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INSA de Lyon (01/07/2010), Guillaume Beslon (Dir.)
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Stochasticité de l'expression génique et régulation transcriptionnelle -- Modélisation de la dynamique spatiale et temporelle des structures multiprotéiques
Antoine Coulon1, 2

La nature stochastique de l'expression génique est maintenant clairement établie expérimentalement et apparaît comme une composante à part entière de la dynamique cellulaire. Une source importante de cette variabilité est liée au caractère dynamique des diverses structures multiprotéiques impliquées dans le processus d'expression génique. Nous étudions ici, par la modélisation, comment les interactions entre des molécules au comportement individuel probabiliste sont susceptibles de faire naître des dynamiques globales pouvant influencer l'expression génique. Nous nous concentrons plus particulièrement sur deux aspects du processus d'expression : d'une part, son caractère spatialisé au sein d'un noyau cellulaire structuré et dynamique et, d'autre part, la combinatoire des événements moléculaires stochastiques au niveau du promoteur d'un gène. Pour l'étude des phénomènes d'organisation mésoscopique au sein du noyau cellulaire, nous proposons un modèle de simulation "4D" (intégrant l'espace et le temps). Il emprunte différentes techniques aux formalismes des échelles inférieures (moléculaires) et supérieures (cellulaires), en gardant les aspects essentiels à notre étude (individualité de certaines molécules, exclusion stérique, interactions électromagnétiques, réactions chimiques . . .). Afin d'étudier spécifiquement la dynamique stochastique de la régulation transcriptionnelle, nous proposons un second modèle décrivant les événements d'association/dissociation et de modification de la chromatine en se basant sur l'affinité coopérative/compétitive des molécules et leur potentielle activité enzymatique ou de remodelage. Par des techniques analytiques et computationnelles, nous caractérisons alors l'activité du promoteur à l'aide d'outils de théorie du signal, mais aussi en reproduisant les mesures obtenues par diverses techniques expérimentales (cinétique de ChIP, FRAP, FRET, cytométrie de flux . . .). L'analyse de ce modèle démontre que l'activité spontanée du promoteur peut être complexe et structurée, présentant en particulier des dynamiques multi-échelles similaires à celles observées expérimentalement (turnover rapide des molécules, comportements cycliques lents, hétérogénéités transcriptionnelles . . .). Nous montrons enfin comment la confrontation de mesures expérimentales de diverses natures peut renseigner sur la structure du système sous-jacent. Ce modèle apparaît alors comme un cadre théorique général pour l'étude de la dynamique des promoteurs et pour l'interprétation intégrée de données expérimentales.
1:  LIRIS / INRIA Grenoble Rhône-Alpes / INSA Lyon / UCB Lyon - COMBINING
2:  CGMC - Centre de génétique moléculaire et cellulaire
Biologie computationnelle – biophysique – bioinformatique – bruit – fluctuations – corps nucléaires – promoteur – chromatine – code des histones – épigénétique – chaîne de Markov – équation maîtresse – valeurs propres

Stochasticity of gene expression and transcriptional regulation -- Modeling the spatial and temporal dynamics of multiprotein structures
The stochastic nature of gene expression is now clearly established experimentally and appears as an essential part of the cellular dynamics. An important source of this variability comes from the dynamics of the different multiprotein structures involved in the process of gene expression. Using a modeling approach, we study here how the interactions between molecules which individual behavior is probabilistic can result in global dynamics and can influence the expression level. We focus more precisely on two aspects of the gene expression process: first, its spatial context within a structured and dynamic nuclear landscape, and, second, the combinatorial stochastic molecular events occurring on the promoter of a gene. For the study of mesoscopic organization phenomena in the cell nucleus, we propose a "4D" simulation model (considering space and time). It is built upon different techniques taken from higher and lower scale formalisms (ie. molecular simulations and cellular models), while keeping the essential aspects for our purpose (individuality of some molecules, steric volume exclusion, electromagnetic interactions, chemical reactions, . . . ). For investigating the stochastic dynamics of transcriptional regulation, we propose a second model describing the events of association/dissociation and chromatin modification, based on the cooperative/competitive affinity of molecules and their potential enzymatic or remodeling activity. Using analytical and computational techniques, we describe the activity of the promoter with tools from signal theory, but also by reproducing the measures of various experimental techniques (ChIP kinetics, FRAP, FRET, flow cytometry, . . . ). The analysis of the model reveals that the spontaneous activity of a promoter can be highly complex and demonstrate a multi-scale dynamics similar to what is observed experimentally (rapid turnover of molecules, slow cyclical behavior, transcriptional heterogeneity, . . . ). Finally, we show that confronting experimental data of various nature can reveal the structure of the underlying system. This model appears as a general theoretical framework for the investigation of promoter dynamics and the interpretation of experimental data.
Computational biology – biophysics – bioinformatics – noise – fluctuations – nuclear bodies – promoter – chromatin – histone code – epigenetics – stochastic process – Markov chain – master equation – eigenvalues

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