Nous nous proposons d'étudier la gestion du bruit stochastique d'expression génique. On s'intéresse plus particulièrement à la dynamique du bruit lors de la réponse cellulaire. Comment évolue le bruit? Quels sont les mécanismes en jeux? Quelle est l'importance du bruit dans le fonctionnement cellulaire? Pour répondre à ces questions, nous nous appuyons sur le réseau de régulation génétique qui gère la réponse au stress nutritionnel chez E. Coli. L'étude du comportement dynamique de ce réseau, au niveau d'une population de bactéries, a été initiée et est portée par la forte collaboration de deux équipes de la région : une de bio-informaticiens (l'équipe de Hidde de Jong de l'INRIA Rhône-Alpes) et la deuxième de biologistes (l'équipe de Hans Geiselmann, Laboratoire d'Adaptation et Pathogénie des Micro-organismes). En profitant donc de l'expérience et de la compréhension acquise par ces équipes, nous étudions les réponses individuelles de chaque bactérie lors de la transition entre état de stress nutritionnel, et état de croissance exponentielle. Le bruit d'expression génique est quantifié dans des nœuds clés du réseau de régulation. Pour ce faire, les bactéries sont suivies individuellement par microscopie de fluorescence sur plusieurs générations. Les données de fluorescence collectées sur cellules uniques permettent d'étudier la variabilité inter-cellulaire. Cette variabilité est quantifiée tout le long de la réponse: à chaque instant, on connaît la distribution des densités de fluorescence cellulaire dans la population de cellules. Et le suivi des lignées individuelles permet de travailler sur une population de cellules saines: les individus malades ou morts qui ne se divisent pas, sont écartés. En réduisant ainsi les phénomènes cellulaires en jeux, on réduit le nombre de paramètres. Les sources de bruit sont moins nombreuses, et il est plus facile de comprendre les mécanismes en jeux. Les informations de lignage cellulaire permettent aussi d'étudier la variabilité introduite par la phase du cycle cellulaire: les événements de division cellulaire peut être artificiellement synchronisés. Le bruit est alors étudié sur une population en phase lors de la division. Cette étude montre que le bruit sondé n'est pas dominé par les différences dans la phase du cycle cellulaire. On peut donc modéliser nos cellules sans tenir compte des différences introduites par le cycle cellulaire. Le modèle testé est simplifié aux étapes de transcription-traduction-maturation. Les paramètres du modèle sont inférés de nos données expérimentales, et le modèle est testé à travers des simulations.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00728293 |
| Date | 16 February 2012 |
| Creators | Grac, Edith |
| Publisher | Université de Grenoble |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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