Explorer l'influence du bruit phénotypique sur les paysages adaptatifs lors des processus évolutifs

Blurry Landscapes in Molecular Evolution A high-throughput directed evolution platform

• Auteur / Autrice : Vincent Balerdi
• Direction : Yannick Rondelez
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Biochimie
• Date : Soutenance le 07/12/2021
• Etablissement(s) : Université Paris sciences et lettres
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Médicament, toxicologie, chimie, imageries
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Gulliver (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Ecole supérieure de physique et de chimie industrielles de la Ville de Paris (1882-....)
• Jury : Président / Présidente : Valérie Taly
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Yannick Rondelez, Agathe Urvoas, Jean-Christophe Galas
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Agathe Urvoas, Jean-Christophe Galas

Mots clés

Mots clés libres

Paysages adaptatifs

Bruit biologique

Évolution dirigée

Fitness landscapes

Biological noise

Directed evolution

Résumé

Les processus évolutifs prennent place à de nombreuses échelles différentes, de l'échelle macroscopique des populations et des espèces jusqu'aux phénomènes microscopiques agissant sur les protéines et les molécules des organismes vivants. Quel que soit le système, l'évolution naturelle a toujours besoin de diversité pour effectuer une sélection, afin de favoriser la survie des organismes les plus adaptés. En outre, l'une des caractéristiques communes de ces mécanismes multi-échelles est la présence constante de bruit. En effet, ses effets sont visibles de par la stochasticité des réactions moléculaires jusqu'à la dynamique des populations. Si l'on a pendant longtemps pensé que ces perturbations aléatoires étaient préjudiciables aux systèmes biologiques, un nombre croissant d'études ont émis l'hypothèse que ces fluctuations avaient en fait de nombreux impacts positifs sur le vivant. Notamment, en ce qui concerne le lissage des paysages adaptifs, et les effets sur la robustesse et la capacité à évoluer des populations.Dans ce projet de thèse, nous avons développé une plateforme expérimentale afin de caractériser quantitativement l'influence de bruit artificiel sur des populations de protéines. Basé sur l'auto-réplication compartimentée de Holliger, les objets de l'étude sont les polymérases à ADN, et en particulier la polymérase KlenTaq, des outils fondamentaux de la biologie moléculaire, notoirement difficiles à faire évoluer. Dans le cadre de cette étude, des libraries de variantes de ces protéines sont générées, puis soumises à un processus d'évolution dirigé entièrement in vitro, comprenant des cycles de diversification, la compartimentation de ces variantes dans des gouttelettes à l'aide de dispositifs microfluidiques, et la sélection de leur aptitude à se répliquer et à amplifier leur propre matériel génétique. La bibliothèque résultante pourrait ensuite être séquencée à l'aide de NGS, et les données interprétées par des méthodes d'analyse inspirées de la physique statistique ou de machine learning. Dans le but d'ajouter une source supplémentaire de bruit dans le système, nous avons également étudié les effets des antibiotiques aminoglycosides sur la traduction in vitro des protéines, ceux-ci étant connus pour interférer avec la précision des ribosomes. La possibilité de moduler efficacement l'ampleur de l'insertion aléatoire d'erreurs pendant la synthèse des protéines nous aiderait à comprendre les effets du bruit phénotypique sur des processus biologiques tels que la traduction des protéines et l'évolution de celles-ci.

Evolution takes place on many different levels, from the macroscopic scale of populations and species, to the microscopic events acting on proteins and molecules in living organisms. Whichever the system, natural evolution always needs diversity to perform selection, in order to promote the survival of the fittest organisms. Moreover, one common characteristic of these multiscale mechanisms is the consistent presence of noise. Indeed, its effects can be seen through molecular stochasticity to population dynamics. Even though background noise was thought to be detrimental to biological systems, an increasing number of studies hypothesised that it had in fact many positive impacts. Notably, regarding the smoothing of fitness landscapes, and the effects on robustness and evolvability depending on the populations’ features.In this PhD project, we developed an experimental platform in order to quantitatively characterize the influence of artificial noise on protein populations. Based on Holliger’s Compartmentalised Self Replication, the objects of the study are DNA polymerases, and in particular the KlenTaq polymerase, fundamental molecular biology tools, notoriously challenging to evolve. In this endeavour, libraries of variants of these proteins are generated, and then put through a fully in vitro directed evolution process, consisting of cycles of diversification, compartmentalisation of these variants in droplets using microfluidic devices, and selection for fitness using their ability to replicate and amplify their own genetic material. The resulting library could then be sequenced using NGS, and the data interpreted through Statistical Physics inspired analysis or Machine Learning methods. With the aim of adding an additional source of noise in the system, we also studied the effects of aminoglycoside antibiotics on the in vitro translation of the proteins, these being known to interfere with ribosomal accuracy. Being able to efficiently tune the extent of error-prone behaviour during protein synthesis would help in our understanding of the effects of background noise on biological processes such as protein translation and evolution.