Les réseaux métaboliques à l’échelle génomique décrivent les relations entre milliers de réactions et molécules biochimiques pour améliorer notre compréhension du métabolisme. Ils trouvent des applications dans les domaines chimiques, pharmaceutiques, et dans la biorestauration.La complexité de modèles métaboliques mets des obstacles á l’inférence des modèles, à la comparaison entre eux, ainsi que leur analyse, curation et amélioration par des experts humains. Parce que l’abondance des détailles dans les réseaux à grande échelle peut cacher des erreurs et des adaptations importantes de l’espèce qui est étudié, c’est important de trouver les correct niveaux d’abstraction qui sont confortables pour les experts humains : on doit mettre en évidence la structure essentiel du modèle ainsi que les divergences de celle-là (par exemple les chemins alternatives et les réactions manquantes), tout en masquant les détails non significatifs.Pour répondre a cette demande nous avons défini une généralisation des modèles métaboliques, fondée sur les connaissances, qui permet la création des vues abstraites de réseaux métaboliques. Nous avons développé une méthode théorétique qui regroupe les métabolites en classes d’équivalence et factorise les réactions reliant ces classes d’équivalence. Nous avons réalisé cette méthode comme une bibliothèque Python qui peut être téléchargée depuis metamogen.gforge.inria.fr.Pour valider l’intérêt de notre méthode, nous l’avons appliquée à 1 286 modèles métaboliques que nous avons extraits de la ressource Path2Model. Nous avons montré que notre méthode aide l’expert humain à relever de façon automatique les adaptations spécifiques de certains espèces et à comparer les modèles entre eux.Après en avoir discuté avec des utilisateurs, nous avons décidé de définir trois niveaux hiérarchiques de représentation de réseaux métaboliques : les compartiments, les modules et les réactions détaillées. Nous avons combiné notre méthode de généralisation et le paradigme des interfaces zoomables pour développer Mimoza, un système de navigation dans les réseaux métaboliques qui crée et visualise ces trois niveaux. Mimoza est accessible en ligne et pour le téléchargement depuis le site mimoza.bordeaux.inria.fr. / Genome-scale metabolic models describe the relationships between thousands of reactions and biochemical molecules, and are used to improve our understanding of organism’s metabolism. They found applications in pharmaceutical, chemical and bioremediation industries.The complexity of metabolic models hampers many tasks that are important during the process of model inference, such as model comparison, analysis, curation and refinement by human experts. The abundance of details in large-scale networks can mask errors and important organism-specific adaptations. It is therefore important to find the right levels of abstraction that are comfortable for human experts. These abstract levels should highlight the essential model structure and the divergences from it, such as alternative paths or missing reactions, while hiding inessential details.To address this issue, we defined a knowledge-based generalization that allows for production of higher-level abstract views of metabolic network models. We developed a theoretical method that groups similar metabolites and reactions based on the network structure and the knowledge extracted from metabolite ontologies, and then compresses the network based on this grouping. We implemented our method as a python library, that is available for download from metamogen.gforge.inria.fr.To validate our method we applied it to 1 286 metabolic models from the Path2Model project, and showed that it helps to detect organism-, and domain-specific adaptations, as well as to compare models.Based on discussions with users about their ways of navigation in metabolic networks, we defined a 3-level representation of metabolic networks: the full-model level, the generalized level, the compartment level. We combined our model generalization method with the zooming user interface (ZUI) paradigm and developed Mimoza, a user-centric tool for zoomable navigation and knowledgebased exploration of metabolic networks that produces this 3-level representation. Mimoza is available both as an on-line tool and for download atmimoza.bordeaux.inria.fr.

Les anthocyanes sont une famille de polyphénols très répandus chez les végétaux. Chez la vigne, elles sont responsables de la coloration des baies des cépages rouges, et sont impliquées dans les propriétés organoleptiques des vins. Une nutrition azotée faible induit la production des anthocyanes dans les cellules de la pellicule de raisin des cépages rouges via des mécanismes de régulation qui ne sont pas encore totalement élucidés. Dans ce contexte, nous avons étudié les mécanismes moléculaires impliqués dans la réponse de l’accumulation des anthocyanes pour différents niveaux d’apports azotés. Deux matériels biologiques complémentaires ont été utilisés : des suspensions cellulaires de vigne (lignée GT3) et des plants de Cabernet-Sauvignon, cultivés au vignoble.L’augmentation de la synthèse d’anthocyanes en réponse à la diminution de la nutrition azotée a été confirmée dans les baies et les cellules de vigne en culture. Les analyses transcriptomiques globales (génome complet) et ciblées (qPCR) ont mis en lumière des modifications de l’expression génique, notamment de gènes liés au métabolisme des flavonoïdes, en réponse à la nutrition azotée. L’expression de nombreux gènes structuraux impliqués dans la voie de biosynthèse des anthocyanes est induite par une faible nutrition azotée. La variation de l’apport azoté influence également de façon coordonnée l’expression des gènes régulateurs positifs (facteurs de transcription de type MYB) et négatifs (protéine de type Lateral organ Boundary Domain (LBD)) des gènes de la biosynthèse des flavonoïdes chez la Vigne. L’expression de gènes liés à la production d’énergie (NADH, NADPH), est également affectée.En parallèle, une approche intégrative a été développée sur les suspensions cellulaires, en combinant des mesures d’activités enzymatiques, des dosages de métabolites primaires et secondaires, avec un modèle de balance de flux (Flux Balance Analysis, FBA). Les cartes de flux obtenues prédisent que la diminution de l’apport azoté entraîne une augmentation des flux métaboliques dans la voie du shikimate et des phénylpropanoïdes ; ainsi qu’une répression de la majorité des flux dans les différentes voies du métabolisme primaire, à l’exception de la voie des pentoses phosphates, dont le flux est maintenu, et de la voie de synthèse de l’amidon qui est accrue. Les résultats obtenus plaident en faveur d’un lien fort entre synthèse des anthocyanes et statut énergétique (ATP, NADPH) des cellules vigne. / Anthocyanins are polyphenol compounds very abundant in most of the plants. In grapevine, they give color to red berries and they improve red wine quality and increase the organoleptic properties of the wine. Low nitrogen supply stimulates anthocyanin production in berry skin cells of red grape varieties through regulation mechanisms that are far from being fully understood. In this context, we worked on the molecular mechanisms involved in anthocyanin biosynthesis response to nitrogen supply. Two complementary biological materials were used: grapevine cell suspensions (GT3 line) that originate from a teinturier cultivar and produce anthocyanins under normal conditions; and red grape berries of cv. Cabernet-Sauvignon cultivated in a commercial vineyard. Increases of anthocyanins synthesis in response to low nitrogen levels were confirmed in the field-grown berries and the cells suspensions. Both comparative global (microarrays) and targeted (qPCR) transcriptomic analysis showed different regulations on the expression of the genes involved in the secondary (especially the anthocyanin) and nitrogen metabolisms. The expression of most structural genes of the anthocyanin biosynthesis pathway was induced by a low nitrogen supply. Nitrogen controls also the expression of the positive (MYB transcription factors) and negative (Lateral organ Boundary Domain family protein LBD39) regulatory genes of the flavonoid pathway in grapevine. Furthermore, some genes improved in energy production (ATP, NADPH) were affected. In parallel, an integrative approach combining enzymatic activities and primary and secondary metabolites measurements with developing a Flux Balance Analysis (FBA) modeling approach was used on cells suspensions GT3. The flux maps deciphered that low nitrogen increases metabolic fluxes in shikimate and phenylpropanoid pathways and represses the majority metabolic fluxes in different pathways of primary metabolism. The two exceptions included the pentose phosphate pathway, which the flux metabolism was maintained, and the starch synthesis pathway, which was enhanced. The results obtained showed a strong link between anthocyanin synthesis and energy status (ATP, NADPH) in the berry cell suspensions.

Résumé confidentiel / No abstract

Les lipides des microalgues et les glucides de cyanobactéries peuvent être transformés en biodiesel et en bioéthanol, respectivement. L'amélioration de la production de ces molécules doit prendre en compte les entrées périodiques (principalement la lumière) forçant le réseau métabolique de ces organismes photosynthétiques. Il est donc nécessaire de tenir compte de la dynamique du réseau métabolique en réduisant sa dimension pour assurer la maniabilité mathématique. Le but de ce travail est de concevoir une approche originale pour réduire les réseaux métaboliques dynamiques tout en conservant la dynamique de base. Cette méthode est basée sur une séparation en échelles de temps. Pour une classe de modèles de réseaux métaboliques décrits par des ODE, la dynamique des systèmes réduits est calculée à l'aide du théorème de Tikhonov pour les systèmes singulièrement perturbés. Cette approximation quasi-stationnaire coïncide avec la dynamique du réseau d'origine, avec une erreur bornée. L'approche est d'abord développée pour les systèmes de réaction pouvant être linéarisés autour d'un point de travail et forcés par des entrées continues. Ensuite, une généralisation de cette méthode est donnée pour les réseaux à réactions rapides de cinétiques de Michaelis-Menten et tout type de cinétiques lentes, prenant également en compte un nombre fini d'entrées continues externes. La méthode de réduction met en évidence une relation entre la grandeur de la concentration des métabolites et la gamme des vitesses de réaction : les métabolites consommés par les réactions rapides ont une concentration inférieure d'un ordre de grandeur à celle des métabolites consommés à faible vitesse. Cette propriété est satisfaite pour les métabolites à dynamique rapide ne se trouvant pas dans un piège de flux, concept introduit dans ce travail. Le système réduit peut être calibré avec des données expérimentales à l'aide d'une procédure d'identification dédiée basée sur la minimisation. L'approche est illustrée par un réseau métabolique de microalgues autotrophes, comprenant le métabolisme central et représentant la dynamique des glucides et des lipides. Cette approche permet de bien ajuster les données expérimentales de Lacour et al. (2012) avec la microalgue Tisochrysis lutea. Enfin, un schéma visant à optimiser la production de molécules cibles est proposé en utilisant le système réduit. / Lipids from microalgae and carbohydrates from cyanobacteria can be transformed into biodiesel and bioethanol, respectively. Enhancing the production of these molecules must account for the periodic inputs (mainly light) forcing the metabolic network of these photosynthetic organisms. It is therefore necessary to account for the dynamics of the metabolic network, while reducing its dimension to ensure mathematical tractability. The aim of this work is to design an original approach to reduce dynamic metabolic networks while keeping the core dynamics. This method is based on time-scale separation. For a class of metabolic network models described by ODE, the dynamics of the reduced systems are computed using the theorem of Tikhonov for singularly perturbed systems. This Quasi Steady State Approximation accurately coincides with the original network dynamics, with a bounded error. The approach is first developed for reaction systems that can be linearized around a working point and that are forced by external continuous inputs. Then, a generalization of this method is given for networks with fast reactions of Michaelis-Menten kinetics and any type of slow kinetics, also considering a finite number of external continuous inputs. The reduction method highlights a relation between the concentration magnitude of the metabolites and the range of the reaction rates: the metabolites that are consumed by fast reactions have concentration one order of magnitude lower than metabolites consumed at slow rates. This property is satisfied for metabolites with fast dynamics that are not in a flux trap, a concept introduced in this work. The reduced system can be calibrated with experimental data using a dedicated identification procedure based on minimization. The approach is illustrated with an autotrophic microalgae metabolic network, including the core metabolism and representing the carbohydrates and lipids dynamics. The approach efficiently fits the experimental data from Lacour et al. (2012) with the microalgae Tisochrysis lutea. Finally, a scheme to optimize the production of target molecules is proposed using the reduced system.

Ces travaux visaient à étudier la possibilité de réduire la production de glycérol chezSaccharomyces cerevisiae, afin d’améliorer le rendement éthanol, tout en préservant les capacités decroissance et de production des levures. La production minimale de glycérol nécessaire à la croissancea été déterminée à l'aide d'un modèle de calcul des flux métaboliques. Des souches présentant uneactivité des enzymes de la voie de production du glycérol modulée, afin de s'approcher au plus près del'activité minimale nécessaire estimée in silico, ont été utilisées.Cette stratégie d’ajustement de l’activité de la voie de synthèse du glycérol a permis, encondition aérobie, de réduire de 88 % le rendement glycérol et d'améliorer le rendement éthanol de4,7 % sans modifier la tolérance des mutants à l'éthanol, mais au détriment de la vitesse spécifique decroissance, légèrement réduite. En condition anaérobie, une diminution de 61 % du rendementglycérol et une amélioration de 7 % du rendement éthanol ont pu être obtenues, mais au détriment dela vitesse spécifique de croissance,qui subit une sévère diminution, et de la tolérance à l'éthanol,qui estréduite.L'analyse fine des résultats, grâce à un modèle métabolique, a permis de mettre en évidence,chez les souches mutantes, un besoin accru en énergie, interprété comme la traduction d'une plusgrande difficulté à gérer le stress du procédé et une réorganisation du métabolisme oxydo-réductif,interprétée comme l'impact de la réduction du glycérol sur les voies de réoxydation du cofacteurNADH dans les cellules.Ces résultats ont permis de valider la pertinence de la stratégie de réajustement des fluxmétaboliques, assistée par modélisation stoechiométrique pour l'amélioration des souches, mais aussid'accroître la compréhension du rôle physiologique du glycérol et son intégration au métabolismecellulaire. / This work aimed to assess the possibility of reducing Saccharomyces cerevisiae's glycerolproduction, in order to improve ethanol yield, without altering the abilities of yeasts to grow andproduce ethanol. Minimum glycerol production required for growth was found, thanks to a metabolicflux calculation model. Strains showing a fine tuned activity in the glycerol synthesis pathway enzymeswere used, to get close to the minimum activity established in silico.This fine tuning strategy lead, in aerobiosis, to a 88 % glycerol yield decrease together with a4.7 % ethanol yield increase, with no reduction of mutants'ethanol tolerance, but there is a slightdecrease of the growth rate. In anaerobiosis, a 61 % glycerol yield decrease, together with a 7 %ethanol yield increase were obtained, but mutant strains suffered of a sharp growth rate reduction anda decrease in their ethanol tolerance.A close analysis of the results, with the help of a metabolic model, highlighted both an increaseof mutants' energy requirements, interpreted as an increased difficulty to cope with osmotic stress,and a reorganisation of their oxydo-reductive metabolism, interpreted as glycerol reduction's impacton the NADH cofactor reoxydation pathway.These results validated the relevance of metabolic fine-tuning, assisted with in silicostoichiometric model for strains improvement and they increased the understanding of the integrationof glycerol in cell metabolism as well as its physiological role.