Vers une compréhension multi-échelle du développement floral : des réseaux auxiniques aux patrons de la dynamique cellulaire

Toward a multi-scale understanding of flower development - from auxin networks to dynamic cellular patterns

• Auteur / Autrice : Jonathan Legrand
• Direction : Arezki Boudaoud, Yann Guédon
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de la Vie
• Date : Soutenance le 07/11/2014
• Etablissement(s) : Lyon, École normale supérieure
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de Biologie Moléculaire Intégrative et Cellulaire (Lyon ; 1999-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de Reproduction et Développement des Plantes (Lyon ; 1993-....)
• Jury : Président / Présidente : Gaël Yvert
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Arezki Boudaoud, Yann Guédon, Gaël Yvert, Dorota Kwiatkowska, Marie-Laure Martin-Magniette, Grégoire Malandain
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Dorota Kwiatkowska, Marie-Laure Martin-Magniette

Mots clés

Mots clés contrôlés

Arabidopsis thaliana

Mots clés libres

Arabidopsis thaliana

Biologie du dévelopement

Signalisation auxinique

Morphogenèse florale

Réseaux de facteurs de transcription

Graphes spatio-temporel avec attributs

Détection de patrons cellulaire

Partitionnement non-supervisé

Attributs cellulaires

Imagerie sur tissue vivant

Arabidopsis thaliana

Developmental biology

Auxin signalling pathways

Floral morphogenesis

Transcription factors network

Attributed spatio-temporal graphs

Cellular patterns detection

Unsupervised clustering

Cellular features

Tissue live-imaging

Résumé

Dans le domaine de la biologie développementale, un des principaux défis est de comprendre comment des tissus multicellulaires, à l'origine indifférenciés, peuvent engendrer des formes aussi complexes que celles d'une fleur. De part son implication dans l'organogenèse florale, l'auxine est une phytohormone majeure. Nous avons donc déterminé son réseau binaire potentiel, puis y avons appliqué des modèles de clustering de graphes s'appuyant sur les profils de connexion présentés par ces 52 facteurs de transcription (FT). Nous avons ainsi pu identifier trois groupes, proches des groupes biologiques putatifs: les facteurs de réponse à l'auxine activateurs (ARF+), répresseurs (ARF-) et les Aux/IAAs. Nous avons détecté l'auto-interaction des ARF+ et des Aux/IAA, ainsi que leur interaction, alors que les ARF- en présentent un nombre restreint. Ainsi, nous proposons un mode de compétition auxine indépendent entre ARF+ et ARF- pour la régulation transcriptionelle. Deuxièmement, nous avons modélisé l'influence des séquences de dimérisation des FT sur la structure de l'interactome en utilisant des modèles de mélange Gaussien pour graphes aléatoires. Les groupes obtenus sont proches des précédents, et les paramètres estimés nous on conduit à conclure que chaque sous-domaine peut jouer un rôle différent en fonction de leur proximité phylogénétique.Enfin, nous sommes passés à l'échelle multi-cellulaire ou, par un graphe spatio-temporel, nous avons modélisé les premiers stades du développement floral d'A. thaliana. Nous avons pu extraire des caractéristiques cellulaires (3D+t) de reconstruction d'imagerie confocale, et avons démontré la possibilité de caractériser l'identité cellulaire en utilisant des méthodes de classification hiérarchique et des arbres de Markov cachés.

A striking aspect of flowering plants is that, although they seem to display a great diversity of size and shape, they are made of the same basics constituents, that is the cells. The major challenge is then to understand how multicellular tissues, originally undifferentiated, can give rise to such complex shapes. We first investigated the uncharacterised signalling network of auxin since it is a major phytohormone involved in flower organogenesis.We started by determining the potential binary network, then applied model-based graph clustering methods relying on connectivity profiles. We demonstrated that it could be summarise in three groups, closely related to putative biological groups. The characterisation of the network function was made using ordinary differential equation modelling, which was later confirmed by experimental observations.In a second time, we modelled the influence of the protein dimerisation sequences on the auxin interactome structure using mixture of linear models for random graphs. This model lead us to conclude that these groups behave differently, depending on their dimerisation sequence similarities, and that each dimerisation domains might play different roles.Finally, we changed scale to represent the observed early stages of A. thaliana flower development as a spatio-temporal property graph. Using recent improvements in imaging techniques, we could extract 3D+t cellular features, and demonstrated the possibility of identifying and characterising cellular identity on this basis. In that respect, hierarchical clustering methods and hidden Markov tree have proven successful in grouping cell depending on their feature similarities.