L'adaptation d'une bactérie aux changements de son environnement est contrôlée par un réseau de régulation large et complexe, faisant intervenir de nombreux acteurs et modules différents. Dans ce travail, nous avons étudiés un module de régulation spécifique, contrôlant l'adaptation de la bactérie Escherichia coli à un changement de sources de carbone. Dans un milieu contenant du glucose et de l'acétate, la croissance est divisée en deux phases : les bactéries utilisent préférentiellement le glucose et commencent à métaboliser l'acétate qu'après l'épuisement du glucose. En effet, la présence du glucose réprime la transcription d'un gène nécessaire à la croissance sur acétate, le gène acs (codant pour l'acétyl-CoA synthétase). Le mécanisme régulateur fait intervenir le facteur de transcription Crp-AMPc et le système de transfert de phosphate (PTS), qui permet l'import du glucose. Plusieurs modèles décrivent en détail la cascade de réactions moléculaires à l'origine de cette « répression catabolique ». Cependant, certaines de nos observations expérimentales ne sont pas correctement prédites par les modèles actuels. Ces modèles doivent être révisés ou complétés. L'outil majeur que nous employons pour les expériences est la fusion transcriptionnelle : une région promotrice fusionnée en amont d'un gène rapporteur (GFP, luciferase). Avec ces constructions, nous mesurons la dynamique de l'expression génique dans différentes souches (mutants) et différentes conditions environnementales. Les observations à l'échelle de la population sont corroborées par des mesures similaires à l'échelle de la cellule unique. Nous utilisons cette même technologie pour construire de petits systèmes synthétiques qui sondent davantage le phénomène de répression catabolique. Nous avons ainsi créé un interrupteur génétique dont le fonctionnement est contrôlé par le flux glycolytique et nous avons construit un petit système de communication intercellulaire basé sur la molécule AMPc. Enfin, nous proposons une manière originale de mesurer l'état métabolique des cellules en utilisant la dépendance énergétique de la luciferase. / The adaptation of bacteria to changes in their environment is controlled by a large and complex regulatory network involving many different actors and modules. In this work, we have studied a specific module controlling the adaptation of Escherichia coli to a change in carbon sources. In a medium containing glucose and acetate, growth is divided into two phases : the bacteria preferentially use glucose and start to metabolize acetate only after glucose exhaustion. Indeed, the presence of glucose represses the transcription of a gene needed for growth on acetate : the acs gene (coding for acetyl-CoA synthetase). The regulatory mechanism involves the Crp-cAMP regulator and the phosphate transfer system (PTS), which is responsible for glucose import. Several models describe the cascade of molecular reactions responsible for this « catabolite repression ». However, our work shows that many of our experimental observations are incorrectly predicted by current models. These models have to be amended.We use transcriptional fusion, i.e., the fusion of a promoter region upstream of a reporter gene (GFP, luciferase), to measure the dynamics of gene expression in different genetic backgrounds and environmental conditions. Observations at the population level are corroborated by similar measurements at the single cell level. We use this same technology to construct small synthetic systems that probe further aspects of the phenomenon of catabolite repression. We have thus created a genetic toggle switch controlled by the glycolytic flux and we have built an inter-cellular communication system mediated by cAMP. Finally, we propose a novel way to measure the metabolic state of cells by using the energy dependence of the luciferase enzyme.

L'adaptation d'une bactérie aux changements de son environnement est contrôlée par un réseau de régulation large et complexe, faisant intervenir de nombreux acteurs et modules différents. Dans ce travail, nous avons étudiés un module de régulation spécifique, contrôlant l'adaptation de la bactérie Escherichia coli à un changement de sources de carbone. Dans un milieu contenant du glucose et de l'acétate, la croissance est divisée en deux phases : les bactéries utilisent préférentiellement le glucose et commencent à métaboliser l'acétate qu'après l'épuisement du glucose. En effet, la présence du glucose réprime la transcription d'un gène nécessaire à la croissance sur acétate, le gène acs (codant pour l'acétyl-CoA synthétase). Le mécanisme régulateur fait intervenir le facteur de transcription Crp-AMPc et le système de transfert de phosphate (PTS), qui permet l'import du glucose. Plusieurs modèles décrivent en détail la cascade de réactions moléculaires à l'origine de cette " répression catabolique ". Cependant, certaines de nos observations expérimentales ne sont pas correctement prédites par les modèles actuels. Ces modèles doivent être révisés ou complétés. L'outil majeur que nous employons pour les expériences est la fusion transcriptionnelle : une région promotrice fusionnée en amont d'un gène rapporteur (GFP, luciferase). Avec ces constructions, nous mesurons la dynamique de l'expression génique dans différentes souches (mutants) et différentes conditions environnementales. Les observations à l'échelle de la population sont corroborées par des mesures similaires à l'échelle de la cellule unique. Nous utilisons cette même technologie pour construire de petits systèmes synthétiques qui sondent davantage le phénomène de répression catabolique. Nous avons ainsi créé un interrupteur génétique dont le fonctionnement est contrôlé par le flux glycolytique et nous avons construit un petit système de communication intercellulaire basé sur la molécule AMPc. Enfin, nous proposons une manière originale de mesurer l'état métabolique des cellules en utilisant la dépendance énergétique de la luciferase.

La répression catabolique désigne un mode de régulation très répandu chez les bactéries, par lequel les enzymes nécessaires à l'import et la digestion de certaines sources carbonées sont réprimées en présence d'une source carbonée avantageuse, par exemple le glucose dans le cas de la bactérie E. coli. Nous proposons une approche mathématique et expérimentale pour séparer et évaluer l'importance des différents mécanismes de la répression catabolique. En particulier, nous montrons que l'AMP cyclique et l'état physiologique de la cellule jouent tous deux un rôle important dans la régulation de gènes sujets à la ré- pression catabolique. Nous présentons également des travaux méthodologiques réalisés dans le cadre de cette étude et contribuant à l'étude des réseaux de régulation génique en général. En particulier, nous étudions l'applicabilité de l'approximation quasi-stationnaire utilisée pour la réduction de modèles, et présentons des méthodes pour l'estimation robuste de taux de croissance, activité de promoteur, et concentration de protéines à partir de données bruitées provenant d'expériences avec gènes rapporteur. / Carbon Catabolite Repression (CCR) is a wide-spread mode of regulation in bacteria by which the enzymes necessary for the uptake and utilization of some carbon sources are repressed in presence of a preferred carbon source, e.g., glucose in the case of Escherichia coli . We propose a joint mathematical and experimental approach to separate and evaluate the importance of the different components of CCR. In particular, we show that both cyclic AMP and the global physiology of the cell play a major role in the regulation of the cAMP-dependent genes affected by CCR. We also present methodological improvements for the study of gene regulatory networks in general. In partic- ular, we examine the applicability of the Quasi-Steady-State-Approximation to reduce mathematical gene expression models, and provide robust meth- ods for the robust estimation of growth rate, promoter activity, and protein concentration from noisy kinetic reporter experiments.

Les progrès récents des techniques expérimentales biologiques ont conduit à la production d'une énorme quantité de données sur le comportement dynamique des réseaux de régulation génique (RRG). Nous présentons une approche pour l'identification des modèles affines-par-morceaux (APM) de RRGs à partir de données expérimentales. Ces modèles reposent sur l'hypothèse que la régulation survient au niveau de la synthèse et de la dégradation des produits de l'expression des gènes : les paramètres cinétiques sont supposés être constants jusqu'à ce que la concentration d'une protéine régulatrice franchisse un seuil de transition.<br /><br />La méthode que nous présentons se concentrent sur le problème de la détection des transitions entre les différents modes dynamiques à partir des données d'expression génique et sur la reconstruction des seuils de transition associés avec les interactions régulatrices. En particulier, notre méthode prend en considération les contraintes géométriques spécifiques aux modèles APM de RRGs. Une telle méthode d'identification est conçue pour des systèmes à erreur sur la sortie où les observations sont des séries temporelles de mesures bruitées de niveaux de concentration à l'intérieur d'une cellule.<br /><br />Les données sont d'abord classées en modes dans lesquels le comportement dynamique est considéré comme étant complètement décrit par une équation différentielle linéaire. À partir de la classification résultante, une technique de reconnaissance de forme est utilisée pour reconstruire toutes les combinaisons de seuils de transition qui sont cohérentes avec les données mesurées. Pour chaque combinaison de seuils, il est alors possible de fournir un réseau de régulation et les paramètres dynamiques de chaque mode.<br /><br />Les performances de notre approche ont été analysées en utilisant des données artificielles simulées pour un modèle simplifié de la réponse à un manque de carbone pour le bactérie Escherichia coli. En particulier, nous avons évalué l'influence du niveau du bruit et du pas d'échantillonnage sur les systèmes identifiés. Nos résultats montrent que la méthode, en association avec des séries temporelles de mesures suffisamment précises, lesquelles peuvent être obtenues avec des systèmes à gène rapporteur, permettent une identification quantitative de modèles APM de RRGs.