Abstract Genotype networks are sets of genotypes connected by small mutational changes that share the same phenotype. They facilitate evolutionary innovation by enabling the exploration of different neighborhoods in genotype space. Genotype networks, first suggested by theoretical models, have been empirically confirmed for proteins and RNAs. Comparative studies also support their existence for gene regulatory networks (GRNs), but direct experimental evidence is lacking. Here, we report the construction of three interconnected genotype networks of synthetic GRNs producing three distinct gene expression phenotypes in Escherichia coli . These genotype networks, composed of over twenty different synthetic GRNs, provide robustness in face of mutations while enabling transitions to innovative phenotypes. Through realistic mathematical modeling, we quantify robustness and evolvability for the complete genotype-phenotype map and link these features mechanistically to GRN motifs. Our work thereby exemplifies how GRN evolution along genotype networks might be driving evolutionary innovation.

Gene expression control based on CRISPRi (clustered regularly interspaced short palindromic repeats interference) has emerged as a powerful tool for creating synthetic gene circuits, both in prokaryotes and in eukaryotes; yet, its lack of cooperativity has been pointed out as a potential obstacle for dynamic or multistable circuit construction. Here we use CRISPRi to build prominent synthetic gene circuits in Escherichia coli . We report the first-ever CRISPRi oscillator (“CRISPRlator”), bistable network (toggle switch) and stripe pattern-forming incoherent feed-forward loop (IFFL). Our circuit designs, conceived to feature high predictability and orthogonality, as well as low metabolic burden and context-dependency, allowed us to achieve robust circuit behaviors. Mathematical modeling suggests that unspecific binding in CRISPRi is essential to establish multistability. Our work demonstrates the wide applicability of CRISPRi in synthetic circuits and paves the way for future efforts towards engineering more complex synthetic networks, boosted by the advantages of CRISPR technology.

DNA replication is a complex process that ensures the maintenance of genetic information. Recently, advancements in chromatin conformation capture techniques have enabled the modeling of DNA replication as a spatio-temporal process. Here, we present a stochastic hybrid model for DNA replication that incorporates protein mobility dynamics and 3D chromatin structure. Performing simulations for three model variations and a broad range of parameter values, we collected about 300,000 in silico replication profiles for fission yeast and conducted a parameter sensitivity analysis. We find that the number of firing factors initiating replication is rate-limiting and dominates the time until completion of DNA replication. In support of recent work, we also find that explicitly modeling the recruitment of firing factors by the spindle pole body (SPB) best recapitulates published origin efficiencies, and independently validate these findings in vivo. Accounting for probabilistic effects in molecular interactions, we further investigated the replication kinetics inherent to the model and were able to capture known properties of DNA replication. Importantly, we confirm earlier observations that, without further assumptions, the characteristic shape of a function commonly used to describe replication kinetics arises from a rate-limiting number of firing factors in conjunction with their recycling upon replication fork collision. While the model faithfully recapitulates global spatial patterns of replication initiation, additional analysis of spatial concurrence and competition suggests that a uniform binding probability is too simplistic to capture local neighborhood effects in origin firing. In summary, our model provides a framework to realistically simulate DNA replication for a complete eukaryotic genome, and to investigate the relationship between three-dimensional chromatin conformation and DNA replication timing.