Les levures non conventionnelles, dont Yarrowia lipolytica, sont devenues desusines cellulaires attractives pour la production de protéines recombinantes. Lasélection de promoteurs régulés impliqués dans le métabolisme de substratshydrophobes est d'un grand intérêt pour une telle application. Dans ce cadre,l’objectif de ce projet est de mieux comprendre la régulation des promoteurs desgènes POX2 et LIP2 dans le but d’améliorer la production de protéinesrecombinantes chez Y. lipolytica.D’un point de vue biotechnologique, l'analyse à l’échelle cellulaire est devenueune approche répandue pour l’analyse et l’optimisation des bioprocédés. Ainsi,l'objectif de la première partie de ce projet vise le développement d’une méthoded’analyse en ligne des paramètres de culture Y. lipolytica dans un milieu contenantde l’acide oléique. Cette technique consiste au couplage d’un bioréacteur à uncytomètre en flux via une interface d’échantillonnage automatique. Cetteméthodologie a conduit principalement à une analyse rapide de la croissancecellulaire, de l'accumulation des lipides, du dimorphisme ainsi qu’à l'analyse duniveau d’induction des promoteurs chez Y. lipolytica.Les systèmes d’expression basés sur les promoteurs LIP2 et POX2 sont difficilesà manipuler, principalement en raison de l’utilisation de substrats insolubles dansl’eau (acide oléique) comme inducteur. Dans ce travail, il a été clairement démontréque pLIP2 est le promoteur de choix à utiliser pour développer un procédé deproduction de protéines recombinantes par culture de Y. lipolytica dans un milieucomplexe. De plus, l’utilisation d’un mélange acide oléique-glucose 60/40 (w/w) aconduit à une amélioration du niveau d’induction du promoteur LIP2 par un facteurde 10 par rapport à utilisation l'acide oléique. De plus, l’analyse à l’échelle cellulairemontre que ces deux substrats sont co-consommés par les cellules.Enfin, la dernière partie de cette thèse a eu pour but d'étudier la régulation dupromoteur LIP2 par rapport à la transition dimorphique. Nos résultats ont clairement montré que le changement morphologique chez Y. lipolytica n'a pas d'impact sur larégulation de pLIP2.L’ensemble de ces études a conduit à une meilleure compréhension de laphysiologie de Y. lipolytica, soulignant son potentiel avéré de production desprotéines recombinantes. / Doctorat en Sciences agronomiques et ingénierie biologique / info:eu-repo/semantics/nonPublished

La protéine humaine hERG (human ether-à-go-go related gene) s’associe en homo-tétramère pour former le canal potassique voltage-dépendant Kv11.1. C’est un acteur majeur de la repolarisation du potentiel d’action cardiaque par sa capacité à externaliser le potassium du cardiomyocyte. L’altération de sa fonction induit le syndrome du QT long à l’origine d’arythmies cardiaques et pouvant conduire à un arrêt du cœur. Ce syndrome parfois génétique provient le plus souvent d’une inhibition pharmacologique. De nombreux médicaments ont montré leur capacité à inhiber hERG en se fixant dans la lumière du canal. L’étude des interactions moléculaires entre hERG et médicaments intéresse les scientifiques depuis de nombreuses années. Très récemment, la première structure atomique de hERG à l’état ouvert par cryo-microscopie électronique a permis une avancée majeure dans la compréhension de l’agencement du pore du canal. De nombreuses questions restent malgré tout non résolues concernant les mécanismes de liaison des ligands. Plus encore, le développement d’approches biophysiques à partir de canal purifié permettraient de caractériser et d’anticiper des interactions avec les médicaments. Dans cette perspective, nous avons testé plusieurs stratégies pour obtenir le canal hERG purifié dans une forme stable, homogène et fonctionnelle. Notre étude est basée sur une construction simplifiée et chimérique du canal hERG, la version hERG(S1-coil). Chaque étape permettant la production et la purification d’une protéine membranaire a été optimisée en testant différentes techniques proposées par la littérature. Nous avons comparé les rendements d’expression du canal dans différents systèmes recombinants procaryotes ou eucaryotes. La quantité de protéine totale et le pourcentage de protéine fonctionnelle dans les membranes ont été étudiés. Dans un deuxième temps, le canal a été solubilisé puis purifié. Nous avons comparé les rendements de solubilisation et la stabilité protéique en fonction du type de détergent. En parallèle, nous avons mis au point des moyens techniques pour évaluer la fonction du canal au fur et à mesure du processus de production et purification. Le canal hERG(S1-coil) tétramérique et fonctionnel a finalement été identifié dans la fraction purifiée. Cependant, des optimisations sont encore à apporter pour conserver l’agencement tétramérique et empêcher l’agrégation au cours du temps avant de pouvoir envisager des études biophysiques et structurales. A terme, ces travaux pourraient profiter à la production et à la purification d’autres protéines membranaires oligomériques. / The human protein hERG (human ether-à-go-go related gene) assembles as homo-tetramer to form the voltage-gated potassium channel Kv11.1. This channel is involved in repolarization of the cardiac action potential by regulating the potassium release from cardiomyocytes. hERG malfunction was found to cause long QT syndrome, a disorder that predisposes affected patients to arrhythmias and sudden death. This can be due to congenital mutation in the hERG gene and, most frequently, it is caused by pharmacological agents. Several drugs are known to block the channel ion pathway, resulting in off-target inhibition of hERG. Consequently, understanding the molecular basis of drug binding to hERG has become a high priority. The recent determination of a near-atomic resolution structure of the opened channel, using cryo-electron microscopy, provides insights into how this channel work. But several questions are still unanswered to understand the mechanisms of hERG function and drug binding. Moreover, new biophysical protocols with the purified hERG channel would help scientists and industries to anticipate drug side effects. In this context, we investigated strategies to purify a stable, homogenous and functional hERG channel. Our study was based on a shorter and chimeric hERG channel, the hERG(S1-coil) version. We optimized each step from production to purification of membrane proteins by testing experimental protocols found in the literature. In this thesis project, we first compared production rates of the channel in several prokaryote and eukaryotes recombinant systems. Total protein produced and the percent of functional channel were investigated in membranes from each recombinant system. Then, the channel was extracted from membranes before purification. Solubilizing rates and channel stability were compared depending on detergents. In another hand, we also developed protocols to investigate the channel stability and function along production and purification. A tetrameric and functional channel was finally purified and identified by this strategy. More work however is still needed to improve channel homogeneity and stability before to be suitable for biophysical and structural studies. In the future, this work could also help investigations in production and purification of other oligomeric membrane proteins.

Le mécanisme de production des protéines, qui monopolise la majorité des ressources d'une bactérie, est hautement stochastique: chaque réaction biochimique qui y participe est due à des collisions aléatoires entre molécules, potentiellement présentes en petites quantités. La bonne compréhension de l'expression génétique nécessite donc de recourir à des modèles stochastiques qui sont à même de caractériser les différentes origines de la variabilité dans la production ainsi que les dispositifs biologiques permettant éventuellement de la contrôler.Dans ce contexte, nous avons analysé la variabilité d'une protéine produite avec un mécanisme d'autorégulation négatif: c'est-à-dire dans le cas où la protéine est un répresseur pour son propre gène. Le but est de clarifier l'effet de l'autorégulation sur la variance du nombre de protéines exprimées. Pour une même production moyenne de protéine, nous avons cherché à comparer la variance à l'équilibre d'une protéine produite avec le mécanisme d'autorégulation et celle produite en « boucle ouverte ». En étudiant un modèle limite, avec une mise à l'échelle (scaling), nous avons pu faire une telle comparaison de manière analytique. Il apparaît que l'autorégulation réduit effectivement la variance, mais cela reste néanmoins limité : un résultat asymptotique montre que la variance ne pourra pas être réduite de plus de 50%. L'effet sur la variance à l'équilibre étant modéré, nous avons cherché un autre effet possible de l'autorégulation: nous avons observé que la vitesse de convergence à l'équilibre est plus rapide dans le cadre d'un modèle avec autorégulation.Les modèles classiques de production des protéines considèrent un volume constant, sans phénomènes de division ou de réplication du gène, avec des ARN-polymérases et les ribosomes en concentrations constantes. Pourtant, les variation au cours du cycle de chacune de ces quantités a été proposée dans la littérature comme participant à la variabilité des protéines. Nous proposons une série de modèles de complexité croissante qui vise à aboutir à une représentation réaliste de l'expression génétique. Dans un modèle avec un volume suivant le cycle cellulaire, nous intégrons successivement le mécanisme de production des protéines (transcription et traduction), la répartition aléatoire des composés à la division et la réplication du gène. Le dernier modèle intègre enfin l'ensemble des gènes de la cellule et considère leurs interactions dans la production des différentes protéines à travers un partage commun des ARN-polymérases et des ribosomes, présents en quantités limitées. Pour les modèles où cela était possible, la moyenne et la variance de la concentration de chacune des protéines ont été déterminées analytiquement en ayant eu recours au formalisme des Processus Ponctuels de Poisson Marqués. Pour les cas plus complexes, nous avons estimé la variance au moyen de simulations stochastiques. Il apparaît que, dans l'ensemble des mécanismes étudiés, la source principale de la variabilité provient du mécanisme de production des protéines lui-même (bruit dit « intrinsèque »). Ensuite, parmi les autres aspects « extrinsèques », seule la répartition aléatoire des composés semble avoir potentiellement un effet significatif sur la variance; les autres ne montrent qu'un effet limité sur la concentration des protéines. Ces résultats ont été confrontés à certaines mesures expérimentales, et montrent un décalage encore inexpliqué entre la prédiction théorique et les données biologiques, ce qui appelle à de nouvelles hypothèses quant aux possibles sources de variabilité.En conclusion, les processus étudiés ont permis une meilleure compréhension des phénomènes biologiques en explorant certaines hypothèses difficilement testables expérimentalement. Des modèles étudiés, nous avons pu dégager théoriquement certaines tendances, montrant que la modélisation stochastique est un outil important pour la bonne compréhension des mécanismes d'expression génétique. / The mechanism of protein production, to which is dedicated the majority of resources of the bacteria, is highly stochastic: every biochemical reaction that is involved in this process is due to random collisions between molecules, potentially present in low quantities. The good understanding of gene expression requires therefore to resort to stochastic models that are able to characterise the different origins of protein production variability as well as the biological devices that potentially control it.In this context, we have analysed the variability of a protein produced with a negative autoregulation mechanism: i.e. in the case where the protein is a repressor of its own gene. The goal is to clarify the effect of this feedback on the variance of the number of produced proteins. With the same average protein production, we sought to compare the equilibrium variance of a protein produced with the autoregulation mechanism and the one produced in “open loop”. By studying the model under a scaling regime, we have been able to perform such comparison analytically. It appears that the autoregulation indeed reduces the variance; but it is nonetheless limited: an asymptotic result shows that the variance won't be reduced by more than 50%. The effect on the variance being moderate, we have searched for another possible effect for autoregulation: it havs been observed that the convergence to equilibrium is quicker in the case of a model with autoregulation.Classical models of protein production usually consider a constant volume, without any division or gene replication and with constant concentrations of RNA-polymerases and ribosomes. Yet, it has been suggested in the literature that the variations of these quantities during the cell cycle may participate to protein variability. We propose a series of models of increasing complexity that aims to reach a realistic representation of gene expression. In a model with a changing volume that follows the cell cycle, we integrate successively the protein production mechanism (transcription and translation), the random segregation of compounds at division, and the gene replication. The last model integrates then all the genes of the cell and takes into account their interactions in the productions of different proteins through a common sharing of RNA-polymerases and ribosomes, available in limited quantities. For the models for which it was possible, the mean and the variance of the concentration of each proteins have been analytically determined using the Marked Poisson Point Processes. In the more complex cases, we have estimated the variance using computational simulations. It appears that, among all the studied mechanisms, the main source of variability comes from the protein production mechanism itself (referred as “intrinsic noise”). Then, among the other “extrinsic” aspects, only the random segregation of compounds at division seems to have potentially a significant impact on the variance; the other aspects show only a limited effect on protein concentration. These results have been confronted to some experimental measures, and show a still unexplained decay between the theoretical predictions and the biological data; it instigates the formulations of new hypotheses for other possible sources of variability.To conclude, the processes studied have allowed a better understanding of biological phenomena by exploring some hypotheses that are difficult to test experimentally. In the studied models, we have been able to indicate theoretically some trends; hence showing that the stochastic modelling is an important tool for a good understanding of gene expression mechanisms.

L' oncoprotéine E6 - qui joue un rôle crucial dans le processus d'oncogenèse induit par les papillomavirus a longtemps résisté à toute analyse. Depuis 1995 l'équipe Oncoprotéines a concentré ses efforts sur cette problématique. Ce qui a permis la résolution par RMN de la structure du domaine C-terminal de E6 en 2006. C'est dans ce cadre que j'ai commencé ce Doctorat en 2008, avec objectif de continuer la quête de données structurales sur E6 tout en acquérant des informations sur ses modes d'interaction avec ses cibles cellulaires. Les travaux de cette thèse ont permis l'obtention de la structure cristallographique de E6 (HPV16) en complexe avec un peptide de E6AP, en utilisant une approche originale capable de produire des protéines E6 stables et solubles. Cette structure constitue la première information structurale publiée sur des protéines E6 entières, attendue depuis plus de 20 ans par la communauté scientifique. J'ai effectué également durant cette thèse une analyse du système d'interaction de la protéine E6 basée sur une large étude d'interaction entre les protéines E6 (7 types) et 93 peptides porteurs de motif LxxLL.

L’ oncoprotéine E6 - qui joue un rôle crucial dans le processus d’oncogenèse induit par les papillomavirus a longtemps résisté à toute analyse. Depuis 1995 l’équipe Oncoprotéines a concentré ses efforts sur cette problématique. Ce qui a permis la résolution par RMN de la structure du domaine C-terminal de E6 en 2006. C’est dans ce cadre que j’ai commencé ce Doctorat en 2008, avec objectif de continuer la quête de données structurales sur E6 tout en acquérant des informations sur ses modes d’interaction avec ses cibles cellulaires. Les travaux de cette thèse ont permis l’obtention de la structure cristallographique de E6 (HPV16) en complexe avec un peptide de E6AP, en utilisant une approche originale capable de produire des protéines E6 stables et solubles. Cette structure constitue la première information structurale publiée sur des protéines E6 entières, attendue depuis plus de 20 ans par la communauté scientifique. J’ai effectué également durant cette thèse une analyse du système d’interaction de la protéine E6 basée sur une large étude d’interaction entre les protéines E6 (7 types) et 93 peptides porteurs de motif LxxLL. / The oncoprotein E6 which plays a crucial role in the process of carcinogenesis induced by HPV, has withstood all tests for a long time. Since 1995 the team « oncoproteins » has focused on this issue. This allowed the resolution of structure of C-terminal domain of E6 by NMR analysis, in 2006. In this context, i started my PhD in 2008 with aim to continue the pursuit of structural data on E6 while also acquiring information about its modes of interaction with its cellular targets. The work of this thesis has enabled us to obtain the crystal structure of E6 (HPV16) in complex with a peptide of E6AP, using an original approach capable of producing stable and soluble proteins E6. This structure represents the first structural information on full-length E6, awaited for over 20 years by the scientific community. I also performed during this thesis an analysis of the interaction system of the E6 protein based on a large study of interaction between proteins E6 (7 types) and 93 peptides bearing LxxLL motif.

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