Stochasticité de l'expression génique et régulation transcriptionnelle

228 Pages·2017·8.54 MB·French

by  Antoine Coulon

Numéro d’ordre 2010-ISAL-0045
Année 2010
Stochasticité de l’expression génique
et régulation transcriptionnelle
Modélisation de la dynamique spatiale et
temporelle des structures multiprotéiques
Thèse présentée par
Antoine Coulon, ingénieur en informatique
Devant
L’Institut National des Sciences Appliquées de Lyon
Pour obtenir
Le grade de docteur
Formation doctorale
Informatique et Mathématiques
Spécialité
Informatique
Soutenue le 1er juillet 2010 devant le jury composé de :
Alain Arnéodo Directeur de recherche, CNRS, École Normale Supérieure de Lyon (président)
Hugues Berry Chargé de recherche HDR, INRIA (examinateur)
Guillaume Beslon Professeur, INSA de Lyon (directeur de thèse)
Xavier Darzacq Chargé de recherche HDR, CNRS, École Normale Supérieure (rapporteur)
Hidde de Jong Directeur de recherche, INRIA (rapporteur)
Olivier Gandrillon Directeur de recherche, CNRS, Université de Lyon (directeur de thèse)
Raphaël Métivier Chargé de recherche, CNRS, Université Rennes 1 (examinateur)

INSA Direction de la Recherche - Ecoles Doctorales (cid:150) Quadriennal 2007- 2010
SIGLE ECOLE DOCTORALE NOM ET COORDONNEES DU RESPONSABLE
CHIMIE DE LYON M. Jean Marc LANCELIN
http://sakura.cpe.fr/ED206 UniversitØ Claude Bernard Lyon 1
B(cid:226)t CPE
CHIMIE 43 bd du 11 novembre 1918
M. Jean Marc LANCELIN
69622 VILLEURBANNE Cedex
TØl : 04.72.43 13 95 Fax :
Insa : R. GOURDON
[email protected]
ELECTRONIQUE, ELECTROTECHNIQUE, M. Alain NICOLAS
AUTOMATIQUE Ecole Centrale de Lyon
http://www.insa-lyon.fr/eea B(cid:226)timent H9
E.E.A. M. Alain NICOLAS 36 avenue Guy de Collongue
Insa : C. PLOSSU 69134 ECULLY
[email protected] TØl : 04.72.18 60 97 Fax : [phone]
SecrØtariat : M. LABOUNE [email protected]
AM. 64.43 (cid:150) Fax : 64.54 SecrØtariat : M.C. HAVGOUDOUKIAN
EVOLUTION, ECOSYSTEME, M. Jean-Pierre FLANDROIS
MICROBIOLOGIE, MODELISATION CNRS UMR 5558
http://biomserv.univ-lyon1.fr/E2M2 UniversitØ Claude Bernard Lyon 1
B(cid:226)t G. Mendel
E2M2 M. Jean-Pierre FLANDROIS 43 bd du 11 novembre 1918
69622 VILLEURBANNE CØdex
Insa : H. CHARLES TØl : 04.26 23 59 50 Fax [phone]
06 07 53 89 13
[email protected]
INTERDISCIPLINAIRE SCIENCES-SANTE M. Didier REVEL
H(cid:244)pital Cardiologique de Lyon
EDISS Sec : Safia Boudjema B(cid:226)timent Central
M. Didier REVEL 28 Avenue Doyen LØpine
Insa : M. LAGARDE 69500 BRON
TØl : 04.72.68 49 09 Fax :[phone]
[email protected]
INFORMATIQUE ET MATHEMATIQUES M. Alain MILLE
http://infomaths.univ-lyon1.fr UniversitØ Claude Bernard Lyon 1
LIRIS - INFOMATHS
M. Alain MILLE B(cid:226)timent Nautibus
INFOMATHS
43 bd du 11 novembre 1918
SecrØtariat : C. DAYEYAN 69622 VILLEURBANNE Cedex
TØl : 04.72. 44 82 94 Fax [phone]
[email protected] - [email protected]
MATERIAUX DE LYON M. Jean Marc PELLETIER
INSA de Lyon
MATEIS
M. Jean Marc PELLETIER B(cid:226)timent Blaise Pascal
MatØriaux 7 avenue Jean Capelle
SecrØtariat : C. BERNAVON 69621 VILLEURBANNE CØdex
83.85 TØl : 04.72.43 83 18 Fax [phone]
[email protected]
MECANIQUE, ENERGETIQUE, M. Jean Louis GUYADER
GENIE CIVIL, ACOUSTIQUE INSA de Lyon
Laboratoire de Vibrations et Acoustique
MEGA M. Jean Louis GUYADER B(cid:226)timent Antoine de Saint ExupØry
25 bis avenue Jean Capelle
SecrØtariat : M. LABOUNE 69621 VILLEURBANNE Cedex
PM : 71.70 (cid:150)Fax : 87.12 TØl :04.72.18.71.70 Fax : [phone]
[email protected]
ScSo* M. OBADIA Lionel
UniversitØ Lyon 2
M. OBADIA Lionel 86 rue Pasteur
ScSo 69365 LYON Cedex 07
Insa : J.Y. TOUSSAINT TØl : 04.78.69.72.76 Fax : [phone]
[email protected]
*ScSo : Histoire, Geographie, AmØnagement, Urbanisme, ArchØologie, Science politique, Sociologie, Anthropologie

5
Remerciements
Je souhaite tout d’abord exprimer mes profonds remerciements aux membres de mon
jury : à Hidde de Jong et à Xavier Darzacq, pour avoir lu et rapporté mon manuscrit de
thèse, et à Raphaël Métivier, Alain Arnéodo et Hugues Berry, pour avoir accepté de faire
partie de mon jury. C’est un plaisir et un honneur que d’exposer mes travaux à leurs avis
critiques et d’avoir à faire face à des compétences aussi diverses que les leurs. Chacun de
leurs points de vue m’est précieux.
Mes directeurs de thèse ont eu et auront sur moi une influence capitale. En plus d’avoir
stimulé mon intérêt pour la recherche, de m’avoir laissé une liberté de travail sans pareil
et d’avoir été des guides avisés tout au long de cette thèse, c’est une façon de penser et
d’aborder la science que Guillaume et Olivier m’ont enseignée. Je souhaite ici leur faire
part de toute ma reconnaissance.
J’adresse mes sincères remerciements à Pierre Couble, Guy Mouchiroud, Atilla Baskurt
et Bernard Perroche, non seulement pour m’avoir accueilli au sein de leurs laboratoires –
le CGMC et le LIRIS – mais également pour croire aux approches pluridisciplinaires (par-
fois éloignées de leurs préoccupations de biologistes et d’informaticiens) et ainsi soutenir
les travaux de mes deux équipes d’accueil. Je tiens également à remercier Jean-François
Boulicaut, responsable de l’équipe Turing au LIRIS (très récemment devenue l’équipe
Combining), pour s’être toujours soucié des bonnes conditions de travail de nos troupes
et pour ne jamais hésiter à prendre le temps de discuter.
Il va de soi que ce travail n’aurait pas pu voir le jour sans financement. Plus qu’une simple
source de moyens, c’est un soutien à des thématiques de recherche fondamentale que je
souhaite remarquer ici. À ce titre, je remercie le cluster ISLE de la région Rhône-Alpes
pour m’avoir octroyé une allocation doctorale, l’Institut Rhônalpin des Systèmes Com-
plexes (IXXI) pour le financement du projet pluridisciplinaire dans lequel s’inscrivent mes
travaux, ainsi que pour son accueil sur le site de l’institut, et le centre de calcul de l’IN2P3
pour nous avoir donné accès à ses moyens de calcul.
De nombreuses discussions avec des collègues d’horizons divers doivent être saluées ici.
Merci aux membres du projet Stochagene, et en particulier à Jean-Jacques Kupiec, An-
dras Paldi et Carsten Carlberg, pour des débats riches et stimulants. Merci au groupe
de travail SMABio – et par cet intermédiaire, au Programme d’Épigénomique – pour des
discussions au début de ma thèse concernant la simulation spatiale. Je remercie également
les membres du groupe de Biologie des Systèmes et Modélisation Cellulaire (BSMC) et
en particulier Daniel Kahn dont les remarques m’ont mis sur la piste de ce qui constitue
aujourd’hui un aspect important de mon travail de thèse.
6 Remerciements
Les membres de mes deux équipes d’accueil auront fait de mon environnement pendant
ces années de thèse un cadre de travail agréable et un milieu scientifique stimulant. Je
tiens à exprimer mon amitié à mes actuels ou anciens camarades thésards et postdoc.
Parmi bien d’autres, je pense à Camila et à José, côté pipettes, et à Yolanda, Virginie,
Hédi, David, Gaël et Loïc, côté claviers.
J’adresseunremerciementtrèsparticulieràCarole,sansquibeaucoupdechosesn’auraient
évidemment pas été ce qu’elles sont. Cette thèse – et moi-même – lui devons énormément.
Merci aussi à Nox pour m’avoir régulièrement empêché de faire la biblio.
Une pensée s’envole vers la région parisienne. Je remercie Yaya, entre autres pour m’avoir
laissé gérer nos TP de physique-chimie en 1èreS3.
Mes amis proches – Guille, Christophe, Emma et Alice – ont été à leur manière un sou-
tien essentiel durant ces années. J’hésite encore entre les remercier ou leur en vouloir pour
avoir sans cesse essayé de m’écarter du droit chemin!
Plus que des remerciements sont adressés à Léa. Elle a, entre autres choses, su me donner
ce dont j’avais besoin pendant cette rédaction. Je la remercie de tout cœur.
Je tiens à terminer ces quelques lignes en remerciant chaleureusement ma famille. Leur
soutien et leurs encouragements tout au long de mon parcours m’ont particulièrement
touché. Merci à Elodie pour s’être bien occupée de son petit frère! Je ne remercie pas
seulement mon père pour avoir tenté de me distraire de ma rédaction avec ses problèmes
d’astrophysique, ni ma mère pour avoir traqué jusqu’à la moindre faute dans une bonne
partie de ce manuscrit. Je leur suis surtout reconnaissant pour m’avoir donné goût à la
science et à tant d’autres choses.
7
Table des matières
Table des matières 7
Table des figures 11
Introduction 13
I Origines moléculaires de la stochasticité de l’expression génique 17
1 Séparation, quantification et identification des sources de stochasticité . . . 18
1.1 Mesures expérimentales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
1.2 Stochasticités intrinsèques vs extrinsèques . . . . . . . . . . . . . . 19
1.3 Signatures spécifiques des différentes sources . . . . . . . . . . . . . 21
2 Sources de stochasticité gène-intrinsèques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.1 Modélisation de l’expression génique . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.2 Synthèse/dégradation de protéines et des transcrits . . . . . . . . . 25
2.3 Bursts traductionnels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.4 Dynamique du promoteur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
2.5 Relations entre échelles de temps . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.6 Distribution des délais : élongation, export, dégradations ... . . . . 31
2.7 Aspects spatiaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3 Propagation et modulation de la stochasticité . . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.1 Transmission des fluctuations gène-extrinsèques . . . . . . . . . . . 34
3.2 Modulation par l’autorégulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.3 Motifs de gènes : corrélations constructives et destructives . . . . . 35
3.4 Ergodicité : mémoire cellulaire et interactions cellule-cellule . . . . . 36
4 Organisation spatio-temporelle du noyau cellulaire . . . . . . . . . . . . . . 39
4.1 Un espace hétérogène et dynamique . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
4.2 Déplacements moléculaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.3 Dynamique des corps nucléaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
4.4 Architecture nucléaire et expression génique . . . . . . . . . . . . . 44
4.5 Le noyau, un système auto-organisé? . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
5 Dynamique de la régulation transcriptionnelle . . . . . . . . . . . . . . . . 48
5.1 Promoteurs eucaryotes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
5.2 Mobilité des molécules sur le promoteur . . . . . . . . . . . . . . . 51
5.3 Interactions combinatoires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
5.4 Dynamique lente du promoteur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
5.5 Progression de l’état chromatinien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
8 TABLE DES MATIÈRES
II Organisation nucléaire dynamique et expression stochastique des gènes 61
1 Modélisations spatiales intracellulaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
1.1 Modèles macroscopiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
1.2 Simulation à l’échelle atomique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
1.3 Coarse graining : structures moléculaires simplifiées . . . . . . . . . 70
1.4 Approches mésoscopiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
2 Simulateur mésoscopique 4D de phénomènes nucléaires . . . . . . . . . . . 80
2.1 Modèle(s) : définition d’un formalisme général . . . . . . . . . . . . 81
2.2 Implémentation et logiciel de simulation . . . . . . . . . . . . . . . 88
2.3 Illustrations à différentes échelles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
3 Hypothèses et mécanismes à étudier . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
3.1 Structuration de l’expression par des mécanismes de diffusion . . . 92
3.2 Régions inter-chromosomiques et usines à transcription . . . . . . . 96
3.3 Corps nucléaires : transitions de phase et non-linéarités . . . . . . . 98
4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
IIIDynamique stochastique de la régulation transcriptionnelle 101
1 Modélisations du promoteur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
1.1 Simulation vs dérivations analytiques . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
1.2 Modèles de l’expression stochastique . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
1.3 Modèles de la régulation (modèles thermodynamiques) . . . . . . . 104
1.4 Modèles de la dynamique du promoteur . . . . . . . . . . . . . . . 105
2 Modèle biophysique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
2.1 Formulation générale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
2.2 Structure et contenu de la matrice de transition . . . . . . . . . . . 111
2.3 Exemple d’instanciation : un promoteur eucaryote . . . . . . . . . . 113
2.4 Reformulation énergétique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
2.5 Un cadre simplifié : association/dissociation de FT seuls . . . . . . 121
3 Dérivations générales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
3.1 Dynamique du promoteur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
3.2 Décomposition en modes propres . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125
3.3 Dérivationd’indicateurs:ChIP,FRAP,corrélationscroisées,spectres
de puissance et distributions de durées . . . . . . . . . . . . . . . . 130
3.4 Consommation énergétique et périodicités . . . . . . . . . . . . . . 141
3.5 Systèmes idéalisés . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
3.6 Transmission aux niveaux d’ARN et de protéines . . . . . . . . . . 147
4 Exploitation du modèle et résultats biologiques . . . . . . . . . . . . . . . 157
4.1 Variabilité induite par une concentration élevée d’un FT . . . . . . 158
4.2 Contrôle transcriptionnel de l’hétérogénéité de l’expression . . . . . 161
4.3 Régulation complexe de la dynamique du promoteur . . . . . . . . 164
4.4 Activitépériodiquedespromoteurseucaryotes:consommationéner-
gétique et longueur effective du cycle . . . . . . . . . . . . . . . . . 169
4.5 Quantification sur données expérimentales . . . . . . . . . . . . . . 173
4.6 Progression de l’état chromatinien et mécanismes d’interaction des
molécules sur/avec la chromatine . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177
5 Perspectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
Table des matières 9
5.1 Analyse commune de données de ChIP, de FRAP et de FRET . . . 187
5.2 Fluctuations extrinsèques et résonance stochastique . . . . . . . . . 188
5.3 Oscillateurs stochastiques couplés et spécificité du code des histones 189
Conclusion et perspectives 193
Bibliographie 197
Annexes 221
A Décomposition propre de M˜ et réduction de l’expression du FRAP . . . . . 221
B Paramétrage (chapitre III) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222
B.1 Paramètres des différents systèmes . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222
B.2 Optimisation paramétrique pour une activité périodique . . . . . . 224