Étude du vieillissement des cellules souches hématopoïétiques par la biologie des systèmes: Séquençage d'ARN et réseau booléen de régulation génétique à l'échelle de la cellule

Study of haematopoietic stem cell ageing using systems biology: RNA sequencing and gene regulatory Boolean network at the single cell level

• Auteur / Autrice : Leonard Herault
• Direction : Elisabeth Remy
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2021
• Etablissement(s) : Aix-Marseille
• Ecole(s) doctorale(s) : Mathématiques et informatique de Marseille (184)
• Jury : Président / Présidente : Denis Thieffry
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Laurence Calzone
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Loic Pauleve, Thierry Jaffredo

Mots clés

Mots clés libres

Cellule souche hématopoïétique

Séquençage d’ARN cellule unique

Inférence de réseaux de régulation génétique

Modélisation logique

Vieillissement

Haematopoietic stem cell

Single cell RNA seq

Logical modelling

Ageing

Gene regulatory network inference

Résumé

Dans cette thèse nous avons mis en œuvre les techniques récentes de séquençage à l’échelle de la cellule et des méthodes d’inférence de réseaux de régulation génétique pour étudier l’effet du vieillissement sur l’hématopoïèse, le processus de formation et de renouvellement des cellules sanguines. L’hématopoïèse repose sur les propriétés uniques des cellules souches hématopoïétiques (CSH) capables soit de s’auto-renouveler pour maintenir leur caractère souche, soit de se différencier en cellules fonctionnelles. Avec l’âge, l’équilibre de cette population cellulaire se détériore. Des CSH peu fonctionnelles s’accumulent dans la moelle osseuse promouvant l’immunosénescence et le développement d’hémopathies. Afin de comprendre les mécanismes qui régulent cette perte d’équilibre nous avons séquencé 15000 transcriptomes de CSH isolées à partir de souris jeunes et âgées. Différentes approches d’apprentissage supervisées et non supervisées nous ont permis de classifier et représenter les cellules dans des espaces réduits. Nous avons ainsi pu montrer une accumulation de CSH âgées quiescentes, concomitante à un blocage précoce de leur différenciation. Ces résultats nous ont guidés pour construire un réseau booléen de régulation génétique afin de modéliser le processus de différenciation de ces cellules et comprendre son altération par le vieillissement. Pour ce faire, nous avons adapté une méthode récente d'inférence de réseaux booléens basée sur la programmation de contraintes dynamiques. De ces résultats, nous avons pu mettre en évidence le rôle majeur des gènes Egr1, Junb et Gata2, dans le vieillissement de la population des CSH.

In this thesis, we implemented recent advances in single cell sequencing technologies and gene regulatory network inference methods to study the ageing alterations of haematopoiesis, the process of formation and renewal of all blood cells. The constant production of these short-life cells is based on an undifferentiated cell, the haematopoietic stem cell (HSC). This crucial process relies on the unique properties of HSC population to either self-renew to maintain the HSC pool or to differentiate into functional cells. With age, the balance of this cell population deteriorates. Thus, an accumulation of poorly functioning HSCs is observed in the bone marrow of aged mice animals, promoting immunosenescence and development of myeloid leukemias and anemias. In order to understand the mechanisms regulating this loss of balance, we sequenced the single-cell transcriptome of more than 15,000 HSCs isolated from young and old wild-type mice. Different supervised and unsupervised learning approaches permit us to classify and represente the cells in reduced dimensional spaces. Thus, we were able to show an accumulation of quiescent aged cells concomitant with an early blockage of their differentiation. Next, we used these results together with the current knowledge on HSC biology to build a Boolean gene regulatory network to model the differentiation of these cells, and study its alteration with ageing. To do so, we implemented and adapted a recently proposed method for inferring such networks by defining dynamical constraints with Answer Set Programming. From these results, we highlighted the major role of the genes Egr1, Junb and Gata2, in the ageing of HSC population.