L’oncogène K-ras est une petite GTPase de la super famille RAS, fréquemment impliquée dans les cancers, en particulier celui du pancréas, l’un des plus mortels dans les pays occidentaux. Les mutations de l’oncogène K-ras sont considérées comme l’un des événements initiateurs de la cancérogenèse pancréatique et son activité oncogénique est un élément indispensable à la progression tumorale. Cependant, le ciblage thérapeutique de K-ras reste inefficace, à ce jour. Se focaliser sur les cibles précoces de son activité oncogénique semble ainsi être une stratégie alternative intéressante. La mucine membranaire MUC4 est une glycoprotéine de haut poids moléculaire fréquemment dérégulée dans les cancers. Dans le cancer du pancréas, MUC4 est néo-exprimée dès les stades prénéoplasiques et est impliquée dans les propriétés biologiques permettant la progression tumorale et la chimiorésistance. La régulation de MUC4 par K-ras dans la cancérogenèse pancréatique reste à décrypter. En utilisant le modèle murin de cancérogenèse pancréatique Pdx1-Cre; LStopL-K-rasG12D, nous avons mis en évidence que la néo-expression précoce de la mucine Muc4, dans les lésions pancréatiques prénéoplasiques intraépithéliales (PanINs) formées suite à la présence du K-ras muté, est corrélée avec l’activation des voies de signalisation ERK, JNK and NF-κB. In vitro, la transfection de mutants constitutivement activés de K-rasG12V dans les cellules tumorales humaines induit une augmentation de l’expression de MUC4. Cette activation intervient au niveau transcriptionel par le recrutement des facteurs de transcription AP-1 et NF-κB via les voies MAPK, JNK and NF-κB et au niveau post-transcriptionel par un mécanisme impliquant la RalB GTPase. Ensemble, ces résultats démontre que MUC4 est une cible transcriptionelle et post-transcriptionelle de l’activité oncogénique de K-ras dans le cancer du pancréas. Ces résultats ouvrent de nouvelles pistes pour développer des stratégies ciblant les étapes précoces de ce cancer. / K-ras oncogene is a small GTPase of the RAS superfamily, highly implicated in cancer, mainly in pancreatic cancer, one of the most deadly cancers in occidental countries. K-ras mutations are considered as an initiating event of pancreatic carcinogenesis and K-ras oncogenic activities are necessary components of cancer progression. However, K-ras clinical targeting remains ineffective until now. Focus on early downstream K-ras signalling may thus appear as an interesting strategy target in this cancer. The membrane-bound mucin MUC4 is a high molecular weight glycoprotein frequently deregulated in cancer. In pancreatic cancer, MUC4 is neo-expressed in the preneoplastic stages and thereafter is involved in cancer cell properties leading to cancer progression and chemoresistance. MUC4 regulation by K-ras in pancreatic carcinogenesis remains unknown. Using the Pdx1-Cre; LStopL-K-rasG12D mouse model of pancreatic carcinogenesis, we show that the in vivo early neo-expression of the mucin Muc4 in pancreatic intraepithelial neoplastic lesions (PanINs) induced by mutated K-ras is correlated with the activation of ERK, JNK and NF-ΚB signalling pathways. In vitro, transfection of constitutively activated K-rasG12V in human pancreatic cancer cells led to the transcriptional upregulation of MUC4. This activation was shown to be mediated at the transcriptional level by AP-1 and NF-ΚB transcription factors via MAPK, JNK and NF-ΚB pathways and at the post-transcriptional level by a mechanism involving the RalB GTPase. Altogether, these results identifies MUC4 as a transcriptional and post-transcriptional target of K-ras in pancreatic cancer. This opens avenues in developing new approaches to target the early steps of this deadly cancer.

Les microARN (miARN) sont des ARN endogènes d'environ 21 à 24 nucleotides (nt) produits lors du clivage d'une structure d'ARN en forme de tige-boucle par la ribonucléase Dicer III (ARNase III). Il a été rapporté que certains vims peuvent être ciblés par les composantes protéiques de la voie des miARN et représenter une source exogène de miARN. Les génomes d'ARN des vims de l'hépatite C (VHC) et de Timmunodéficience humaine de type 1 (VIH-1) possèdent des structures secondaires d'ARN en tige-boucle pouvant représenter des substrats potentiels pour Dicer. Les résultats rapportés ici suggèrent que la région fortement structurée en 5' du génome du VHC, nommée "Internai ribosome entry site" (1RES), est réfractaire au clivage par Dicer in vivo. Cependant, nous montrons que TARN "Transactivating response" (TAR) du VIH-1 qui est situé en 5' de tous les transcrits viraux, est clivé par Dicer in vivo et représente une source de deux miARN fonctionnels nommés miR-TAR-5p et miR-TAR-3p. La caractérisation de ces miARN a permis de constater qu'un clivage asymétrique de TARN TAR par Dicer permet le relarguage préférentiel de miR-TAR-3p, dont les effets régulatoires sur un ARN messager (ARNm) rapporteur sont plus prononcés. Enfin, la protéine B23/Nucléophosmine (NPM) a été identifiée par analyse protéomique et son ARN caractérisé pour être ciblé par les miARN viraux dans des cellules exprimant Télément TAR du VIH-1. Certaines données préliminaires concernant la fonction de B23/NPM dans la pathogenèse du VIH-1 sont discutées. Ces travaux portant sur l'identification de miARN dérivant de la région TAR du VIH-1 et d'un ARNm cible de la cellule hôte permettent une meilleure compréhension des mécanismes moléculaires associés à l'infection par le VIH-1 et mettent en lumière la complexité des interactions hôte-virus.

Différentes stratégies permettent de tirer des conclusions à partir des données générées par des biopuces d'ADN dans l'étude de la dynamique de l'estradiol (E2) sur le transcriptome de la glande mammaire de souris vierges. Nous avons retenu 2 stratégies soit effectuer un classement des processus cellulaires des gènes régulés et tirer profit des courbes de régulation en fonction du temps. Nous avons de plus, utilisé 2 méthodes de normalisation des données (MAS5.0 et RMA) afin d'évaluer leurs similitudes et leurs disparités, ce qui a permis d'aller vers une meilleure compréhension de leurs impacts sur les résultats obtenus. Par l'observation des patrons d' expression suite à l'action de l'E2, les similarités entre MAS5.0 et RMA sont correctes. Cependant, c'est lorsque l'écart entre les intensités du traitement et du contrôle est faible que les dissemblances sont les plus manifestes c' est-àdire là où discriminer entre la variabilité biologique et technique est la moins évidente.

Dans le cadre de l’étude de la régulation de la synthèse de la cytokine pro-inflammatoire TNF-alpha dans les cellules myéloïdes stimulées aux lipopolysaccharides, nous avons pu mettre en évidence que l’effet anti-inflammatoire du nicotinamide (NAM) sur la production de cette cytokine s’opère au niveau de l’état de phosphorylation de la MAPK p38. Une diminution de la concentration intracellulaire de NAD entraine également une inhibition de la phosphorylation de la MAPK p38 en réponse aux lipopolysaccharides. De plus, une étude pharmacologique plus ciblée suggère que les sirtuines, une famille d’enzymes consommatrices de NAD, sont impliquées dans cette régulation. Nos résultats indiquent que ce processus s’effectuerait par un contrôle de l’expression des gènes mkp-1 et pac-1 codant pour des « dual-phosphatases » modulant l’état de phosphorylation des MAPKs. Enfin, nos données indiquent que l’effet anti-inflammatoire du NAM s’opère aussi par une régulation de l’efficacité traductionnelle du messager du TNF-alpha impliquant un raccourcissement de la queue poly(A) du messager. En conclusion, l’ensemble de nos données montre une complexité importante dans la régulation de la production de TNF-alpha dans les cellules myéloïdes par des enzymes consommatrices de NAD, dont les sirtuines. / Doctorat en sciences, Spécialisation biologie moléculaire / info:eu-repo/semantics/nonPublished

La théorie des réseaux de jeux est un formalisme original de modélisation des systèmes complexes pour prendre en compte les interactions locales. Elle se fonde sur la théorie des jeux, plus précisément les jeux stratégiques qui décrivent des situations de jeux non coopératives. Dans les réseaux de jeux, les joueurs participent simultanément à plusieurs jeux. Les comportements locaux, décrits par les jeux du réseau, se combinent pour atteindre une situation d'équilibre global sur l'ensemble du réseau. Les réseaux de jeux ont été utilisés dans le cadre de la modélisation de systèmes biologiques complexes : les réseaux de régulation génétique. Cette modélisaton se fonde sur la définition de jeux de régulation élémentaire (activation ou inhibition) qui se combinent pour former des régulations plus complexes. Les équilibres du réseau de jeux capturent les états stables de la régulation. Une plateforme logicielle, GNet-Pad, a été développée pour aider à la modélisation des réseaux de jeux.

Dickeya dadantii est une bactérie responsable de pourritures sur un large spectre de plantes. Sa virulence est principalement due à la sécrétion d'enzymes dégradant la paroi végétale. Ce travail de thèse a porté sur l'identification de molécules jouant un rôle de signal dans les interactions entre plantes et bactéries. Divers phytoconstituants sont connus pour être impliqués dans les phénomènes de communication entre plantes et microorganismes. Chez D. dadantii, nous avons caractérisé deux régions génomiques, lfa et lfg, codant des protéines exprimées seulement lors de l'infection de plantes ou en présence d‟extraits végétaux. Leur expression est modulée par des répresseurs agissant différemment en présence ou absence d'inducteur. Ces régulateurs, LfaR et LfgR, contrôlent également l'expression de gènes permettant le transport de l'inducteur dans le cytoplasme bactérien. Après mise au point d'un test de criblage, la recherche de l'inducteur végétal a été réalisée à partir d'extraits de feuilles d'endive et de tubercules de pomme de terre. Plusieurs étapes chromatographiques ont permis d'obtenir plusieurs fractions actives, dont une très fortement. Cette fraction provenant de pomme de terre contient seulement deux composés qui ont été purifiés. Le composé majeur a été identifié comme étant un nucléoside, la guanosine, mais cette molécule pure n'a pas d'activité inductrice. La quantité de l'autre composé était insuffisante pour permettre l'identification de cette molécule active. Les résultats de ce travail montrent l'implication et le mécanisme d'action de petites molécules hydrophiles agissant comme signaux dans l‟interaction entre la plante et D. dadantii.

La biologie systémique cherche à comprendre la dynamique cellulaire qui émerge des interactions des constituantes cellulaires au cours du temps. La modélisation et la simulation sont des méthodes fondamentales de ce domaine. Nous nous inspirons de la proposition de Regev et Shapiro (2002) consistant à appliquer le pi-calcul stochastique comme langage formel de représentation de connaissances biomoléculaires. Nos études portent sur la modélisation à l´échelle moléculaire de l'expression génétique bactérienne et s'avèrent pertinentes pour des organismes supérieurs. Nos points de départs sont des études de cas concrets de la régulation de la bascule génétique du phage lambda, de la transcription et de la traduction. Ces études révèlent l'utilité de concepts de programmation tels que les objets concurrents et motivent une extension du pi-calcul stochastique avec des motifs de réception. Nous présentons une sémantique pour ce langage qui attribue des chaînes Markoviennes en temps continu aux programmes. Nous validons nos modèles par des simulations stochastiques.

Cette thèse consiste à étudier l'organisation du système de contrôle des voies métaboliques des bactéries afin de dégager des propriétés systémiques révélant son fonctionnement. Dans un premier temps, nous montrons que le contrôle des voies métaboliques est hautement structuré et peut se décomposer en modules fortement découplés en régime stationnaire. Ces modules possèdent des propriétés mathématiques remarquables ayant des conséquences importantes en biologie. Cette décomposition, basée intrinsèquement sur la vision système de l'Automatique, offre un cadre théorique formel général d'analyse du contrôle des voies métaboliques qui s'est révélé effectif pour analyser des données expérimentales. dans un deuxième temps, nous nous intéressons aux raisons possibles de l'émergence de cette structure de contrôle similaire. Nous identifions un ensemble de contraintes structurelles agissant au niveau de la répartition d'une ressource commune, les protéines, entre les processus cellulaires. Respecter ces contraintes pour un taux de croissance donné conduit à formaliser et résoudre un problème d'optimisation convexe non différentiable, que nous appelons Resource balance Analysis. Ce problème d'optimisation se résout numériquement à l'échelle de la bactérie grâce à un problème de Programmation Linéaire équivalent. plusieurs propriétés sont déduites de l'analyse théorique du critère obtenu. Tout d'abord, le taux de croissance est structurellement limité par la répartition d'une quantité finie de protéines entre les voies métaboliques et les ribosomes. Ensuite, l'émergence des modules dans les voies métaboliques provient d'une politique générale d'économie en protéines chez la bactérie pour gagner du taux de croissance. Certaines stratégies de transport bien connues comme la répression catabolique ou la substitution de transporteurs haute/basse affinités sont prédites par notre méthode et peuvent alors être interprétées comme le moyen de maximiser la croissance tout en minimisant l'investissement en protéines.

Dans cette thèse, nous étudions l'influence d'un changement de mode d'itération sur les attracteurs d'un réseau d'automates booléens à seuil, outil mathématique discret classiquement utilisé pour modéliser les systèmes de régulation biologiques. L'objectif est de mettre en évidence l'importance du choix du mode d'itération pour la dynamique de ces réseaux, et en particulier pour les cycles limites atteints. Nous simulons tout d'abord la dynamique d'un échantillon non biaisé de réseaux, pour des tailles comprises entre un et sept nœuds. Les résultats des simulations montrent notamment que, lorsque la taille des réseaux croît, la dynamique de ces réseaux devient de plus en plus sensible au choix du mode d'itération. Nous démontrons ensuite un résultat théorique qui permet de déterminer, pour un réseau donné, l'ensemble des modes d'itération pour lesquels on observe des cycles limites, en fonction des cycles limites observés pour le mode parallèle.

Cette thèse concerne l'ingénierie des systèmes complexes à partir d'une dynamique souhaitée. En particulier, nous nous intéressons aux populations d'oscillateurs et aux réseaux de régulation génétique. Dans une première partie, nous nous fondons sur une hypothèse, introduite en neurosciences, qui souligne le rôle de la synchronisation neuronale dans le traitement de l'information cognitive. Nous proposons de l'utiliser sur un plan plus large pour étudier le traitement de l'information par des populations d'oscillateurs. Nous discutons des isochrons de quelques oscillateurs classés selon leurs symétries dans l'espace des états. Cela nous permet d'avoir un critère qualitatif pour choisir un oscillateur. Par la suite, nous définissons des procédures d'impression, de lecture et de réorganisation de l'information sur une population d'oscillateurs. En perspective, nous proposons un système à couches d'oscillateurs de Wilson-Cowan. Ce système juxtapose convenablement synchronisation et désynchronisation à travers l'utilisation de deux formes de couplage: un couplage continu et un couplage par pulsation. Nous finissons en proposant une application de ce système: la détection de contours dans une image. En deuxième partie, nous proposons d'utiliser une approche par contraintes pour identifier des réseaux de régulation génétique à partir de connaissances partielles sur leur dynamique et leur structure. Le formalisme que nous utilisons est connu sous le nom de réseaux d'automates booléens à seuil ou réseaux Hopfield-semblables. Nous appliquons cette méthode, afin de déterminer le réseau de régulation de la morphogenèse florale d'Arabidopsis thaliana. Nous montrons l'absence d'unicité des solutions dans l'ensemble des modèles valides (ici, 532 modèles). Nous montrons le potentiel de cette approche dans la détermination et la classification de modèles de réseaux de régulation génétique. L'ensemble de ces travaux mène à un certain nombre d'applications, en particulier dans le développement de nouvelles méthodes de stockage de l'information et dans le design de systèmes de calcul non conventionnel. / This thesis is concerned by the engineering of complex systems from a desired dynamics. Particularly, we are interested by populations of oscillators and genetical regulatory networks. In a first part, we start from a hypothesis introduced in neuroscience, which highlight the role of neural synchronization in the cognitive processing. We propose to use this hypothesis in a more general panorama to investigate the computing with populations of oscillators. We discuss about the isochrons of few oscillators selected according to their symmetry in the state space. Therefore, we define procedures for making footprints, for reading and for reorganizing information by a population of oscillators. As a perspective, we propose a system of lattices of Wilson-Cowan oscillators organized in several interconnected layers. This system properly mixes synchronization and desynchronization by using two types of coupling : pulsed and continuous coupling. At the end of this part, we propose to use this system in order to detect the edges of an image. In the second part, we propose a constraint-based approach to determine the structure of genetic regulatory networks starting from incomplete knowledge on their structure and their dynamics. The formalism we use is widely called thresholded Boolean automata networks or Hopfield-like networks. As an proof of concept, we apply this method to determine the regulatory network of Arabidopsis thaliana flower morphogenesis. We obtain 532 valid models instead of one unique solution and then classify them by using structural robustness criteria. By this way, we showed the potential of this approach in determining and classifying thresholded Boolean automata networks like genetic regulatory networks or neural networks. This works leads to many applications, in particular the developpement and the design of new methods for processing information and the design of systems of unconventional computing.