Dans ce travail de thèse, nous avons étudié la variabilité (ou stochasticité) de l'expression des gènes en considérant que le signal stochastique que produit cette expression est porteur d'information quant au processus d'expression lui-même. Cette stochasticité de l'expression génique peut être caractérisée par la variation observée du nombre de protéines produites soit entre différentes cellules isogéniques (portant le même génome) à un instant donné, soit au sein d'une même cellule au cours du temps. Dans un premier temps, nous avons montré expérimentalement que le niveau de stochasticité de l'expression d'un gène change suivant son locus (sa position sur le génome). De plus, nous avons montré que, à locus constant, le niveau de stochasticité peut être influencé par des agents modificateurs globaux de l'état chromatinien. Ensuite, nous avons analysé comment la dynamique chromatinienne peut influencer la stochasticité de l'expression génique d'un gène. Pour ce faire, nous avons utilisé une approche de modélisation et simulation que nous avons ensuite confrontée à des données biologiques. L'utilisation d'un modèle à deux états nous a permis de montrer que l'activité du promoteur est caractérisée par de longues périodes durant lesquelles la chromatine empêche la transcription, entrecoupées par de brèves périodes où la transcription est à nouveau rendue possible sous forme de " bursts " de forte intensité. Pour finir, nous avons identifié, par des approches statistiques et par l'utilisation de bases de données génomiques, des éléments caractéristiques de la séquence génomique qui, lorsqu'ils sont présents dans le voisinage d'un gène, peuvent influer sur la stochasticité de celui-ci. Nous avons en particulier montré que, lorsque le gène rapporteur est inséré à proximité d'un autre gène, sa stochasticité augmente de manière significative. Ce travail nous a permis de mettre en évidence un lien entre la dynamique chromatinienne, l'environnement génomique et la stochasticité de l'expression génique. Ce lien offre à la cellule des perspectives évolutives en lui permettant de réguler cette stochasticité, ouvrant ainsi la porte à la sélection d'un niveau approprié de variabilité.
Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00926607 |
Date | 26 September 2013 |
Creators | Kaneko, Gaël |
Publisher | INSA de Lyon |
Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
Language | fra |
Detected Language | French |
Type | PhD thesis |
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