L’objectif de cette thèse était de progresser dans la compréhension de la régulation génique ARN‑dépendante chez les procaryotes. Le développement de nouvelles approches bioinformatiques a permis de découvrir de nouveaux ARN régulateurs non-codant (ARNrnc), de les caractériser notamment évolutivement et d’identifier leurs cibles putatives. Les ARNrnc ont en commun de pouvoir modifier l’abondance de certaines protéines en interagissant avec l’ARN messager (ARNm) qui les code. Cet effet peut être obtenu selon divers modes d’action qui mènent à la distinction de trois classes d’ARNrnc, les petits ARN régulateurs (pARN), les ARN cis-régulateurs (ARNcis) et les ARN antisens (ARNa). Avec la généralisation des approches d‘identification expérimentale des ARN (transcriptomique), il devient plus facile d’obtenir la liste des pARN que d'identifier les ARNm qu’ils ciblent. Dans le cas des ARNcis, c’est l’inverse, les méthodes expérimentales ne permettent pas de les identifier, mais une fois connus leurs cibles sont évidentes.Pour répondre à ces problématiques, nous avons principalement développé deux nouvelles méthodes : la première permet de prédire des couples pARN/ARNm en se basant leurs profils d’expressions, les résultats nous ont permis de proposer un réseau de régulation pour lequel les pARN auraient un rôle central dans la sporulation bactérienne. La seconde permet d’identifier de nouveaux ARNcis dans les génomes sur la base d’un profilage phylogénétique. Nos résultats nous conduisent à penser que le nombre de pARN et d’ARNcis dans les génomes est actuellement sous estimé. Nous proposons aussi la présence de plusieurs ARNcis chez une Archée, dont un candidat capable de détecter des variations de températures.Les avancées réalisées lors de cette thèse ont permis de mieux appréhender l’importance des ARNrnc dans la régulation génique. Les ARNrnc sont présents dans plus d’organismes et en plus grand nombre que ce que nous le pensions jusqu’à présent. Ces résultats constituent des éléments supplémentaires en faveur d’un rôle plus central des pARN que ce qui était admis jusqu’alors. / The aim of this thesis was to improve our understanding of the RNA-dependent gene regulation in prokaryotes. Newly developed bioinformatics approaches revealed new non-coding regulatory RNAs and allowed us to identify putative targets.Regulatory RNAs can change the abundance of certain proteins by interacting with cognate messenger RNAs (mRNA). This effect is achieved through various modes of action that lead to the distinction of three RNA classes: small RNA (sRNA), cis-regulatory RNA (cisRNA) and antisense RNA (asRNA). With the generalization of experimental RNA identification (transcriptomics), it becomes easier to obtain the list of expressed RNA but most of their target mRNA remain unknown. Conversely, cisRNA cannot be easily identified through experimental procedures but their targets are obvious.To address these issues, we developed two new methods: the first predicts pairs of sRNA and mRNA targets based on the analysis of expression profiles and led us to propose a new regulatory network with sRNAs playing a central role in bacterial sporulation. The second identifies new RNAs in genomes based on the analysis of phylogenetic profiles. Our results suggest that the abundance of sRNAs and cisRNA were previously underestimated. We also suggest the presence of several cisRNAs in an Archaea, including a strong candidate of thermosensitive regulator.Progress made in this thesis contributed to a better understanding of RNA importance in bacterial cell regulation. Regulatory RNAs are abundant and present in more organisms than expected previously. These results are new evidences that the physiological roles of sRNAs are more central than was previously thought.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2014PA112029 |
| Date | 13 February 2014 |
| Creators | Ott, Alban |
| Contributors | Paris 11, Gautheret, Daniel |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text, Image, StillImage |
Page generated in 0.003 seconds