Analyse optogénétique en cellule unique de la réponse immédiate à une modification génétique soudaine chez Saccharomyces cerevisiae

Single-cell optogenetic analysis of the immediate responses to sudden genetic modifications in Saccharomyces cerevisiae

• Auteur / Autrice : Alice Dufour
• Direction : Gaël Yvert
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de la vie et de la santé
• Date : Soutenance le 12/12/2024
• 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 biologie et modélisation de la cellule (Lyon ; 1987-….)
• Partenaire(s) de recherche : Financement : Centre national de la recherche scientifique (France ; 1939-....). Délégation régionale Rhône Auvergne
• Jury : Président / Présidente : Marie Sémon
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Gaël Yvert, Marie Sémon, Lydia Robert, Zhou Xu, Jean Baudry
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Lydia Robert, Zhou Xu

Mots clés

Mots clés contrôlés

Phénotype

Optogénétique

Microfluidique

Génétique

Mots clés libres

Génétique

Microfluidique

Optogénétique

Phénotype

Genetics

Microfluidics

Optogenetics

Phenotype

Résumé

La façon dont les mutations permettent aux cellules d’adapter leur physiologie est complexe, dynamique et hétérogène. C’est un processus fondamental de l’évolution souvent étudié à l’échelle des populations longtemps après l’apparition des mutations. Les premières réponses suite à une modification génétique sont donc rarement observées. Je quantifie ici les effets immédiats suite à une altération génétique sur des cellules uniques de Saccharomyces cerevisiae. Pour ce faire, j’ai combiné deux technologies préexistantes, l’une biologique et l’autre physico-chimique. La première est une enzyme optogénétique appelée LiCre qui permet de recombiner des sites spécifiques d’ADN lorsqu’elle est activée par de la lumière bleue. La seconde est une puce microfluidique où des cellules uniques sont encapsulées dans des gouttelettes et observées au cours du temps. Cela permet de quantifier le taux de croissance et le rendement de plusieurs centaines de microcolonies provenant de cellules uniques.

The way by which mutations allow living organisms to adapt their physiology is complex, dynamic and heterogeneous. It is also a fundamental process of natural evolution. Genetic studies are usually based on populations of mutants that are characterized several generations after the mutation of interest occurred. The early response of cells to genetic changes is therefore rarely known. Here I quantified the immediate effects of a de novo genetic alteration on individual yeast cells. To achieve this, I combined two pre-existing technologies, one from biology and one from physical-chemistry. The first one is an optogenetic enzyme called LiCre which is able to recombine specific DNA sites when activated by blue light. The second one is a digital microfluidics setup, where single yeast cells are encapsulated in droplets and monitored over time. With this technology, hundreds of single-cell seeded microcolonies can be tracked over time to quantify their growth and biomass yield.First, I contributed to the characterization of LiCre in terms of kinetics properties and in vivo applications. Then, to demonstrate the relevance of the LiCre/microfluidics association, I described the dynamics and heterogeneity of responses after a de novo deletion of an essential gene. After validation of this approach, I used it to tackle a fundamental question concerning the fate of mutator cells. With an elevated mutation rate, mutator cells are present in various contexts: stressful environments, cancer, and laboratory-evolution populations. Since many mutations are deleterious, these populations face a loss of fitness, sometimes called “mutational burdened”. Alongside, the mutator phenotype causes higher genomic heterogeneity, which raises adaptive potential of mutator cells. This trade-off between burden and potential to adapt is shaped by various factors: environment, population size, mutation rate, species… Using the approach I developed, I observed experimentally the fine-scale phenotypic properties of mutator populations facing mutational burden. These properties differ across environmental conditions.