Modélisation spatiale des effets de communauté

Spatial modelling of community effects

• Auteur / Autrice : Kirill Batmanov
• Direction : Cédric Lhoussaine, Joachim Niehren, Céline Kuttler
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 26/03/2014
• Etablissement(s) : Lille 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique fondamentale de Lille (2002-2014)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Régulation génétique

Systèmes stochastiques

Modèles mathématiques

Simulation par ordinateur

Développement des formes (biologie)

Biologie -- Informatique

Mots clés libres

Effets de communauté

Résumé

Un embryon, initialement composé de cellules identiques, se transforme progressivement en une structure spatialement organisée de tissus distincts aux frontières clairement démarquées. Les interactions cellulaires jouent un rôle clé dans la formation de motifs, et l’effet de communauté est un exemple d’une telle interaction. Une population de cellules dans un embryon présente un effet de communauté quand elle forme une communauté de cellules ayant une identité commune obtenue grâce à l’échange de molécules de signalisation. Cet effet permet aux cellules de la communauté de maintenir un profil d’expression génétique commun.Dans ce travail, nous étudions le comportement de l’effet de communauté dans l’espace et étudions ses rôles dans d’autres processus de formation de motif, en utilisant la modélisation computationnelle:• Une méthode de réduction de modèle est développée pour l’analyse stochastique. Par cette méthode nous avons pu démontrer que le modèle de l’effet de communauté dans Xenopus est influencé par un bruit stochastique.• Nous montrons que l'effet de communauté doit finalement se propager dans l’ensemble de la population de cellules qui réagissent au morphogène.• Deux modèles montrant comment cette expansion peut être contrôlée sont présentés. 1) Si l’effet de communauté est augmenté d’un mécanisme de rétroaction négative, il forme un système qui s’auto-organise et forme une zone d’activation stable et localisée. 2) Quand un circuit simple de répression génétique est associé au circuit produisant l’effet de communauté, un motif d’expression de gène avec une frontière bien démarquée apparaît en réponse à un gradient de morphogène transitoire.

A developing embryo, consisting initially of identical cells, transforms itself into a spatially organized structure made of distinct tissues with clear boundaries. Cell interaction plays a key role in pattern formation, and the community effect is an example of such an interaction. A population of cells in an embryo is said to exhibit a community effect when they form a cell community with a common identity by virtue of exchanging diffusible signalling molecules. This effect helps the cell community to maintain a common gene expression profile over an extended period of time.In this work, we study the behaviour of a community effect in space and investigate its roles in other pattern formation processes, using computational modelling:• A model reduction method is developed for stochastic analysis, and using it we have shown how the model of the community effect in Xenopus is influenced by stochastic noise.• Using a simple spatial community effect model, we show that the community effect spreads across the entire population of cells which respond to the morphogen.• Two models demonstrating how this expansion can be controlled are presented. 1) If the community effect is augmented with a negative feedback mechanism, it forms a reaction-diffusion system which self-organizes and forms a stable, localized area of activation. 2) When a simple cross-repression gene circuitry is combined with a community effect loop, a gene expression pattern with a well-demarcated boundary appears in response to a transient morphogen gradient. The pattern remains stable even after the gradient disappears, which shows that the gene network has the memory of morphogen dynamics.