Published 2021 | Version v1
Journal article

Optimal proteome allocation and the temperature dependence of microbial growth laws

Others:
Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER)
Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE) ; Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM) ; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV) ; Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de la Mer de Villefranche (IMEV) ; Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de la Mer de Villefranche (IMEV) ; Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement (INRAE)
Université Côte d'Azur (UCA)
Modeling, simulation, measurement, and control of bacterial regulatory networks (IBIS) ; Laboratoire Adaptation et pathogénie des micro-organismes [Grenoble] (LAPM) ; Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Grenoble - Rhône-Alpes ; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut Jean Roget
Analyse, ingénierie et contrôle des micro-organismes (MICROCOSME) ; Inria Grenoble - Rhône-Alpes ; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Grenoble Alpes (UGA)
Thales Group
INRIA Project Lab Algae in silico
ANR-17-CE40-0024,Maximic,Contrôle optimal de cellules microbiennes - stratégies naturelles et synthétiques(2017)

Description

Although the effect of temperature on microbial growth has been widely studied, the role of proteome allocation in bringing about temperature-induced changes remains elusive. To tackle this problem, we propose a coarse-grained model of microbial growth, including the processes of temperature-sensitive protein unfolding and chaperone-assisted (re)folding. We determine the proteome sector allocation that maximizes balanced growth rate as a function of nutrient limitation and temperature. Calibrated with quantitative proteomic data for Escherichia coli, the model allows us to clarify general principles of temperature-dependent proteome allocation and formulate generalized growth laws. The same activation energy for metabolic enzymes and ribosomes leads to an Arrhenius increase in growth rate at constant proteome composition over a large range of temperatures, whereas at extreme temperatures resources are diverted away from growth to chaperone-mediated stress responses. Our approach points at risks and possible remedies for the use of ribosome content to characterize complex ecosystems with temperature variation.

Abstract

International audience

Additional details

Created:
December 4, 2022
Modified:
November 30, 2023