the ability to represent the simplest dynamics of cell behavior, such as growth, division and intercellular communication by conjugation, but lacks the ability to simulate the behavior of the colony in the presence of a genetic circuit. To this end, a new genetic regulation module that handles interactions between genes and proteins for each cell running specific cellular responses has been created. Since most experiments involve colonies of about 105 individuals, a simplified genetic module which represent cell dynamics as accurately and simply as possible is needed. The integrated genetic GRO module is based on a Boolean network, in which a gene can be in either of two states, on (expressed) or off (repressed), and whose transition is given by a set of logical rules.