Cette thèse traite de la synchronisation et de la désynchronisation des systèmes dynamiques. Dans une première partie nous abordons, sous l'angle de la biologie systémique, le problème de la désynchronisation qui consiste à induire un comportement chaotique dans un système ayant une dynamique stable. Nous étudions ce problème sur un réseau génétique appelé V-système, inventé afin de coupler le plus simplement possible une bifurcation de Hopf et une hystérèse. Après avoir démontré qu'un champ de vecteurs de R^n présentant un tel couplage peut, sous certaines conditions, avoir un comportement chaotique, nous donnons un ensemble de paramètres pour lequel le V-système associé satisfait ces conditions et vérifions numériquement que le mécanisme responsable du chaos prend place dans ce système. Dans une deuxième partie, nous nous intéressons à la synchronisation de systèmes organisés hiérarchiquement. Nous commençons par définir une structure hiérarchique pour un ensemble de 2^n systèmes par une matrice représentant les étapes d'un processus de regroupement deux par deux. Cela nous amène naturellement au cas d'un ensemble de Cantor de systèmes, pour lequel nous obtenons un résultat de synchronisation globale généralisant le cas fini. Enfin nous traitons de la situation où certains défauts apparaissent dans la hiérarchie, i.e que certains liens entre les systèmes sont brisés. Nous montrons que l'on peut accepter un nombre infini de liens brisés, tout en gardant une synchronisation locale, à condition que ces liens soient uniquement présents aux N premiers étages de la hiérarchie (pour un N fixé) et qu'ils soient suffisamment espacés dans ces étages.

Chez les vertébrés, la neurulation représente les premiers stades de développement du système nerveux durant l'embryogenèse. Elle consiste en la formation, à partir du neuroectoderme, des premières ébauches du système nerveux. Ce processus est finement régulé par un réseau complexe de gènes et le dérèglement de l'un d'entre eux peut entraîner le développement d'une maladie congénitale. Le traitement et la prévention de ces maladies passent par le savoir et la compréhension des différents processus impliqués dans le développement du système nerveux. La souris est un bon modèle d'étude in vivo de la neurogenèse et la technologie Cre-LoxP permet de contrôler l'activation spatiotemporelle d'un transgène. Cependant, aucun modèle de souris ne cible spécifiquement la plaque postérieure durant la neurulation de l'embryon. L'enhancer intronique Cdx2NSE a été caractérisé comme capable de récapituler l'expression du gène Cdx2 dans la plaque neurale postérieure. Notre nouvelle lignée de souris transgénique Cdx2NSE-Cre est capable d'exprimer la recombinase Cre dès le jour embryonnaire 7.5 (E.7.5) dans la plaque neurale postérieure. Elle permet ainsi de cibler le tube neural avec comme limite antérieure la partie caudale du rhomboncéphale. Dans ces mêmes limites, toutes les structures dérivées des cellules de la crête neurale vont également être ciblées par notre nouveau modèle murin, ce qui en fait un très bon outil pour l'étude de la neurogenèse. Le mécanisme de régulation des protéines Cdx spécifiquement dans le neuroectoderme est à ce jour toujours méconnu. L'étude in vitro de ce même enhancer Cdx2NSE nous a permis de montrer que les trois principales voies de signalisation impliquées dans le développement neural et dans l'induction des cellules de la crête neurale, à savoir les voies FGF, BMP et Wnt canonique, sont capables d'en réguler son expression sous le contrôle du gène rapporteur de la luciférase. Enfin, différentes études suggèrent une implication des protéines Cdx dans l'induction des cellules de la crête neurale et dans la fermeture du tube neural, notamment par la régulation de Pax3. Les enhancers de la crête neurale de Pax3 NCE1 et NCE2 sont effectivement régulés par la voie Wnt-Cdx (Sanchez-Ferras et al., 2012) mais un troisième enhancer de la crête neurale (NCE3) a été également caractérisé (Dagenhardt et al., 2010). Nos résultats préliminaires en essai luciférase nous suggèrent une régulation positive de cet enhancer NCE3 par les protéines Cdx1 et Cdx2. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : neurogenèse, Cdx2NSE, souris, voies de signalisation, Cdx, Pax3, NCE3

L'inférence des réseaux de régulation de gènes (RRG) à partir de données d'expression est un défi majeur en biologie. L’arrivée des technologies de mesure de transcriptomique à l’échelle de la cellule a suscité de nombreux espoirs, mais paradoxalement elles montrent une nouvelle complexité du problème d’inférence des RRG qui limite encore les approches existantes. Nous avons commencé par montrer, à partir de données d'expression en cellules uniques acquises sur un modèle aviaire de différenciation érythrocytaire, que les RRG sont des systèmes stochastiques à l'échelle de la cellule et qu'il y a une évolution dynamique de cette stochasticité au cours du processus de différenciation (Richard et al, PLOS Comp.Biol., 2016). C'est pourquoi nous avons développé par la suite un modèle de RRG mécaniste qui inclus cette stochasticité afin d'exploiter au maximum l'information des données expérimentales à l'échelle de la cellule (Herbach et al, BMC Sys.Biol., 2017). Ce modèle décrit les interactions entre gènes comme un couplage de processus de Markov déterministes par morceaux. En régime stationnaire une formule explicite de la distribution jointe est dérivée du modèle et peut servir à inférer des réseaux simples. Afin d'exploiter l'information dynamique et d'intégrer d'autres données expérimentales (protéomique, demi-vie des ARN), j’ai développé à partir du modèle précédent une approche itérative, intégrative et parallèle, baptisée WASABI qui est basé sur le concept de vague d'expression (Bonnaffoux et al, en révision, 2018). Cette approche originale a été validée sur des modèles in-silico de RRG, puis sur nos données in-vitro. Les RRG inférés affichent une structure de réseau originale au regard de la littérature, avec un rôle central du stimulus et une topologie très distribuée et limitée. Les résultats montrent que WASABI surmonte certaines limitations des approches existantes et sera certainement utile pour aider les biologistes dans l’analyse et l’intégration de leurs données. / Inference of gene regulatory networks from gene expression data has been a long-standing and notoriously difficult task in systems biology. Recently, single-cell transcriptomic data have been massively used for gene regulatory network inference, with both successes and limitations.In the present work we propose an iterative algorithm called WASABI, dedicated to inferring a causal dynamical network from timestamped single-cell data, which tackles some of the limitations associated with current approaches. We first introduce the concept of waves, which posits that the information provided by an external stimulus will affect genes one-byone through a cascade, like waves spreading through a network. This concept allows us to infer the network one gene at a time, after genes have been ordered regarding their time of regulation. We then demonstrate the ability of WASABI to correctly infer small networks, which have been simulated in-silico using a mechanistic model consisting of coupled piecewise-deterministic Markov processes for the proper description of gene expression at the single-cell level. We finally apply WASABI on in-vitro generated data on an avian model of erythroid differentiation. The structure of the resulting gene regulatory network sheds a fascinating new light on the molecular mechanisms controlling this process. In particular, we find no evidence for hub genes and a much more distributed network structure than expected. Interestingly, we find that a majority of genes are under the direct control of the differentiation-inducing stimulus. Together, these results demonstrate WASABI versatility and ability to tackle some general gene regulatory networks inference issues. It is our hope that WASABI will prove useful in helping biologists to fully exploit the power of time-stamped single-cell data.

Cette thèse cherche à discriminer au niveau génomique entre le développement d'embryons vers un mode de reproduction sexué et le développement vers un mode asexué chez le puceron du pois, Acyrthosiphon pisum. Cette discrimination passe par la création du réseau de régulation post-transcriptionnelle des microARN et des ARNm qui possèdent des cinétiques d'expression différentes entre ces deux embryogenèses ainsi que par l'analyse des modules d'interactions de ce réseau par l'utilisation de l'analyse de concepts formels. Pour ce faire, une stratégie en plusieurs étapes a été mise en place : la création d'un réseau d'interactions entre les microARN et les ARNm du puceron du pois ; l'extraction et la réduction du réseau aux microARN et ARNm qui possèdent des cinétiques différentes entre les deux embryogenèses à partir des données d'expression tirées du séquençage haut-débit ; l'analyse du réseau d'interactions réduit aux éléments d’intérêt par l'analyse de concepts formels. L'analyse du réseau a permis l'identification de différentes fonctions potentiellement importantes comme l'ovogenèse, la régulation transcriptionnelle ou encore le système neuroendocrinien. En plus de l'analyse du réseau, l'analyse de concepts formels a été utilisée pour définir une méthode de réparation de graphe biparti basée sur une topologie en "concepts" ainsi qu'une méthode de visualisation de graphes bipartis par ses concepts. / This thesis aims to discriminate between embryos development towards either sexual or asexual reproduction types in pea aphids, Acyrthosiphon pisum, at the genomic level. This discrimination involves the creation of a post-transcriptional regulation network between microRNAs and mRNAs whose kinetic expressions change depending on the embryogenesis. It also involves a study of this network's interaction modules using formal concept analysis. To do so, a three-step strategy was set up. First the creation of an interaction network between the pea aphid's microRNAs and mRNAs. The network is then reduced by keeping only microRNAs and mRNAs which possess differential kinetics between the two embryogeneses, these are obtained using high-throughput sequencing data. Finally the remaining network is analysed using formal concept analysis. Analysing the network allowed for the identification of several functions of potential interest such as oogenesis, transcriptional regulation or even neuroendocrine system. In addition to network analysis, formal concept analysis was used to create a new method to repair a bipartite graph based on its topology and a method to visualise a bipartite graph using its formal concepts.

Afin de caractériser sa fonction, des lignées transgéniques de type ihpRNA ont été produites pour induire une inactivation spécifique du gène AtMLH1 chez Arabidopsis thaliana. Elles ont été générées en transformant la plante avec un vecteur comportant un même fragment du gène AtMLH1 inséré en directions sens et anti-sens. Cinq lignées montrant un éventail d'intensités de répression ont été rigoureusement analysées. Trois lignées, ihpMLH1-63, -70 et 73, présentaient une forte réduction de l'abondance du transcrit (~10 % du sauvage), une (ihpMLH1-51) montrait un abaissement intermédiaire (~30 % du sauvage) et une dernière (ihpMLH1-54) n'avait qu'une inactivation mineure (~60 %), tel que mesuré par RT-PCR semi-quantitatif. Une étude northern a permis de détecter des siRNA dont l'abondance était corrélée avec l'intensité de la répression. L'étude des conséquences phénotypiques de l'inactivation du gène AtMLH1 a été amorcée en examinant son impact sur l'instabilité des microsatellites via un gène rapporteur. Dû à un phénomène de co-suppression, cette analyse n'a pas été informative. Les conséquences de l'inactivation du gène AtMLH1 feront donc l'objet de futurs travaux.

Les études disponibles suggèrent que l'expression des gènes et la régulation cellulaire du tissu adipeux pourraient jouer un rôle important dans le développement des complications reliées à l'obésité. L'identification et la caractérisation du transcriptome de tissu adipeux est susceptible d'aider à comprendre davantage la fonction endocrinienne de ce tissu et le rapport entre l'homéostasie de l'énergie et d'autres systèmes physiologiques. Les outils de la génomique fournissent l'avantage d'étudier simultanément l'expression d'un grand nombre de gènes possiblement impliqués dans les maladies associées à l'obésité. Dans cette thèse, nous avons principalement examiné le transcriptome du tissu adipeux dans diverses conditions physiologiques. La conversion de certains stéroïdes a également été étudiée. La méthodologie des micropuces d'expression a été utlisée, en plus des techniques usuelles de la biochimie des tissus adipeux. Nous avons étudié pour la première fois la variabilité d'expression des gènes dans le tissu adipeux sous-cutané et omental chez des hommes obèses. En second lieu, nous avons étudié la réponse du transcriptome de tissu adipeux à la dihydrotestostérone (DHT) chez les souris. Troisièmement, nous avons examiné le métabolisme de la progestérone dans les cellules adipeuses. Enfin, nous avons évalué l'impact de l'ablation des ovaires sur le métabolisme et le transcriptome de tissu adipeux de singe. En conclusion, dans nos études de transcriptomique examinant le profil d'expression des gènes dans des échantillons humains et d'animaux et dans différentes conditions, plusieurs gènes et voies moléculaires intéressantes ont été identifiés. Ces études peuvent fournir des informations sur les voies métaboliques et de signalisation étant à la base de l'étiologie de l'obésité et de ses complications.

Les gènes de la sous-famille CYP2B sont fortement activés par des traitements au phénobarbital ou des inducteurs de type phénobarbital, et cette réponse nécessite la présence du constitutive androstane receptor (CAR). La dexaméthasone, un glucocorticoïde synthétique, a la capacité d' induire CYP2Bl et CYP2B2 chez le rat et CYP2B lOchez la souris. Les travaux présentés dans ce mémoire démontrent le rôle majeur du récepteur des glucocorticoïdes (GR) dans la réponse à la dexaméthasone, ce qui constitue une nouvelle voie de régulation des gènes CYP2B. De plus, cinq régions critiques impliquées dans la réponse ont été caractérisées et elles formeraient les éléments clé d'une unité de réponse aux glucocorticoïdes de CYP2B2. Pour la première fois, CAR peut jouer le rôle de facteur accessoire, en stimulant la réponse à la dexaméthasone passant par GR. En conclusion, les résultats présentés ici décrivent une nouvelle voie de régulation des gènes CYP2B de rongeurs.

Chez les mammifères, l'environnement est un puissant régulateur de l'expression des gènes. Par exemple, en fonction de l'alimentation, la disponibilité en nutriments, en particulier en acides aminés, est responsable de l'induction de l'expression d'un certain nombre de gènes. Ainsi, des mécanismes moléculaires sont mis en jeu de façon à permettre la détection de ces variations et d'y répondre de façon appropriée. Lorsque l'un des neuf acides aminés essentiels vient à manquer, on observe une augmentation de la transcription de certains gènes. Cette activation de la transcription requière d'une part l'accumulation du facteur de transcription ATF4 et d'autre part la phosphorylation du facteur de transcription ATF2. La voie ATF4 a été identifiée et relativement bien décrite. En revanche les éléments régulateurs de la voie de signalisation en amonts du facteur ATF2 restent inconnus. Le but de ma thèse était donc de déterminer les différents intermédiaires responsables de la phosphorylation d'ATF2 en réponse à une carence en acides aminés. J'ai ainsi montré qu'une carence en acides aminés provoque la mise en jeu d'un module MAPK composé de MEKK1>MKK7>JNK2 contrôlant la phosphorylation d'ATF2 sur les résidus thréonine 69 et 71. J'ai montré que ce module est régulé en amont par deux GTPases Cdc42+Rac1 et par la protéine Gα12. Enfin, j'ai démontré l'impact de cette nouvelle voie de signalisation sur la transcription AARE-dépendante du gène ATF3 en réponse à une carence en acides aminés.

De nombreuses fonctions cellulaires sont réalisées grâce à l'interaction coordonnée de plusieurs gènes. Identifier le graphe de ces interactions, appelé réseau de régulation génétique, à partir de données d'expression de gènes est l'un des objectifs majeurs de la biologie des systèmes. Dans cette thèse, nous abordons ce problème en choisissant de modéliser les relations entre gènes par un réseau bayésien. Se pose alors la question de l'apprentissage de la structure de ce type de modèle à partir de données qui sont en général peu nombreuses. Pour résoudre ce problème, nous recherchons parmi tous les modèles possibles le modèle le plus simple, expliquant le mieux les données. Pour cela, nous introduisons et étudions différents types d'algorithmes génétiques permettant d'explorer l'espace des modèles. Nous nous intéressons plus particulièrement aux méthodes de spéciation. ces dernières, en favorisant la diversité des solutions candidates considérées, empêchent l'algorithme de converger trop rapidement vers des optima locaux. Ces algorithmes génétiques sont comparés avec différentes méthodes d'apprentissage de structure de réseaux bayésiens, classiquement utilisées dans la littérature. Nous mettons ainsi en avant la pertinence des approches evolutionnaires pour l'apprentissage de ces graphes d'interactions. Enfin, nous les comparons à une classe alternative d'algorithmes évolutionnaires qui s'avère particulièrement prometteuse : les algorithmes à estimation de distribution. Tous ces algorithmes sont testés et comparés sur un modèle du réseau de régulation de l'insuline de 35 noeuds dont nous tirons des jeux de données synthétiques de taille modeste.

Cette thèse est consacrée à la modélisation mathématique de réseaux de régulation génétique et métabolique. Une étude détaillée d'un réseau particulier, l'opéron lactose, nous permet de mettre en évidence les principales difficultés de la modélisation quantitative de tels systèmes. Dans ce domaine, la théorie des systèmes hybrides constitue un outil de modélisation pertinent, qui nous permet de proposer un modèle de l'opéron lactose reproduisant les principales caractéristiques de son comportement telles qu'elles sont connues aujourd'hui. Deux approches qualitatives sont ensuite envisagées. Une approche discrète, basée sur la théorie des réseaux d'automates booléens, est tout d abord présentée. Nous abordons dans ce cadre la question de l'identification de réseaux, en proposant notamment une preuve ainsi qu'une implémentation de l'algorithme d'inférence de réseaux booléens REVEAL. Nous faisons également une analyse de la complexité et de l'efficacité de cet algorithme. Enfin, nous proposons l'étude d une classe de systèmes différentiels comportant des lois de puissance, les S-systèmes. Ces systèmes présentent des propriétés intéressantes d'approximation locale de systèmes provenant des sciences du vivant. Nous proposons un algorithme itératif basé sur les S-systèmes dont le but est de trouver les points d'équilibre positifs d'un système dynamique quelconque, ainsi qu'une approximation locale de ce système autour de ces points d'équilibre. Cette approximation sous forme de lois de puissance offre une alternative à la technique classique de linéarisation. Nous appliquons cet algorithme à l'étude d'une partie d'un système métabolique chez la plante Arabidopsis thaliana.