Intégration computationnelle et modélisation de la cinétique de réparation de l'ADN chez la levure bourgeonnante

Computational and Mathematical Modelling of DNA Repair in Budding Yeast

• Auteur / Autrice : Leo Zeitler
• Direction : Julie Soutourina, Cyril Denby Wilkes
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génétique
• Date : Soutenance le 21/09/2023
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Structure et Dynamique des Systèmes Vivants
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de biologie intégrative de la cellule (Gif-Sur-Yvette, Essonne ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : référent : Faculté des sciences d'Orsay
• Partenaire(s) de recherche : graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Life Sciences and Health (2020-....)
• Jury : Président / Présidente : Karine Dubrana
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Benjamin Audit, Zhou Xu, Erik Fransén
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Benjamin Audit, Zhou Xu

Mots clés

Mots clés contrôlés

Optimisation mathématique

Analyse des données

Séquençage à haut débit

ADN -- Réparation

Mots clés libres

Réparation de l'ADN

Données NGS

Analyse pilotée par les données

Modèle computationnel

DNA repair

NGS data

Data-Driven analysis

Computational model

Résumé

L'interaction moléculaire entre les protéines et l'ADN régit le comportement de la cellule dans le contexte de son environnement. Le maintien de l'intégrité du génome est donc vital pour le fonctionnement normal et la survie des cellules. L'altération de la réparation de l'ADN a été associée à des maladies graves. Malgré des études intensives, la façon dont la réparation de l'ADN est orchestrée in vivo à l'échelle du génome reste mal comprise. Nous avons développé des outils informatiques pour une évaluation complète de la cinétique de réparation de l'ADN locus-spécifique après une irradiation UV en utilisant les données de séquençage à haut débit (NGS). Nous avons analysé les facteurs susceptibles d'influencer la réparation, tels que la disposition des nucléosomes, les niveaux de transcription et la taille des gènes. En tirant parti d'une interprétation différente des données, notre modèle minimal peut récupérer les informations manquantes pour étudier la réparation continue dans le temps à l'aide de points de données NGS peu nombreux. Contrairement à d'autres études qui considèrent les signaux de séquençage comme un comportement moyen, nous les prenons en compte comme la superposition d'interactions stochastiques ADN-protéine dans des cellules indépendantes. Cela a permis d'analyser la réparation de l'ADN dans le contexte d'autres processus nucléaires, tels que la transcription et le positionnement des nucléosomes. Cependant, pour une véritable compréhension du processus, il est nécessaire de combiner une analyse basée sur les données avec une modélisation mathématique. Nous avons développé et comparé deux approches—notamment une approximation "mean-field" et une méthode stochastique spécifique aux cellules—qui relient la dynamique de la cellule à des données NGS à l'échelle d'une population. Nos méthodes indiquent la cinétique de réparation spécifique aux gènes et permettent de comprendre le mécanisme de reconnaissance des dommages le long des régions codantes. Les deux modèles sont basés sur des interactions générales entre l'ADN et les protéines et peuvent être facilement appliqués à d'autres processus nucléaires. Ces travaux constituent un maillon manquant entre la dynamique temporelle interne aux cellules vivantes et le comportement à l'échelle de la population qui peut être mesuré.

The molecular interplay of proteins with the DNA governs cell behaviour in the context of its environment. Maintenance of genome integrity is therefore vital for normal cell functionality and survival. Impaired DNA repair has been associated with severe diseases. This includes cancer as well as neurological and premature-ageing disorders. Despite intensive studies, it remains poorly understood how DNA repair is orchestrated in vivo on a genomic scale. We developed computational tools for a comprehensive assessment of location-specific DNA repair kinetics after UV irradiation using Next Generation Sequencing (NGS) signals. We analysed possible repair influencing factors, such as nucleosome arrangement, transcription levels, and gene size. By leveraging a different interpretation of the data, our minimal model can recover missing information to study time-continuous repair using sparse NGS data points. In contrast to other studies that consider sequencing signals as an average behaviour, we understand them as the superposition of stochastic DNA-protein interactions in independent cells. This permitted the analysis of DNA repair in context of other nuclear processes, such as transcription and nucleosome positioning. However, for a true understanding of the process, it is necessary to combine a top-down data-driven analysis with bottom-up mathematical modelling. We developed and compared two approaches—namely a mean-field approximation and a cell-specific stochastic sampling method—that link single-cell dynamics with population-wide NGS data. Amazingly, both models indicate gene-specific repair kinetics, and they provide a mechanistic perspective of the damage recognition along coding regions. As they are based on general DNA-protein interactions, they can be readily applied to other nuclear processes. The work provides a missing link between cell-internal temporal dynamics in living cells and population-wide behaviour that can be measured.