Das Einbringen von künstlicher Logik in biologische Kontrollsysteme ermöglicht es, das Verhalten von lebenden Zellen umzuprogrammieren. Dies hat vielerlei Anwendungen in der synthetischen Biologie, Biotechnologie und der Medizin. Dafür ist es nötig, künstlich Moleküle mit definierter Funktionalität zu generieren. Ribonukleinsäure (RNA) ist durch ihre enge Struktur-Funktions Beziehung, der Fähigkeit Umgebungsfaktoren zu detektieren und dadurch, dass sie enzymatische Reaktionen vollziehen kann, perfekt dafür geeignet.
Der momentane Ansatz, RNA Moleküle mit mehreren Zuständen, wie zum Beispiel Riboswitches, Thermoswitches oder sRNA kontrollierte Elemente, zu bauen, ist ein Arbeitsablauf mit mehreren Schritten. Idealerweise beinhaltet dieser eine ausführliche Analyse des biologischen Systems, das computerunterstützte Generieren und Optimieren von Sequenzen mit vordefinierten Eigenschaften, einen in silico Analyse- und Filterschritt, und experimentelle Bestätigung. Die Vision ist es, computerunterstütztes Entwerfen von RNA Bauteilen mit einer hohen Erfolgsquote möglich zu machen, wodurch der Laboraufwand signifikant reduziert wird.
Ich entwickelte Methoden und Werkzeuge, um viele Schritte dieses Arbeitsablaufes zu verbessern. Ein Dynamischer Programmierungsalgorithmus basierend auf einer Graphfärbemethode erlaubt es, RNA Sequenzen mit vordefinierten Struktur- und Sequenzeigenschaften gleichverteilt zu ziehen. Die Implementierung, RNAblueprint, ermöglicht eine flexible Kombination mit beliebigen Evaluierungs- und Optimierungsmethoden. Neue Zielfunktionsterme beschreiben den Mechanismus von spezifischen RNA Bauteilen in umfangreicher Art und Weise. Wir verwenden Wahrscheinlichkeiten und Konzentrationen von Strukturelementen, Techniken um Ligandenbindung zu modellieren, streben spezifisches kinetisches Verhalten an, oder verwenden ausführliche Transkriptions-/Translationsmodelle. Neuartige Visualisierungsinstrumente und das Anwenden von Filter- und Clustertechniken verbessern den Analyseschritt. Abschließend werden Labormethoden vorgeschlagen, um die angestrebte Funktionalität der konstruierten Systeme in ihrer Zielumgebung zu bestätigen.

Introducing artificial logic into biological control systems enables to reprogram the behavior of living cells with applications in synthetic biology, biotechnology and medicine. This requires to design artificial molecules with prescribed functionality. RNA is perfectly suited for this purpose due to its close structure to function relationship, its ability to sense environmental factors or to perform enzymatic reactions.
The current approach to design multi-state RNA molecules, e.g. riboswitches, thermoswitches or sRNA triggered devices, is a multi-step pipeline. It ideally comprises extensive analysis of the biological system, computational sampling and optimization of sequences with prescribed constraints, an in silico analysis and filtering step, and experimental validation. The vision is to enable computational de novo design of RNA devices with high success rate and thus to reduce laboratory efforts significantly.
Thus, I developed methods and tools to improve especially the computational steps of this pipeline. A dynamic programming algorithm based on graph coloring allows to uniformly sample RNA sequences given various constraints. The resulting library implementation, RNAblueprint, enables to flexibly combine it with arbitrary evaluation and optimization methods. New objective function terms describe the mechanism of specific RNA devices in an elaborate way. We use probabilities and concentrations of structural elements, techniques to model ligand binding, target specific kinetic behavior, or apply extensive transcription/translation models. New visualization tools and the investigation of filtering and clustering techniques improve the analysis step. Finally, laboratory methods are proposed to verify the desired functionality of the designed systems in their target environment.