増殖法則の可塑性が細菌の資源配分戦略を調整する

哉百名

研究論文
増殖法則の可塑性が細菌の資源配分戦略を調整する

https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1011735

アヴィク・ムカルジー、ユー・ファン・チャン、ヤンチン・ファン、ニーナ・キャサリン・ベニテス、リーンダー・アマール、ジェイド・イーリー、マーク・ポーク、マーカス・バサン

これは未修正のプルーフです。
詳細情報
要旨
大腸菌のような細菌は、基質によって増殖速度が大きく異なるが、その正確な理由はよくわかっていない。異なる増殖速度は、細菌の増殖法則における重要なパラメーターである「栄養の質」に起因するとされてきた。しかし、栄養の質が、栄養のエネルギー含量、栄養の取り込みと異化に必要なタンパク質コスト、あるいは栄養トランスポーターの細胞膜能力といった、生化学的な基本的制約にどの程度根ざしているのかは、依然として不明である。ここでは、栄養の質は基質特異的なトランスポーターや酵素へのタンパク質投資に確かに反映されるが、少なくともある種の「貧弱な」基質については、これは成長速度の基本的な制限にはならないことを示す。我々は、大腸菌の「貧弱な」基質の一つであるマンノースを、マンノース分解に必要なマンノーストランスポーターと代謝酵素の染色体プロモーターを再設計することによって、「最良の」基質の一つに変えることが可能であることを示した。この結果は、他の多くの炭素源に対してより微妙な増殖速度の向上が見られるという、これまでの観察結果と一致する。しかしながら、この速い成長速度は、より長いラグフェーズ、より悪い飢餓状態での生存、より低い運動性などに反映される、多様な細胞能力の代償としてもたらされることを示す。我々は、培地へのcAMPの添加によってこれらの表現型が救済されることを示したが、それ相応の成長コストがかかる。これらのデータに基づくと、栄養の質は大部分が自己決定的で可塑的な性質であり、異化的に活性化された遺伝子のより大きなプロテオームセクターにおいて、特定の基質に費やされるプロテオームリソースの割合によって調節可能であることが示唆される。栄養の質は、基本的な生化学的制限というよりはむしろ、特定の生態学的ニッチにおける進化によって形成され、必要に応じて素早く適応できる資源配分の決定を反映している。

著者の要約
細菌は基質によって増殖速度が大きく異なる。そのため、基質そのものを「豊富な」基質と「乏しい」基質と呼ぶことが多い。しかし、ある栄養素を何が「豊富な」基質なのか、あるいは「貧弱な」基質なのかは依然として不明である。栄養素のエネルギー含量や化学組成、基質の効率的な異化に必要なタンパク質の量、あるいは基質のトランスポーターに適合する細胞膜の「スペース」の制限など、さまざまな説明が提案されている。これらの仮説はすべて、今日活発に議論されている。ここではその代わりに、少なくとも特定の基質については、栄養の質は進化によって調節可能な可塑的な性質であることを示す。異なる栄養素はバクテリアの生育を可能にするが、同時に微生物が環境に関する情報を推測するための主要なシグナルとしても機能する。我々は、制御構造と酵素特性の組み合わせでコード化された栄養の質は、環境の安全性と信頼性のマップとして、またプロテオーム配分の決定を実行する制御メカニズムとして機能することを提案する。

引用 Mukherjee A, Chang Y-F, Huang Y, Benites NC, Ammar L, Ealy J, et al. (2024) Plasticity of growth laws tunes resource allocation strategies in bacteria. PLoS Comput Biol 20(1): e1011735. doi:10.1371/journal.pcbi.1011735

編集者 スニル・ラックスマン、幹細胞科学・再生医療研究所、インド

受理された： 2023年8月4日受理： 受理：2023年8月4日; 受理：2023年12月4日; 掲載：2024年1月8日 2024年1月8日発行

Copyright: © 2024 Mukherjee et al. 本論文は、Creative Commons Attribution Licenseの条項の下で配布されたオープンアクセス論文であり、原著者および出典のクレジットがある限り、いかなる媒体においても無制限の使用、配布、複製を許可する。

データの利用可能性： 生データはhttps://data.mendeley.com/datasets/tz2jyv6y3d/1。

資金提供： このプロジェクトはMIRA助成金（5R35GM137895）およびMBへのHMS Junior Faculty Armenise助成金により実施された。N.C.B.は、全米科学財団大学院研究員プログラム（DGE 2140743）およびシステム・合成・定量生物学トレーニング助成金（T32GM135014）の支援を受けた。本資料の中で表明された意見、知見、結論または提言はすべて著者のものであり、必ずしも全米科学財団の見解を反映するものではない。資金提供者は、研究デザイン、データ収集および解析、発表の決定、原稿の作成には一切関与していない。

競合利益 著者らは、競合する利害関係は存在しないと宣言している。

はじめに
異なる基質上でのバクテリアの増殖速度の違いは、しばしば栄養素の「質」に起因するとされ、これは異化抑制における炭素階層と密接に関係している[1,2]。栄養素の質」は、もともとScottら[3,4]によって定式化された細菌増殖法則[3-5]における重要なパラメータであり、増殖速度とプロテオーム配分をエレガントに結びつけている。しかし、この成長速度を決定するパラメーターの正確な意味は、依然として不明である。

図1Aに示すように、成長法則は2つのフラックスのバランスに由来する： 第一に、翻訳リボソームからのタンパク質合成フラックスが、成長速度λに比例した総タンパク質の増加を生み出す：
(1)
ここでϕRはプロテオーム中のリボソーム分画です。ここで、φR はプロテオームに占めるリボソームの割合で す。φR は、理論的にはリボソームと同じタンパク質コストであ るアミノ酸生合成を含む、残りのタンパク質生合成経路を暗黙的に含ん でいることに注意してください。φ0は定数、κtは翻訳能力を示すパラメータで、リボソームの伸長速度に比例します。第二に、バイオマス生産速度（成長速度に比例）のためのバイオマス構成要素は、同等の栄養流入によって維持される。
(2)
ここでϕPはP-セクターと呼ばれ、この栄養フラックスを触媒する「異化」酵素を含むプロテオーム画分である。ここで、κnは重要なパラメータであり、基質の「栄養能力」または「栄養の質」を示す。したがって、栄養フラックスと翻訳フラックスの両方が、より速い成長を促進する。しかしながら、プロテオームセクターϕは、全プロテオームの一部であり、したがって制約がある。言い換えれば、これらのセクターの合計は、理論的にはプロテオームの100%に等しいが、経験的には100%より小さいことが分かっている最大分率を超えることはできない：
(3)

拡大サムネイル
図1. 成長法則とタンパク質投資。
a, 細菌成長法則モデルの概要。成長速度は、P-セクターによって触媒される栄養流入と、R-セクターによって触媒されるタンパク質生合成による栄養消費のバランスによって決定される。Q-セクターはプロテオームの成長速度に依存しない一定の部分である。栄養の質κnは、与えられたP-セクターの画分に対してどれだけの栄養フラックスが達成されるかを決定する。栄養品質が高い（κnが大きい）場合、P-セクタが小さいほど十分な栄養フラックスが達成され、R-セクタのプロテオームがより多くの生合成のために解放され、より高い成長がもたらされる。(Biorender で作成したパネル） b, 異なる基質のトランスポーター（または第一代謝酵素）のタンパク質コピー数を、それぞれの基質で達成された成長速度に対してプロットしたもの。タンパク質コピー数は、プロテオミクス[6]とリボソームプロファイリングデータセット[12]を組み合わせて、同じ低速炭素制限成長条件について計算した。

doi:10.1371/journal.pcbi.1011735.g001

詳細 "
式[1-3]を組み合わせると、増殖速度、翻訳能力、基質の「質」の関係式を与えることができる：
(4)
ここでλmaxは、プロテオームの成長速度不変分率φfixedに関係する最大成長速度に似ており、λmax = (1-φfixed)κtを介している。

式[4]によると、翻訳能力κtも最大成長率λmaxも炭素基質には依存しないので、成長法則の中で成長率を決定する重要なパラメーターは栄養質κnである。図2Bに示すように、このパラメータは、最大成長率におけるP-セクターのサイズを決定する。良い」基質（κnが大きい）上での成長では、P-セクタ ーが小さくなり、リボソーム（R-セクタ ー）により多くのプロテオーム資源が解放されるため、より速い成 長が可能になる（図2B、右側）。逆に、「貧弱な」基質（小さなκn）では、P-セクタが大きくなり、リボソームのR-セクタのサイズが制約されるため、成長が遅くなる（図2B、左側）。

拡大サムネイル
図2. モデルの要約。
a, 成長法則モデルとパラメータの概要。φRはプロテオーム中のリボソーム分画。φ0は定数、κtは翻訳能力を示すパラメータ。φPはPセクターと呼ばれ、この栄養フラックスを触媒する「異化」酵素を含むプロテオーム画分である。κnは「栄養能力」または「栄養の質」である。プロテオームセクターの合計は、λmax = (1-φfixed)κtを介してプロテオームϕfixedの成長率不変フラクションに関連する最大成長率に似ている。低栄養質の場合（左）、十分な栄養フラックスを達成するためには、P-セクターの高発現レベルが必要である。このため、リボソームセクターϕRに利用できるリソースが少なくなり、全体として成長が遅くなる。逆に、高栄養質κn（右）の場合、より高い栄養流束はより小さなP-セクタ ーによって触媒され、リボソームセクターϕRの高発現のためにプロテオミクス リソースを解放し、より速い成長をもたらす。 c, cAMPを介したC-セクター発現の関数としての栄養流束と成長速度の図解（左）。円グラフ（右）に示されているように、C-セクターは成長理論におけるP-セクターの主要な構成要素の一つである。もう一つの大きな部分は、ppGpp活性化タンパク質セクターであり、我々はこれをSセクターと呼んでいる（Sはストレスを意味する）。ほとんどのトランスポーターと基質特異的代謝遺伝子はC-セクターの一部であり、C-セクターを増やすと栄養フラックスが増加する（破線、左上パネル）。より高い栄養フラックスは成長速度の増加につながるが、それは生合成のためのフラックスが栄養フラックスと釣り合う最適レベルまでである（左下パネル）。C-セクターの発現量がさらに高くなると、成長率が低下する。これは、C-セクターが不均衡に生成した栄養フラックスを処理するためのR-セクターのプロテオーム資源が不十分だからである。栄養の質κnは、C-セクタ誘導1回につきどれだけの栄養フラックスが得られるかによって決まる。良い」基質では栄養フラックスが急峻に増加する（青破線、左上パネル）のに対し、「悪い」基質では栄養フラックスの誘導はずっと平坦になる（オレンジ破線、左下パネル）。したがって、「貧弱な」基質ではcAMPレベルは高くなるが、成長速度は「良好な」基質よりも遅くなる（左下パネル）。栄養の質を定義する栄養フラックス誘導の急峻さは、基質特異的酵素の触媒速度によって決定されるが、基質特異的トランスポーターと酵素の発現レベルによっても決定される。基質特異的トランスポーターと酵素のコアプロテオーム分画をCセクターと呼ぶ。そして、基本的な生化学的酵素学的性質に基づく核となる栄養素の質を. 成長法則に現れる効果的な栄養質は、発現割合 f を変えることで調節できる。コア酵素プロテオーム分画ϕCはP-セクターϕPのごく一部であるため、タンパク質コストの点で最もコストの高い基質であっても、発現分画fを変化させることにより、生態学的な必要性に応じて栄養の質を増減させることができると仮定する。基質特異的代謝の一部ではないP-セクター分画を「適応性」セクターϕADとする：ϕAD = ϕP-ϕC* 。このセクターの成分は、現在の生育条件下で生育を支えるために重要ではなく、代わりに準備反応を構成する。 d, 核となる異化分画が、どのように栄養の質と生育速度を決定するかを図示。共規制Cセクターの中で、発現が低く基質特異的酵素の誘導が弱いと、有効な栄養品質が低くなり、適応性セクターϕADの発現レベルが高くなる（左）。逆に、コア異化分画が大きいと、成長が速く、適応性セ クターϕADの発現が相対的に低くなる（右）。コア異化率を調節することによって、バクテリアは、存在する栄養素によって伝えられる環境に関する情報を、環境の変化やストレスの発生に対する適応性や備えを決定する資源配分の決定に変換することができる。(イラストはBiorenderで作成）。

doi:10.1371/journal.pcbi.1011735.g002

詳細 "
成長法則は、実験的に定量的に検証された一連のエレガントな予測を行い[3,4]、多くの詳細なモデル[1,6,7]の基礎となっている。しかし、成長速度を決定するパラメータである栄養質κnをどのように解釈すべきかという基本的な疑問は残る。栄養の質は、基質を代謝するのに必要な異化経路のプロテオームコストのような本質的な炭素特異的特性である可能性があり、したがってこれらの代謝酵素や輸送体の最大触媒速度Vmaxのような基本的な酵素特性によって決定される。この場合、「貧弱な」基質上での成長は、成長速度を制限するP-セクターϕPの義務的な増加につながる。もう一つの可能性は、栄養の質κnが「可塑的」パラメータであり、炭素特異的トランスポーターと酵素の相対的発現レベルによって大きく決定されることである。この場合、バクテリアは進化によって、特定の基質でゆっくり増殖するようにプログラムされている。異なる種のバクテリア、さらには異なる菌株は、「栄養の質」を異なるレベルに設定し、異なる速度で増殖する可能性がある。そして、炭素特異的トランスポーターや代謝酵素の発現レベルを変えるだけで、増殖速度を変えることができるはずである。しかし、個々の基質の代謝経路には、一般的に多くの酵素やトランスポーターが関与しており、それらが協調して発現される必要があるだけでなく、発現レベルやフラックスに影響を与える転写制御やアロステリック制御の層がさらに存在するため、このアイデアは単純であるにもかかわらず、実験的に検証するのは困難である。

材料と方法
細菌増殖培地の調製
本研究で述べた実験では、単一炭素および単一窒素源を含む最小培地（N+C+最小培地と呼ぶ）を使用した。この最小培地では、単一窒素源として20mM NH4Clを維持し、必要に応じて炭素源として20mMグルコースまたは20mMマンノースを使用した。

最小培地を作るために、まず4X N-C-塩ストック溶液を調製し、1Lの4X N-C-溶液を調製するためのレシピを以下に示す。

拡大サムネイル
doi:10.1371/journal.pcbi.1011735.t001

詳細 "
1X N+C+最小培地を調製するために、4X N-C-塩溶液ストックを最終培地処方で1X濃度に希釈し、20mM NH4Cl（最終濃度）を添加し、炭素源（20mMグルコースまたは20mMマンノース）を別々に添加した。調製後、各培地は使い捨ての真空濾過システム（コーニング社製、ポアサイズ0.22のPESフィルター）を用いて濾過した。炭素源は、D（+）マンノース（Sigma Aldrich, M6020-25G, Lot #BCBV4824 ）とグルコース（Sigma, G5146）から調製した1Mストック溶液から添加した。

YCE119の構築
D-マンノースPTSペルミアーゼmanXYZを駆動する染色体プロモーターをグルコースPTSトランスポーターPptsGのプロモーターに置換し、同系統のmlc遺伝子を欠失させた。

株構築にはNCM3722をバックグラウンドとして用いた。

菌株の遺伝子型 NCM3722 FRT-Kan-FRT:rrnBT:PptsG-m5'UTR-manX, Δmlc, FRT-FRT:Ptet-manA.

mlc遺伝子は、慶應コレクションから作成したmlcΔ p1ライセート[8]でノックアウトした[9]；その後、カナマイシンカセットをワンステップ不活性化法でフリップアウトした[10]。Tetプロモーターを染色体上でmanA遺伝子に組み込むために、pkD13プラスミドを用い、manA自身の染色体プロモーターを置き換えるためのmanA標的領域も含むプライマーでPtetプロモーターを増幅した。PCR産物の塩基配列を決定した後、pKD46組換え法を用いて標的株に染色体組み込み、カナマイシンカセットを反転させた[10]。グルコースPTSトランスポーターPptsGのプロモーターは、まずギブソンアセンブリーを用いてpKD13プラスミドにクローニングした。次に、このギブソンアセンブリー産物を、ptsGプロモーターからmanX遺伝子にまたがるプライマーを用いてPCR増幅し、相同領域を含むPCR鋳型として用いた。PCR産物の塩基配列を決定した後、pKD46組換え法[10]を用いて標的株に染色体組み込み、カナマイシンで選択した。

細菌の培養と増殖速度の測定
WTとYCE119の単離コロニーをそれぞれのLBプレートから取り出し、5mlのLBを入れたガラス管に接種し、2～3時間培養した。生物学的複製のために、複数のチューブにそれぞれ異なる単一コロニーを接種した。接種したLBチューブは、37℃、200 rpmのオービタルシェイクを行う振盪培養器（infros HT）で培養した。LB中で2～3時間増殖した後、1％接種液を新鮮な最小培地（N+C+グルコースまたはN+C+マンノース）の入ったガラス管に移し、振盪培養器で一晩培養した。このようにして、同じコロニーを2種類の培地で増殖させ、下流の実験に利用することができる。翌朝、最小培地中で一晩培養したコロニーから1％接種液を取り出し、5mlの新しい最小培地（それぞれグルコースまたはマンノース）を入れたガラス管に移した。接種したばかりのチューブを、37℃に設定したシェーカーウォーターバスに入れ、200rpmのオービタルシェイクを行った。

サイクリックAMPを用いた実験では、25 mMのcAMPストック溶液（サイクリックAMPナトリウム塩、シグマ社製、A6885）から、新鮮な最小培地を入れたガラス管に直接cAMPを添加し、その後、チューブに目的の細菌株を接種した。

増殖速度の測定には、各生物学的複製について、定常増殖中の少なくとも4時点のサンプルを採取し、分光光度計（Genesys 30可視分光光度計、Thermo Scientific社製）を用いて光学密度（OD600）を測定した。倍加時間と増殖率は、測定したODを経過時間の関数として半対数スケールでプロットすることにより決定した。

範囲伸長アッセイ
Cremerら[11]のプロトコルを改変した。軟寒天培地を調製するため、1X N+C-最小培地に0.25%寒天を混合し、寒天含有培地をオートクレーブで滅菌した。糖の変性やカラメル化を避けるため、オートクレーブ処理時に炭素源は添加しなかった。1Mグルコース溶液と1Mマンノース溶液を別々に調製し、0.22μmのフィルターを通して滅菌した。オートクレーブ滅菌した軟寒天培地と炭素原液（グルコースとマンノース）を無菌バイオセーフティキャビネット内に採取し、グルコースまたはマンノースの最終濃度が20mMになるように、グルコースとマンノースを別々に軟寒天培地に添加した。それぞれの炭素源を添加した後、15mlの軟寒天を100mm滅菌プラスチックシャーレに注ぎ、層流バイオセーフティキャビネット内で無菌状態を維持した。なお、Cremerらとは異なり、寒天培地には誘引剤を添加していない。cAMP含有軟寒天培地プレートでは、前述したように、25mMのストック溶液（環状AMPナトリウム塩、シグマ社製）からcAMPを（それぞれの炭素源を添加した後の）まだ温かい軟寒天培地に添加し、最終濃度が3.5mMになるようにした。層流バイオセーフティキャビネット内の60mmプレートに7mlの温寒天を流し込んだ。

プレートに流し込んだ後、寒天を冷まし、固まったらプレートの蓋をし、プレートをバイオセーフティキャビネットから取り出した。寒天は柔らかいため、プレートを反転させることはできない。

範囲拡大アッセイのために、WT（NCM3722）とYCE119の培養を、20mMグルコース、20mMマンノース、および20mMマンノースに3.5mM cAMPを加えた最小培地で、上述のプロトコールに従って増殖させた。それぞれの培養がまだ指数関数的増殖期にあり、ODが0.4-0.5程度に達した時点で、指数関数的に増殖している各チューブから2μlの培養を取り出し、あらかじめ温めておいた（37℃まで）軟寒天プレート上に液滴として静かに置いた。各プレートに、4つの液滴を互いに等距離に置いた。プレートは37℃の空気インキュベーターに注意深く置き、倒立させないようにした。一晩のインキュベーション後、プレートを取り出し、特注のプレートイメージングセットアップでイメージングした。撮像後、プレートをインキュベーターに戻し、3日目に再度撮像した。長時間のインキュベーション中にプレートが乾燥しないように、水受け皿を開けてインキュベーターを加湿しておいた。培養期間中、蓋の内側の水滴は滅菌した吸水紙で浸して取り除いた。

コロニーサイズ測定のため、プレート画像をFIJIで解析した。各コロニー画像は閾値を適用して2値化し、2値画像からコロニー面積を算出した。

飢餓アッセイ
WT（NCM3722）細胞は20mMグルコースまたは20mMマンノースを含む最小培地で指数関数的に増殖させ、YCE119細胞は20mMマンノースまたは20mMマンノースと3.5mM cAMPを含む最小培地で増殖させた。細胞がまだ指数関数期（OD0.2-0.4）にあるとき、指数関数的に増殖している培養からアリコートを取り出し、飢餓アッセイを行った。飢餓アッセイ開始時の細胞数をほぼ同じに保つため、サンプルの採取量は光学密度に応じて調整した。細胞を遠心分離してペレット化し、炭素を含まない最小培地（N+C-）に懸濁した。このステップを2回繰り返し、炭素源の痕跡を除去した。最終的に細胞は、ガラス管中の炭素源を欠く5mlのN+C-飢餓培地に再懸濁され、37℃、200rpmの振盪空気インキュベーターに入れられた。飢餓アッセイ開始時に細胞を炭素フリー培地に再懸濁した直後、各チューブからサンプルを取り出し、炭素フリー培地で10万倍に希釈した。各チューブから希釈したサンプル100μlを、塩化テトラゾリウムを含むLB-寒天プレートにプレーティングした。代謝的に活性のある生きた細胞は、このプレート上で赤色のコロニーを形成する。プレーティング後、プレートを37℃の空気インキュベーターで一晩培養し、翌朝、特注のプレートイメージングセットアップを用いて画像化した。カーボンフリー培地での飢餓培養を1週間振盪インキュベーターで維持し、実験終了時に、塩化テトラゾリウム含有LBプレートにプレーティングして生存細胞数を定量した。実験最終日、細胞をカーボンフリー培地で20,000倍に希釈し、プレーティングした。プレートを37℃のインキュベーターで一晩培養し、翌朝、特注のセットアップを用いて画像化した。各プレート上のコロニー数をCell Profiler（オープンソースの画像処理ソフトウェア）を用いてカウントし、実験開始時の同条件のコロニー数と正規化し、生存率を算出した。

Diauxic shiftタイムラグの測定
WT株（NCM3722）とYCE119株は、単離したコロニーをLB培養し、37℃に設定した振盪培養器（200rpm）で2～3時間培養した。生物学的複製のために、複数の単離コロニー（NCM3722はn=3、YCE119はn=3）をLBに接種した。LB中で数時間増殖させた後、1％接種液を1％（約555μMのグルコースまたはマンノース）を含む最小培地に移した。WT株はN+C+555μMグルコース培地に、YCE119株はN+C+555μMマンノース培地に接種した。接種したチューブは、37℃に保たれた振盪培養器（Infors HT）に入れ、200rpmのオービタル振盪を行った。翌日、一晩培養したうちの1%を、555μMグルコース（WT）または555μMマンノース（YCE119）を添加した5mlの新鮮なN+C+最小培地に別々に接種した。一晩の培養から、YCE119 株も 555uM のマンノースを添加し、3.5mM のサイクリック AMP（25mM水性ストック溶液から添加）を添加した最小培地に接種した。マンノース中の WT (NCM3722) を測定するため、LB 培養（同じ 3 生物学的複製コロニー）から得た 1%接種片を、早朝に 20mM のマンノースを含む最小培地に接種し、振盪空気インキュベーターで培養した。これらの培養が指数関数的増殖期に達し、ODが～0.5になった時点で、1%接種液を555μMマンノースを含む最小培地に移した。マンノース中のWTのラグフェーズの測定は、別のプレートで行った。

酢酸でのラグフェーズと二重性シフト後の成長を測定するため、上記の各培地条件に5mM（最終濃度）の酢酸ナトリウムを加え、ボルテックスミキシングでよく混合した。接種したばかりのチューブを空気インキュベーターで2～3時間培養した後、200μlのサンプルを暗色壁の透明底96ウェルプレート（Greiner bio-one、655090）に移した。各生物学的複製について、96ウェルプレートの複数のウェルを使用した。各ウェルの OD600 を BioTek Synergy H1 マイクロプレートリーダーで経時的に測定した。各生物学的複製について、複製ウェルからのOD600のバックグラウンド減算平均をまず計算し、次にすべての生物学的複製の平均と標準偏差をプロットに用いた。ラグタイムを定量化するため、各株の指数関数的増殖が鈍化し、グルコースが枯渇してジアオキシックシフトが開始した時点に各条件を正規化した。各菌株の正規化時点を時間0とし、時間の関数として正規化した蛍光強度を半対数スケールでプロットした。

Pセクターの割り当てとタンパク質コストの計算
P-セクタータンパク質が高発現している低増殖速度（0.45）における主要な炭素輸送酵素（または一次炭素分解経路の最初の酵素）のタンパク質コピー数を推定するために、グルコース極少量培養で増殖させた大腸菌のリボソームプロファイリングによって決定されたタンパク質コピー数を組み合わせた。Liら[12]がグルコース最小培地で増殖させた大腸菌のリボソームプロファイリングで求めたタンパク質のコピー数（S1表参照）と、Huiら[6]が15N標識と質量分析で求めた異なる増殖速度間の倍数変化（S2表参照）を、両方のデータセットで現れたタンパク質について組み合わせた。それぞれの基質（酢酸、マンノース、ラクトース、グリセロール、ピルビン酸）における増殖率は、Youら[1]から引用した。ただし、マンニトールにおける野生型株の増殖率は、当研究室で測定する必要があった。

結果
第一に、異なる基質の栄養の質が、基質特異的トランスポーターや酵素へのプロテオーム分配にどの程度反映されるかを明らかにしたかった。もし栄養の質が炭素異化の本質的なコストであるならば、より質の低い基質では、その基質上での生育中に、より大きなプロテオーム分画が必要となるはずである。しかしながら、多くの異なる基質における基質特異的異化タンパク質の絶対タンパク質量を比較できるデータセットは、今のところ存在しない。この疑問を解決するため、我々は同じ増殖速度における異なるP-セクタータンパク質のコピー数を比較したいと考えた。具体的には、異なる基質を異化するトランスポーターや代謝酵素と、P-セクターが完全に活性化した低成長速度におけるそれらの発現量に興味があった。そこで、Liら[12]がグルコース最小培地で増殖させた大腸菌について、リボソームプロファイリングによって決定したタンパク質の絶対コピー数と、Huiら[6]が15N標識と質量分析によって決定した、異なる増殖速度間の相対的な倍数変化を組み合わせた。驚くべきことに、炭素トランスポーター（あるいは分解経路の最初の代謝酵素）のコピー数を、これらの炭素源上での大腸菌の増殖速度に対してプロットしたところ、ランク順の反相関が見つかった（図1B）。より貧弱な基質に関連するトランスポーターや代謝酵素は、より良好な炭素源に関連するものよりも高いコピー数で発現していた。

プロテオミクスのデータセットには限られた範囲しかなく、基質利用経路のトランスポーターや最初の酵素しか解析していないが、この発見は栄養の質とタンパク質投資との関係を示唆している。実際、もし栄養の質が酵素やトランスポーターの最大触媒速度（Vmax）の違いによって直接引き起こされるのであれば、タンパク質コストと成長速度の間にこのような反相関があるのは、これらの基質上での成長中の成長法則から導かれるはずである。タンパク質量を決定した実験成長条件にはこれらの基質が存在しなかったので、観察された反相関はやはり驚くべきものである。従って、異なる基質上での成長速度は、これらの基質のトランスポーターや代謝酵素の発現レベルに反映されるようである。個々のタンパク質の大きさを考慮して、コピー数をタンパク質コストに変換しても、同様の関係が成り立つことがわかった（S1図）。

とはいえ、基質特異的なトランスポーターや酵素に特化したプロテオーム分画は比較的小さく、細胞膜の容量は細胞の形を変えることで増やすことができるため、貧弱な基質での成長速度が、タンパク質コストや細胞膜上の利用可能な容量によって直接制限されているのかどうか、私たちは懐疑的だった。そこで我々は、マンノース上での大腸菌の増殖速度が、基質輸送と代謝に必要なタンパク質の生産コストによって直接的に制限されるのか、あるいは基質輸送に利用可能な容量によって他の方法で制限されるのかを、直接的に検証したいと考えた。図1Bの基質群の中で、最も遅い炭素源の一つであり、見かけのタンパク質コストが2番目に高いマンノースに注目することにした。酢酸での生育には、中心代謝を完全に迂回し、解糖のフラックスを逆転させて糖新生モードにする必要があるのに対し[13]、マンノースは、ほんの一握りの専用トランスポーターと酵素の発現しか必要としない解糖基質である。我々の戦略は、より速い成長速度を達成するために、マンノース異化における潜在的なボトルネックをすべて同時に緩和しようとするものであった。増殖速度に影響を与えるプラスミド発現の負担を避けつつ発現レベルを変えるために、D-マンノースホスホトランスフェラーゼ系（PTS）パーミアーゼmanXYZを駆動する染色体プロモーターを、グルコースPTSトランスポーターPptsGのプロモーターに置き換えることにした。グルコース不足によるこのプロモーターの炭素特異的抑制を防ぐため、mlc遺伝子も欠失させた。Mlcは、グルコースの存在に依存してPTS系の発現を抑制する転写因子である[14,15]。最後に、代謝ボトルネックを防ぎ、マンノースフラックスが効率的に解糖に入るようにするため、マンノース-6-リン酸イソメラーゼ遺伝子manA遺伝子の染色体プロモーターをTetプロモーターに置き換えた。TetRの発現がなければ、このプロモーターは強力な構成的プロモーターのように働く[16]。その結果、YCE119株は、図3Aに示すような遺伝子系を獲得した。

拡大サムネイル
図3. 栄養質の可塑性。
a, マンノース代謝に必要なトランスポーターと代謝酵素の染色体プロモーターを、グルコーストランスポーター（P-ptsG）のプロモーターに置き換えた。グルコース不足による抑制を防ぐため、グルコース特異的転写制御因子Mlcをノックアウトした。最後に、処理されたマンノースからの炭素フラックスが確実に解糖経路に入るように、マンノース-6-リン酸イソメラーゼを強力な構成的プロモーター（P-tet）の下に置いた。この株をスワッププロモーター株（YCE119）と呼ぶ。(Biorenderで作成したコンストラクトマップ図) b, グルコースとマンノース上での野生型とスワッププロモーター株(YCE119)の成長速度。マンノースは野生型にとって最も遅い基質の一つであり（オレンジ色の丸）、グルコースはしばしば大腸菌の最良の基質と考えられ、最小培地での増殖速度が最も速い（青色の丸）。しかし、スワップされたプロモーター株は、グルコース上では野生型と同じくらい速くマンノース上で増殖する（オレンジの三角形）。したがって、スワップされたプロモーター株の遺伝子組み換えは、マンノースの栄養質をグルコースの栄養質に変えた。これは、栄養の質は基本的な生化学的制約によって制限されないことを意味する。対のないt検定を行い、以下のP値が得られた。WT グルコース：WT マンノース P値＜0.0001。WTマンノース：YCE119マンノース P-value<0.0001、WTグルコース：YCE119マンノース：有意ではない（ns） c, 異なる基質でcAMPレベルを滴定したTowbinら[17]のデータ。「d, Towbinら[17]による、異なる基質上での内因性Crp活性とそれぞれの基質上での増殖速度との逆相関。貧弱な基質では、最大増殖のために高いcAMPレベルが必要である。最大成長率についてCRP活性対成長率をプロットしても、同様の関係が見られる（S3 Fig）。

doi:10.1371/journal.pcbi.1011735.g003

詳細 "
次に、プロモーターを交換した株の増殖速度を、バッチ培養で野生型株と比較して測定した。もし成長速度が、マンノース特異的代謝のタンパク質コストや、細胞膜の容量が限られているために達成できる取り込み速度によって本当に制限されているのであれば、スワップされたプロモーター株でマンノース輸送体や代謝酵素を過剰発現させても、成長速度にプラスの影響はないはずである。実際、成長法則によれば、マンノース特異的経路を過剰発現させると、P-セクターとR-セクターのバランスが崩れ、成長率が低下するはずである。その代わりに、プロモーターを交換した株は、マンノース最小培地上でも、グルコース最小培地上でも、野生型株と同じ速度で増殖することがわかった（図3B）。この株は、manXYZ オペロンのプロモーターが交換されているため、簡単のためにプロモーター交換株と呼ぶが、この株では manA のプロモーターも強力な構成的プロモーター（Ptet）に交換され、転写因子 Mlc をコードする遺伝子はノックアウトされていた。これらの改変のサブセットがマンノース上での増殖速度に与える影響をS2 Fig.に示す。注目すべきことに、個々の改変はいずれも増殖速度の完全な優位性を与えるには不十分であった。また、manXYZオペロンを駆動する強力な構成的プロモーター（Ptet）は、PptsGプロモーターと同じように、マンノース上での生長速度に優位性を与えることもわかった。これらの表現型は、マンノースが本質的に「貧弱な」基質ではなく、マンノース上での野生型の遅い増殖速度が、基本的な制約や限界の結果ではないことを鮮明に示している。栄養の質は、少なくともマンノースの場合、基本的な生化学的あるいは酵素的な制約ではなく、可塑的な性質であるようだ。実際、この結果は、グリセロールやフルクトース上での大腸菌の生育速度が最適でないというこれまでの観察結果[17,18]や、内因性レベルのcAMPが原因で生育速度が最適でないという報告[17]と一致する。また、緑膿菌のような他の細菌種では、中心代謝が高度に保存されているにもかかわらず、「豊富な」解糖系基質よりも酢酸のような「貧弱な」糖原性基質で速く増殖する[13]。

では、異なる基質における栄養の質はどのように解釈されるべきなのだろうか？我々は、異なる基質が、その「栄養の質」によって、生態学的ニッチの文脈における現在の生育環境の安全性と信頼性に関する情報を伝えることを提案する。P-セクターのサブセクターであるcAMP活性化C-セクター[1]では、現在の生育条件とは無関係な多くの炭素特異的トランスポーター、代謝酵素、その他のタンパク質が共制御されている（図2C、赤のセクター）。実際、大腸菌では、炭素源の「質」が低下するにつれて、代替炭素源の取り込み系を含め、より多くの遺伝子が徐々に活性化されることが古くから知られている[19]。さらに、P-セクターには、ppGppによって活性化される、ストレスや悪条件に対す る応答の準備経路も含まれており、S(tress)-セクターと呼ぶことにする（図2C、緑色のセ クター）。図2Cと2Dに示すように、共制御されているとはいえ、基質特異的トランスポーターと現在の生育条件での生育を可能にする酵素を構成する中核的なC-セクター（Cセクターと呼ぶ）は、C-セクター全体のごく一部に過ぎない可能性がある。成長法則によれば、P-セクター全体は、核となるCセクターによって触媒される栄養素のフラックスと、R-セクターを経由してタンパク質翻訳のためにリボソームによって消費されるバイオマス前駆体のフラックスが均衡するレベルまでアップレギュレートされる。P-セクターの誘導レベルが低すぎても高すぎても、プロテオームの配分がアンバランスになるため、成長速度が遅くなる（図2C、左パネル）。このことは、cAMP濃度を滴定したTowbinら[17]によって、実験的に鮮明に証明されている（図3C）。Towbinら[17]のデータから、対応するcAMP濃度の関数として最大増殖率を再プロットすることでわかるように、最大増殖率が達成されるcAMP濃度は、栄養塩の質に依存する（図2DおよびS3）。

貧弱な」基質は、「豊富な」基質と比較して、同じ栄養フラックスを達成するためにP-セクタ ーの高い誘導を必要とするため、cAMPレベルが高くなる（図2C、左パネル）。しかし、このフラックスは、コア栄養質で表される基質特異的酵素とトランスポーターの触媒速度に依存する一方で、はるかに大きなP-セクター内でのそれらの総発現割合fも同様に重要であり、f≦1で与えられる成長速度決定栄養質に帰結する。従って、成長速度を制限するタンパク質コストのほとんどは、現在の成長条件とは無関係なP-セクターの構成要素に由来する（図2D）。これはプロテオミクス[6]やゲノムスケールの代謝モデル[20]のデータと一致する。この場合、P-セクター内の基質特異的トランスポーターや経路の発現レベルを調整することで、特定の基質の栄養の質を自由に調整することができる。この効果は、スワップされたプロモーター株（YCE 119）におけるマンノース上での成長速度の劇的な増加によって鮮明に示されている。

ではなぜ細菌は、P-セクター内のトランスポーターや代謝酵素の発現レベルを下げることで、特定の基質の栄養価を下げようとするのだろうか？図4Aに示されているように、栄養の質が低下すると、適応性セクターのレベルが高くなる（図2Cと2D）。適応性セクターには、現在の培地に存在しない基質に対する多くの代替トランスポーターや代謝酵素だけでなく、飢餓状態での生存や運動性などに関連するタンパク質も含まれている可能性がある。この解釈によると、「栄養の質」は、最近特徴づけられた成長速度と適応性のトレードオフと一致する、高速成長か成長条件の変化への準備かという資源配分の決定を反映している[21,22]。

拡大サムネイル
図4. より高い栄養質のラグと飢餓コスト。
a,高栄養質（左）と低栄養質（右）における資源配分の図。低栄養質は、適応性セクターϕAdの高い発現レベルを反映している。(Biorenderで作成した円グラフ図。) b, Basanら[22]において、ラグフェーズに関連することが示されているタンパク質の相対定量。Huiら[6]のプロテオミクスデータ。(Biorenderで作成したカラーバー図。) c, Schinkら[23]による飢餓生存率の改善に関連することが示されているタンパク質の相対定量。プロテオミクスのデータはHuiら[6]による。 d, グルコースまたはマンノースから酢酸へのDiauxicシフト。野生型株は、グルコースからアセテートへ数時間のラグフェーズを示すが（青丸）、マンノースからアセテートへのラグフェーズはほとんどない（オレンジ丸）。プロモーターを入れ替えた株（YCE 119）は、マンノース上ではグルコースと同程度の増殖速度で増殖するが（図3B）、酢酸への迅速な切り替え能力を失っている。増殖培地にcAMP（3.5mM）を添加してC-セクターをアップレギュレーションすると、ラグタイムは大幅に短くなるが、モデル（Fig.2）が予測したように、増殖は遅くなる（S4 Fig）。すべての条件で3生物学的複製を用いた。e,初期CFUに対する7日間の飢餓後の生存率。野生型はグルコース（上のバー）よりもマンノース（下のバー）上で増殖した後の方が、炭素飢餓をはるかによく生き延びた。より増殖の速いスワップドプロモーター株（YCE 119）は、マンノース上での生存率の向上が見られなくなった（上から2番目のバー）。マンノース増殖培地には cAMP（3.5mM）を添加したが、飢餓培地には添加しな かったため、スワップされたプロモーター株は、増殖速度が遅くなる代償として、飢餓 生存率が向上した（上から 3 番目のバー）（S4 図）。N+C+マンノースで増殖させたYCE119には3つの生物学的複製を、N+C+グルコースで増殖させたWTには4つの生物学的複製を、3.5mM cAMPを添加したN+C+マンノースで増殖させたYCE119とN+C+マンノースで増殖させたWTには4つの生物学的複製を用いた。各生物学的複製は3連でプレーティングした。平均生存回数をプロットし、エラーバーは標準偏差を表す。対応のないt検定を行い、以下のP値を得た： WTグルコース-YCE119マンノース：有意ではない、WTグルコース-YCE119マンノース+3.5mM cAMP：0.0054、WTグルコース-WTマンノース＜0.0001。

doi:10.1371/journal.pcbi.1011735.g004

詳細 "
実際、Huiらによるデータセット[6]を用いると、図4Bと3Cにそれぞれ示すように、ラグタイムの最小化に関与することが示されたタンパク質[22]や、飢餓状態の生存を助けることが示されたタンパク質[23]の存在量が、栄養質の低下に伴って強く増加することがわかった。タンパク質量のこれらの変化は、適応性セクターϕADへのより大きな配分を反映している（図4A）。私たちは、タンパク質量のこれらの変化が表現型にも直接反映されているかどうか、特に、プロモーターを交換した株が、マンノースで成長する野生型株と比較して、より速い成長の代償を反映して、能力の損失を示しているかどうかを定量化したいと考えた。我々はまず、異なる基質上での生育に適応する能力を、タイムラグで定量化してテストした。最も長いが、最も頻繁に遭遇するラグタイムのひとつは、解糖系基質から一次発酵産物である酢酸への移行によるものである[21,22]。グルコースで生育している野生型は、マンノースで生育している場合よりも、アセテートへの2液性シフトのラグタイムが非常に長い（図4C、青丸対オレンジ丸）。しかし、予想されたように、マンノース上で生育するプロモーターを交換した株は、酢酸に素早くシフトするこの能力を失い、グルコース上で生育する野生型のラグタイムに匹敵する、長いラグフェーズを示した（図4D、オレンジの三角形）。

図2で概説したモデルによれば、ラグに関連するタンパク質の存在量を増やすことで、より大きな適応性セクターの一部であるCセクターを人為的にアップレギュレートすることで、ラグ時間を短縮できるはずである（図4B）。そこで、C-セクターを活性化するcAMPを生育培地に添加し、プロモーターを入れ替えた株の酢酸への二刺激性シフトにおけるラグタイムを測定した。実際、マンノース培地にcAMPを添加すると、スワップしたプロモーター株のラグが大幅に減少した（図4D、オレンジ色の逆三角形）。しかし、このラグタイムの改善は、cAMP 存在下での増殖速度が遅くなるという代償を払った（S4 Fig 参照）。

次に、プロモーターを入れ替えた株と野生型が、飢餓期間を生き延びる能力 をテストした。したがって、飢餓に適応して生き延びることは、自然環境における細菌の適性に大きく寄与すると考えられる。異なる基質上でバクテリアを増殖させた後、洗浄し、炭素を含まない培地に再懸濁した。そして、飢餓状態の様々な時点でコロニー形成単位をプレーティングしてカウントし、生存率を定量化した。飢餓関連タンパク質の存在量の変化から予想されたように（図4C）、マンノース最小培地でゆっくり生育した後、野生型株はグルコースで速く生育した後よりも、かなりよく生存した（図4E、1本目の棒対4本目の棒）。しかし我々の予想通り、マンノース上で増殖した後のこの飢餓生存能力の向上は、より速く増殖するスワップド・プロモーター株では完全に失われた（図4E、上から2番目のバー）。図2に概略したモデルによると、餓死前の培地にcAMPを添加することで、AD-セクターの高発現を誘導し、スワップしたプロモーター株の餓死生存能力の改善をレスキューすることが期待された。実際、飢餓前培地へのcAMPの添加は、生存率を向上させた（図4E、上から3番目のバー）。しかし、この餓死生存率の向上は、cAMPを添加したマンノース最小培地での成長速度の低下という代償を払った（S4図）。我々のモデルによると、この成長速度の低下は、増加したAD-sectorのタンパク質発現負荷によるものである（図2C）。

最後に、軟寒天培地上で、さまざまな運動性測定基準を用いて、現在の環境から逃避することを目的とした、もうひとつの適応性表現型である細胞運動性を調べた（図5A）。運動性もまた、べん毛タンパク質にプロテオミクスのリソースを大幅に投資する必要がある[6]。図5Bに示すように、Huiら[6]のデータセットに基づくと、運動性タンパク質の存在量は、栄養の質が低下するにつれて増加する。実際、マンノースで生育した野生型細菌は、グルコースで生育した野生型細菌よりもかなり運動性が高く、大規模な群れを示したコロニーの割合の増加（図5C、青い丸とオレンジの丸の比較）や、コロニー範囲の拡大の増加（図4D、青い丸とオレンジの丸の比較）によって定量化された。一方、プロモーターを入れ替えた株は、マンノース上で増殖すると、両方の指標に従っ て、このような運動性の増加が見られなくなった（図5Cと4D、オレンジの三角形）。グルコース上での野生型株と同様に、マンノース上でのスワップドプロモーター株は、滑らかなエッジを持つ小さなコロニーを形成し（図5A）、コロニーは群れを形成しなかった（図5C）。しかし、プレートにcAMPを添加してAD-sectorの高発現を人為的に誘導すると、プロモーター交換株は高い運動性を取り戻した（図5Cおよび4D、逆三角形）。バッチ培養で実証されたように、この高い運動性は、マンノース上でのスワッ プされたプロモーター株の増殖速度の低下という代償を払ったものである（S4 図）。したがって、微生物の運動性は、他の適応性表現型の栄養質依存性と密接に一致している（図4）。図3と図4は、遺伝子発現パターンと表現型が我々の提案した仮説と一致していることを示しているが、マンノース上での生育速度が遅いことの因果関係を示す証拠と考えるべきではないことに注意されたい。

拡大サムネイル
図5. 高い栄養質による運動性のコスト。
a, 軟寒天培地での運動性アッセイ。高速増殖培地上のコロニーは小さく、滑らかなエッジを示す（上図）。低成長培地上のコロニーは大きく、縁はフリル状である（中段）。低速増殖培地上のコロニーの一部は、より長距離にわたって群れる表現型を示す（下図）。(Biorenderで作成した円グラフ図） b, 運動性に関連するタンパク質の相対定量。Huiら[6]のプロテオミクスデータ。(Biorenderで作成したカラーバー図) c, 軟寒天培地上で群れを形成したコロニーの割合。グルコース（青丸）上では野生型は群れを形成しなかったが、マンノース（橙丸）上では相当数のコロニーが群れを形成した。プロモーターを入れ替えた株（YCE 119）はマンノース上で群れを作る能力を失ったが（オレンジの三角形）、cAMP（3.5mM）を添加すると、かなりの数のコロニーが群れを作った。グルコースで生育させたWT株は24コロニー、マンノースで生育させたWT株は72コロニー、グルコースで生育させたYCE119株は24コロニー、マンノースで生育させたYCE119株は48コロニー、3.5mMのcAMPを添加したマンノースで生育させたYSE119株は24コロニーを解析した。 d, 最小培地軟寒天培地プレート上で3日間コロニーサイズの成長を追跡した。野生型のコロニーサイズは、グルコース（青丸）よりもマンノース（橙丸）の方がはるかに大きくなり、高い運動性を示す粗い不規則なエッジを示した。プロモーターを交換した株は、マンノース上ではこの運動性の向上が見られなくなり、グルコース上では野生型と同程度のコロニーサイズの増加しか示さなかった（黄色の三角形）。グルコースで増殖させたWT株は24コロニー、マンノースで増殖させたWT株は72コロニー、グルコースで増殖させたYCE119株は24コロニー、マンノースで増殖させたYCE119株は48コロニー、3.5mMのcAMPを添加したマンノースで増殖させたYSE119株は24コロニーを解析した。正規化した平均面積の倍数変化を標準偏差とともにプロットした）。

doi:10.1371/journal.pcbi.1011735.g005

詳細 "
考察
興味深いことに、生態学的に複雑であるにもかかわらず、グローバルな細胞資源配分は、驚くほど単純な細菌増殖法則によって定量的に記述することができる。我々は、増殖法則が単純であるのは、実はエレガントな制御戦略の結果であり、栄養の質が特定の生態環境における資源配分を制御する便利な制御レバーを構成しているのだと仮説を立てた。図6に示すように、基質は微生物が自分たちのいる環境を識別するためのシグナルとして機能し、基質の質は資源配分戦略の調節媒介役となる。タンパク質のコストや膜内トランスポーターの容量制限のような基本的な生化学的・生物物理学的制限を反映するのではなく、栄養の質は、進化によって形成されたさまざまな生態環境の安全性、信頼性、収益性の確率的マップを反映している。従って、低栄養質の基質は、炭素源がすぐに枯渇する可能性があり、代替経路への投資が価値あるものになる環境、あるいは細菌が備えるべき他の形態のストレスと共存するか、それに先行する傾向がある環境を示している。栄養の質は、タンパク質への投資に反映されるトランスポーターや代謝酵素の効率と相関しているが、少なくとも特定の基質については、生理的条件下でこれらの効率によって基本的に制限されることはない。この研究では、我々が知る限り大腸菌の「最も貧弱な」基質であるマンノースについて、このことを実証した。また、中間的な品質の基質であるグリセロールとフルクトースでも、グルコースと同程度の増殖率で、実質的な増殖率の向上が見られたことを、文献から事前に収集した（S5図）。これらは孤立した例であり、大腸菌のすべての基質における栄養質の可塑性を網羅的に実証することは不可能であるが、これらのデータは、マンノース上での亜最大増殖は例外とは程遠く、一般に評価されているよりもはるかに一般的であることを示唆している。我々はここで、最大以下の増殖率が実際には普通であり、ほとんどの増殖条件における増殖率を大幅に改善できる可能性が高いことを提案する。

拡大サムネイル
図6. 環境の地図であり、資源配分戦略の媒介者としての栄養の質。
大腸菌のような細菌が進化した生態学的ニッチは、驚くほど異なる多くの環境から構成されており、それぞれが独自の報酬と危険性を伴っている。細菌がこれらの環境間を移行する軌道は、その自然なライフサイクルに支配されている部分もあるが、確率的な要素もある。細菌は、自らのフィットネスを最大化するために、自らが置かれている環境を特定し、それに応じてプロテオーム資源配分戦略を調整する必要がある。栄養素は細菌の生育を可能にするが、微生物が環境に関する情報を推測するための主要なシグナルとしての役割も果たす。進化によって形成された制御構造と酵素特性にコード化された栄養素の質は、環境の安全性と信頼性を示す地図として、またプロテオームの割り当て決定を実行する制御メカニズムとして機能する。このシンプルな制御アーキテクチャが環境を超えて保存されていることが、印象的な細菌増殖法則とそのエレガントな予測を生み出している。(イラストはBiorenderで作成）。

doi:10.1371/journal.pcbi.1011735.g006

詳細 "
我々は、栄養の質は、生態学的条件の変化に応じて進化によって迅速に適応できるダイヤルを構成していると論じている。このことは、実験室における適応的進化が、グルコースのような "良い "炭素源であっても、より急速な成長に素早くつながるという実験的観察結果[24]や、一点突然変異が成長速度の大幅な向上につながることがあるという実験的観察結果[25]と一致している。重要なことは、栄養の質を変えることによって環境の変化に適応しても、代謝のさまざまな部分を調整する、細かく調整された細胞プログラムが破壊されないことである。従って、このような制御構造により、細菌は環境の変化に高い適応性を持ちながら、中心代謝、適応性、ストレス応答、リボソームフラックスを調整する重要な最適化された制御プログラムを保持することができる。このような基質特異的制御系とグローバル制御系の統合が、リスク依存性遺伝子発現の調節因子であることは、以前にも示唆されている [19]。しかしここでは、「エネルギーが豊富な」基質や「エネルギーが乏しい」基質の結果として実行されるのではなく、この戦略は基質の質そのものを決定する中心的な要因である可能性を論じている。

参考情報
参考文献
1.You C, Okano H, Hui S, Zhang Z, Kim M, Gunderson CW, et al. サイクリックAMPシグナルによる細菌のプロテオームと代謝の調整。Nature. 2013;500: 301-6. doi: 10.1038/nature12446.
2.New AM, Cerulus B, Govers SK, Perez-Samper G, Zhu B, Boogmans S, et al. 異なるレベルの異化抑制は、安定した環境と変動する環境での成長を最適化する。PLoS Biol. 2014;12: e1001764. doi: 10.1371/journal.pbio.1001764. pmid:24453942
3.Scott M, Gunderson CW, Mateescu EM, Zhang Z, Hwa T. 細胞増殖と遺伝子発現の相互依存性： 起源と結果。Science (1979). 2010;330: 1099-1102. doi: 10.1126/science.1192588.
4.Scott M, Hwa T. Bacterial growth laws and their applications. Curr Opin Biotechnol. 2011;22: 559-65. doi: 10.1016/j.copbio.2011.04.014.
5.Scott M, Klumpp S, Mateescu EM, Hwa T. Evergence of robust growth laws from optimal regulation of ribosome synthesis. Mol Syst Biol. 2014;10: 747. doi: 10.15252/msb.20145379.
6.Hui S, Silverman JM, Chen SS, Erickson DW, Basan M, Wang J, et al. Quantitative proteomic analysis reveals a simple strategy of global resource allocation in bacteria. Mol Syst Biol. 2015;11. doi: 10.15252/msb.20145697. pmid:25678603
7.Basan M, Hui S, Okano H, Zhang Z, Shen Y, Williamson JR, et al. Overflow metabolism in Escherichia coli results from efficient proteome allocation. Nature. 2015;528. doi: 10.1038/nature15765.
8.Thomason LC, Costantino N, Court DL. P1導入による大腸菌ゲノム操作。2007;79:1.17.1-1.17.8.doi:10.1002/0471142727.MB0117S79.pmid:18265391.Curr Protoc Mol Biol.
9.Baba T, Ara T, Hasegawa M, Takai Y, Okumura Y, Baba M, et al. Escherichia coli K-12 in-frame, single-gene knockout mutants: Keio collection. このような変異株は、大腸菌K-12を用いたノックアウト変異株であり、大腸菌K-12を用いたノックアウト変異株である。
10.Datsenko KA, Wanner BL. PCR産物を用いた大腸菌K-12の染色体遺伝子のワンステップ不活化。Proc Natl Acad Sci U S A. 2000;97: 6640-5. doi: 10.1073/pnas.120163297.
11.Cremer J, Honda T, Tang Y, Wong-Ng J, Vergassola M, Hwa T. Chemotaxis as a navigation strategy to boost range expansion. Nature 2019 575:7784. 2019;575: 658-663. doi: 10.1038/s41586-019-1733-y. pmid:31695195.
12.Li G-W, Burkhardt D, Gross C, Weissman JS. タンパク質合成速度の絶対値を定量化することで、細胞資源の配分の根底にある原理が明らかになる。Cell. 2014;157:624-635.doi:10.1016/j.cell.2014.02.033.pmid:24766808.
13.Schink SJ, Christodoulou D, Mukherjee A, Athaide E, Brunner V, Fuhrer T, et al. 微生物の解糖/糖新生の特殊化は、フラックスセンシングの生化学的制約によって駆動される。このような背景のもと、微生物の糖分解・糖新生特化は、フラックスセンシングの生化学的制約によって駆動されている。
14.Decker K, Plumbridge J, Boos W. 陽性制御因子の負の転写制御：大腸菌のマルトースレギュロンの転写活性化因子をコードするmalTの発現は、Mlcによって負に制御される。Mol Microbiol. 1998;27: 381-90. doi: 10.1046/j.1365-2958.1998.00694.x. pmid:9484893
15.Plumbridge J. 大腸菌のPTSにおける遺伝子発現の制御：Mlcの役割と相互作用。Curr Opin Microbiol. 2002;5: 187-93. doi: 10.1016/s1369-5274(02)00296-5.
16.Klumpp S, Zhang Z, Hwa T. 細菌の遺伝子発現における成長速度依存的なグローバル効果。Cell. 2009;139: 1366-75. doi: 10.1016/j.cell.2009.12.001.
17.Towbin BD, Korem Y, Bren A, Doron S, Sorek R, Alon U. 細菌増殖法則における最適性と準最適性。Nat Commun. 2017;8: 14123. doi: 10.1038/ncomms14123.
18.Basan M, Hui S, Williamson JR. ArcAの過剰発現により発酵が誘導され、大腸菌の増殖速度が向上する。Sci Rep. 2017;7: 11866. doi: 10.1038/s41598-017-12144-6. pmid:28928483.
19.Liu M, Durfee T, Cabrera JE, Zhao K, Jin DJ, Blattner FR. 大腸菌による炭素源探索戦略を明らかにするグローバル転写プログラム。Journal of Biological Chemistry. 2005;280: doi: 10.1074/jbc.M414050200. pmid:15705577.
20.O'Brien EJ, Lerman JA, Chang RL, Hyduke DR, Palsson BO. Genome-scale models of metabolism and gene expression extended and refine growth phenotype prediction. Mol Syst Biol. 2014;9: 693-693. doi: 10.1038/msb.2013.52.
21.Basan M. 資源配分と代謝：支配原理の探索。Curr Opin Microbiol. 2018;45. doi: 10.1016/j.mib.2018.02.008. pmid:29544124
22.Basan M, Honda T, Christodoulou D, Hörl M, Chang Y-F, Leoncini E, et al. A universal trade-off between growth and lag in fluctuating environments. Nature. 2020. doi: 10.1038/s41586-020-2505-4.
23.Schink S, Ammar C, Chang Y-F, Zimmer R, Basan M. プロテオーム適応の解析から、飢餓生存における細菌エンベロープの重要な役割が明らかになった。このような研究は、細菌が飢餓状態から生還する上で重要な役割を担っていることを明らかにするものである。
24.LaCroix RA, Sandberg TE, O'Brien EJ, Utrilla J, Ebrahim A, Guzman GI, et al. Use of Adaptive Laboratory Evolution To Discover Key Mutations Enabling Rapid Growth of Escherichia coli K-12 MG1655 on Glucose Minimal Medium. Appl Environ Microbiol. 2015;81: 17-30. doi: 10.1128/AEM.02246-14. pmid:25304508.
25.Applebee MK, Joyce AR, Conrad TM, Pettigrew DW, Palsson BØ. 大腸菌における適応型グリセロールキナーゼ（GLPK）変異体の機能的および代謝的効果。Journal of Biological Chemistry. 2011;286: 23150-23159. doi: 10.1074/jbc.M110.195305.
26.Zwaig N, Lin ECC. 大腸菌の異化酵素グリセロールキナーゼのフィードバック阻害。Science (1979). 1966;153: 755-757. doi: 10.1126/science.153.3737.755.
27.Pettigrew DW, Liu WZ, Holmes C, Meadow ND, Roseman S. A single amino acid change in Escherichia coli glycerol kinase abolishes glucose control of glycerol utilization in vivo. J Bacteriol. 1996;178: 2846-2852. doi: 10.1128/jb.178.10.2846-2852.1996.
図を見る (7)
読者コメントを見る
著者について
指標を見る
メディア掲載
ピアレビューを見る
記事をダウンロード(pdf)
引用のダウンロード
この記事をメールで送る
PLOSジャーナル
PLOSブログ
トップに戻る
トップに戻る
PLOS
PLOSについて
フルサイト
フィードバック
連絡先
プライバシーポリシー
利用規約
メディアお問い合わせ
PLOSは非営利の501(c)(3)法人（#C2354500）で、米国カリフォルニア州サンフランシスコを拠点としています。

この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？