Life is a complex phenomenon and in order to understand its underlying principles, we must be able to investigate every organizational layer that comprises it (from -omics to ecological ones). Exploring how the molecular information flows from both extra- and intracellular worlds through these layers and how they interact in the generation of phenotypic responses shall provide a more consistent background for both understanding and (re)engineering living systems. Besides, combining different approaches (in vivo and in silico) for dissecting these complex networks should allow us to achieve a more holistic and predictive view of biological phenomena. In this context, the present dissertation focus on exploring the transcriptional regulatory layer of bacteria, one of the most basal systems in gene regulation and in the integration of environmental stimuli. By merging a range of different yet complementary frameworks such as Synthetic Biology, Evolutionary Systems Biology and Metagenomics we have delved into the different aspects of this system for a more general understanding of its foundations. We have adopted the Synthetic Biology approach to explore how transcriptional logic and emergent phenomena might arise from the combinatorial architecture of complex promoters regarding the combination of specific Transcription Factor Binding Sites (TFBSs) - for the E. coli global transcription factors (TFs) Fis and IHF. Our results have shown that not only emergent phenomena might be observed in synthetic promoters, but also specific responses that resemble the dynamics of each of the individual components. Next, we have focused on applying the Evolutionary Systems framework to understand how evolutionary innovation might rise in cis-regulatory elements and what would be the main processes constraining their diversity. Our computational results based on datasets of TFBSs for three global regulators in E. coli - CRP, Fis and IHF - have pointed that transcriptional crosstalk (the sharing of TFBSs by different TFs) is ubiquitous in these systems and a key element regarding the evolution of regulatory logic and the constraining of TFBS diversity in bacteria. Lastly, we have adopted a Metagenomics approach to expand our understanding of transcriptional cis-elements beyond E. coli, by assessing and characterizing the diversity of constitutive promoters in environmental samples. These results have provided both qualitative and quantitative data regarding the natural sequence space of constitutive promoters in metagenomic libraries. In the final chapter of this dissertation, we have investigated bacterial metabolic networks, the most basal layer of molecular organization in living systems, which is deeply intertwined with transcriptional networks. Thus, we have developed a novel series of algorithms for automatic generation of stoichiometric metabolic models from (meta)genomic data, which can, in the future, be readily integrated with transcriptional data for the generation of in silico whole-cell models. Altogether, the current work has provided resourceful information regarding many aspects of transcriptional systems in bacteria which, provided the adequate theoretical framework, can be extrapolated to more complex systems such as eukaryotes. We believe this multiscale approach is fundamental for both understanding the general principles underpinning information processing in living systems and (re)engineering them for biotechnological applications.

A vida é um fenômeno intrinsicamente complexo e, para melhor compreender seus princípios fundamentais, devemos ser capazes de investigar todas as camadas organizacionais que a compõem (desde as -ômicas até as populacionais e ecológicas). O estudo de como a informação molecular extra e intracelular flui através dessas camadas bem como estas se interconectam na geração de respostas fenotípicas são essenciais para uma compreensão mais profunda e para (re)engenharia de sistemas biológicos. Além disso, a combinação de diferentes abordagens (in vivo e in silico) para dissecção destas redes complexas nos permite alcançar uma visão mais holística e preditiva destes sistemas. Nesse contexto, a presente dissertação foca na exploração da camada regulatória transcricional em bactérias, um dos sistemas mais basais na regulação gênica e na integração de estímulos ambientais. Ao combinar uma gama de abordagens diferentes, porém complementares, tais como Biologia Sintética, Biologia de Sistemas Evolutiva e Metagenômica, nós observamos sistema através de diferentes perspectivas para uma compreensão mais geral de seus fundamentos. Adotamos a abordagem da Biologia Sintética para explorar como a arquitetura combinatória de promotores complexos pode originar diferentes lógicas transcricionais e fenômenos emergentes, combinando sítios específicos de ligação de fatores de transcrição (TFBSs) - para os fatores de transcrição (TFs) globais de E. coli Fis e IHF. Nossos resultados mostraram que não apenas fenômenos emergentes podem ser observados em promotores sintéticos, mas também respostas específicas que se assemelham à dinâmica de cada um dos componentes. Em seguida, nos concentramos na aplicação Biologia de Sistemas Evolutiva para compreender como a inovação evolutiva poderia surgir em elementos cis-regulatórios e quais seriam os principais processos que restringem a diversidade destes. Nossos resultados computacionais baseados em conjuntos de dados de TFBSs para três reguladores globais em E. coli - CRP, Fis e IHF - apontaram que o crosstalk transcricional (o compartilhamento de TFBSs por diferentes TFs) é não somente muito comum nesses sistemas, mas também um elemento chave em relação à evolução de lógica regulatória e restrição da diversidade de TFBS em bactérias. Por fim, adotamos uma abordagem Metagenômica para expandir nossa compreensão dos elementos cis-regulatórios além de E. coli, avaliando e caracterizando a diversidade de promotores constitutivos em amostras ambientais. Esses resultados forneceram dados qualitativos e quantitativos sobre o espaço de sequências naturais de promotores constitutivos em bibliotecas metagenômicas. No capítulo final desta dissertação, investigamos redes metabólicas bacterianas, a camada mais basal de organização molecular em sistemas vivos, que se encontra profundamente entrelaçada com redes transcricionais. Assim, desenvolvemos uma nova série de algoritmos para geração automática de modelos metabólicos estequiométricos a partir de dados (meta)genômicos, que podem, no futuro, ser prontamente integrados com dados transcricionais para a geração de modelos in silico de células únicas. Em resumo, o trabalho atual forneceu novas informações sobre muitos aspectos dos sistemas de transcrição em bactérias que, dada uma base teórica adequada, podem ser extrapoladas para sistemas mais complexos, como eucarióticos. Acreditamos, assim, que essa abordagem multi-escala é fundamental tanto para compreensão dos princípios gerais que permeiam o processamento de informações em sistemas vivos quanto para (re)estruturá-los em aplicações biotecnológicas.