Letteratura scientifica selezionata sul tema "Réseau d'interactions génétiques"

Les protéines sont les machines moléculaires permettant à la cellule d’accomplir des fonctions biologiques. Pour accomplir ces fonctions, les protéines interagissent souvent entre elles de manière réversible et régulable, ce qui permet à la cellule de s’adapter rapidement à un environnement souvent instable en modulant ces interactions. Par conséquent, l’étude de la dynamique des interactions protéine-protéine est essentielle pour comprendre comment les cellules s’adaptent à diverses perturbations. Les deux chapitres de ce mémoire illustrent respectivement le développement d’une méthode pour identifier et quantifier des modulations d’interactions protéine-protéine en réponse à des perturbations environnementales et comment ces interactions peuvent être utilisées pour disséquer le réseau de régulation d’une protéine phosphatase, la calcineurine, à l’aide de perturbations génétiques. Ensemble, ces deux chapitres illustrent comment l’utilisation d’approches de perturbation du réseau d’interactions protéine-protéine permet de disséquer des processus cellulaires complexes.
Proteins are the molecular machines allowing the cell to accomplish a myriad of biological functions. To do so, proteins physically interact with each other in a reversible and tunable way, providing the cell a mechanism to quickly adapt to a changing environment. Thus, studying the dynamics of protein-protein interactions is key in understanding how cells adapt to various perturbations. The chapters included in this thesis illustrate the development of a method to identify and quantify changes in protein-protein interactions in response to environmental perturbations and how protein-protein interactions can be used as reporters to dissect the regulatory network of a protein phosphatase, calcineurin, using a network perturbation approach. Together, these two chapters illustrate the utility of network perturbation approaches to dissect complex cellular processes.

Il est reconnu depuis longtemps que l'écologie et l'évolution se rétroagissent l'une sur l'autre. En partant d'une compréhension mécaniste des liens entre l'écologie et l'évolution au niveau des processus, des mécanismes et des patrons, je présente les principaux défis à relever pour comprendre les rétroactions éco-évolutives : échelles de temps, interactions au sein des échelles d'organisation et entre elles, et structure spatiale (chapitre 1). Ensuite, en utilisant une perspective de réseaux hiérarchiques, je pose la question suivante : comment la prise en compte explicite des interactions au niveau des gènes et de la structure spatiale par la modélisation des réseaux de régulation génétique (chapitre 2) et des réseaux spatiaux (chapitres 3--6) respectivement, a-t-elle un impact sur les rétroactions éco-évolutives ? C'est pourquoi, dans cette thèse, j'ai développé des modèles basés sur l'individu qui fournissent une preuve de concept de la manière dont l'assouplissement des hypothèses standard d'additivité dans l'architecture génétique et les structures spatiales simplifiées ont un impact sur les rétroactions éco-évolutives. Je montre que la prise en compte explicite des réseaux géno-régulateurs et spatiaux modifie effectivement les schémas écologiques et évolutifs par rapport aux modèles simplifiés. Plus précisément, je constate que l'expansion de l'aire de répartition dans des gradients environnementaux externes crée des conditions dans lesquelles les réseaux de régulation génétique qui sont plus sensibles à la mutation, et qui s'adaptent donc plus rapidement à de nouvelles conditions, se retrouvent au front de l'aire de répartition (de l'écologie à l'évolution ; eco-to-evo). L'évolution d'une plus grande sensibilité à la mutation entraîne à son tour une accélération de la dynamique d'expansion de l'aire de répartition (evo-to-eco). Ce résultat ne peut être obtenu dans des architectures additives simples. A l'autre extrême, dans le cas des réseaux spatiaux où l'écologie est plus rapide que l'évolution (Chapitres 3--5), je montre que les réseaux spatiaux terrestres et aquatiques fluviaux distribuent les densités d'hôtes et de parasites d'une manière caractéristique. Cela conduit à une structuration à la fois démographique et génétique (kin) des partenaires en interaction. La structure génétique, telle qu'elle est capturée par la parenté des parasites, conduit à des modèles caractéristiques d'évolution de la virulence (eco-to-evo) dans les paysages terrestres et fluviaux (chapitre 3) et la structure démographique (chapitre~4) conduit à sa coévolution avec la dispersion des hôtes (chapitre 5). Les différences dans la virulence évoluée des parasites ont également un impact sur la distribution des hôtes et des parasites dans l'espace (chapitre 3 ; evo-to-eco). Enfin, en ce qui concerne la coévolution de la dispersion de l'hôte et de la virulence du parasite, limitée par la variation génétique permanente, au cours de l'expansion des aires de répartition dans les réseaux spatiaux (chapitre 6), je montre, pour l'ensemble des paramètres étudiés, que l'expansion des aires de répartition crée des conditions dans lesquelles les effets évolutifs de la structure des réseaux spatiaux sont fortement réduits (eco-to-evo). Cela conduit à ce que la vitesse des expansions de l'aire de répartition soit déterminée par la seule structure du réseau spatial (evo-to-eco). Par conséquent, mes résultats appellent à une étude systématique de l'impact de la complexité des systèmes biologiques sur les rétroactions éco-évolutives à tous les niveaux : gènes, individus, populations et communautés, en tenant compte explicitement de l'espace et des échelles de temps éco-évolutives (Discussion générale ; chapitre 7)
It has long been recognised that ecology and evolution feed back onto each other. Starting from a mechanistic understanding of links between ecology and evolution at the level of processes, mechanisms, and patterns, I outline key challenges to understanding eco-evolutionary feedbacks: timescales, interactions within and between scales of organisation, and spatial structure (Chapter 1). Then, using a hierarchical networks perspective, I ask the question: how does explicitly accounting for interactions at the level of genes and spatial structure by modelling gene-regulatory (Chapter 2) and spatial networks (Chapters 3--6) respectively, impact eco-evolutionary feedbacks? Therefore, in this thesis, I developed individual-based models that provide proof-of-concept for how relaxing standard assumptions of additivity in genetic architecture and simplified spatial structures impact eco-evolutionary feedbacks. Specifically, I develop models of range expansion into an external environmental gradient and represent the genetic architecture of local adaptation and dispersal as gene-regulatory networks (Chapter 2). I also develop an eco-evolutionary model of a host-parasite system in which parasite virulence and host dispersal may evolve (Chapters 3--6) representing realistic spatial network structure: terrestrial and riverine aquatic landscapes are modelled by random-geometric graphs and optimal channel networks, respectively. By analysing these models, I show that explicitly accounting for gene-regulatory and spatial networks does indeed change ecological and evolutionary patterns relative to simplified models. Specifically, I find that range expansions into external environmental gradients create conditions in which gene-regulatory networks that are more sensitive to mutation, hence adapting faster to novel conditions, end up at the range front (ecology to evolution; eco-to-evo). The evolution of greater sensitivity to mutation in turn leads to accelerating range expansion dynamics (evo-to-eco). This result cannot be obtained in simple additive architectures, indicating that when ecology and evolution are on similar timescales and evolution is mutation limited, the structure of the genotype-to-phenotype map must be taken into account. At the other extreme, in the case of spatial networks when ecology is faster than evolution (Chapters 3--5), I show that terrestrial and riverine aquatic spatial networks distribute densities of hosts and parasites in a characteristic way. This leads to both demographic and genetic (kin) structuring of the interacting partners. Genetic structure as captured by parasite relatedness leads to characteristic patterns of virulence evolution (eco-to-evo) in terrestrial and riverine aquatic landscapes (Chapter~3) and demographic structure (Chapter 4) drives its co-evolution with host dispersal (Chapter~5). Differences in evolved parasite virulence also further impact the distributions of hosts and parasites in space (Chapter~3; evo-to-eco). These results demonstrate that understanding classical eco-evolutionary mechanisms (e.g. kin selection) in terms of the structure of spatial networks is a way forward to a more general theory of eco-evolutionary feedbacks in complex landscapes. Finally, for standing genetic variation limited co-evolution of host dispersal and parasite virulence during co-range expansions into spatial networks (Chapter 6), I show for the range of parameters explored that range expansions create conditions in which the evolutionary effects of spatial network structure are greatly reduced (eco-to-evo). This leads to the speed of co-range expansions being determined by spatial network structure alone (evo-to-eco). Therefore, my results call for a systematic study of the impact of biological system complexity on eco-evolutionary feedbacks at all levels: genes, individuals, populations, and communities explicitly accounting for space and eco-evolutionary timescales (General Discussion; Chapter 7)

Afin d’appréhender la complexité des processus biologiques, il est important d’étudier la fonction des gènes dans le contexte de réseaux complexes d’interactions moléculaires. Pendant ma thèse, j’ai participé au développement d’outils informatiques facilitant la construction d’une ressource ORFéome (ensemble de séquences codantes clonées individuellement) couvrant ~60% des gènes prédits chez C. Elegans. Par la suite, ces mêmes outils ont servi à l’élaboration du premier ORFéome humain couvrant environ 8000 gènes et de l’ORFéome complet de la bactérie B. Melitensis. Dans le cadre d’un projet de cartographie du réseau d’interactions protéine-protéine (interactome) par double hybride, j’ai développé une plate-forme bioinformatique facilitant l’acquisition et l’exploitation de ~5500 interactions chez le ver. L’intégration de cette carte avec des données d’expression (transcriptome), de phénotypes issus de criblages ARNi (phénome) et autres informations fonctionnelles, a permis la formulation d’hypothèses concernant le fonctionnement de la , lalignée germinale du ver, la voie de signalisation par le TGF- machinerie de dégradation de l’ARN, et l’embryogenèse de C. Elegans. En intégrant les données de l’interactome, du transcriptome et du phénome chez la levure S. Cerevisiae, j’ai mis en évidence l’organisation modulaire dynamique de son interactome. Alors qu’il m’a été possible de mettre à jour cette propriété du réseau d’interactions chez un organisme unicellulaire en utilisant des données d’expression issues de puces à ADN, une telle démarche n’est pas appropriée chez un métazoaire tel que C. Elegans puisqu’elle ne prend pas en compte la spécificité tissulaire de l’expression. J’ai donc pris part à un projet de cartographie de l’activité spatiotemporelle de ~2000 promoteurs prédits chez le ver. Pour ce projet, j’ai développé les outils bioinformatiques qui ont permis l’analyse à haut débit de profils d’expression in vivo issus de populations d’animaux transgéniques
To further understand biological processes, it is important to consider gene functions in the context of complex molecular networks. I joined the lab of Marc Vidal in January 2001, in the midst of its effort to decipher at the scale of the proteome the complex network of protein-protein interactions in the metazoan model organism C. Elegans. To accomplish such a task, one has to first generate a physical resource of coding sequences that can be used in yeast two-hybrid (Y2H) screenings, as well as various other functional assays. In this respect, I participated in the development of a bioinformatics platform facilitating the cloning of 12,000 of the 19,000 predicted Open Reading Frames (ORFs) in C. Elegans (Nature Genetics 2003). This platform was subsequently used in two similar efforts to generate the ORFeome of the pathogen bacteria B. Melitensis (Genome Research 2004a) (96% of the predicted ORFs of B. Melitensis were cloned) and a first version of the human ORFeome containing approximately 8,000 ORFs (Genome Research 2004b). Using the C. Elegans ORFeome resource, a huge team effort led to the generation of one of the first metazoan interactomes, uncovering the network formed by 5,500 protein-protein interactions (Science 2004). My involvement in that project was the development of a bioinformatics pipeline allowing an efficient acquisition of the data generated by the high-throughput Y2H screenings, as well as tools to integrate this dataset with the huge body of transcriptional and phenotypic data available. I have demonstrated that currently known protein-protein interactions cover only a small portion of the full interactomes (Nature Biotechnology 2005). Nevertheless, they can be used as a scaffold on which other functional information can be overlaid to improve our understanding of key biological processes. By creating tools to bring together genetic, transcriptional and functional data into the interactome, I participated in the discovery of new functional links between genes expressed in the germline of C. Elegans (Current Biology 2002), as well as the uncovering of new components involved in the TGF-beta signaling pathway (Molecular Cell 2004), the RNAi machinery (Science 2005) and C. Elegans embryogenesis (Nature 2005). All of these studies generated testable hypotheses that strengthened the implication of those new functional links in each of the biological processes investigated. The integration of functional datasets can also be used to reveal emergent properties of biological networks. Taking advantage of the wealth of proteomic, transcriptional and genetic data available for S. Cerevisiae, I have shown that the genetic robustness of the yeast is linked to the modular and hierarchical nature of the topology of its interactome (Nature 2004 and recent submission PloS Biology). While the static nature of current interactomes can be partially overcome by integrating transcriptome and interactome data in unicellular organisms (Nature 2004 and recent submission to PloS Biology), such approaches remain limited for multicellular organisms such as C. Elegans. To decipher the dynamics of the worm interactome, one has to determine the localizations of the expression of its genes in space and in time. Therefore, I joined a high-throughput genome wide expression localization project. The originality of this project resides in a standardized and high-throughput data acquisition of in vivo gene reporter assays allowing the gathering of both spatial as well as temporal expression patterns for nearly 2,000 C. Elegans promoters. This new biological map, the "localizome", will be used to not only refine the current static interactome and define tissue-specific interactomes, but also to gain a system-level understanding of gene regulation during the post-embryonic development of C. Elegans (under consideration in Nature)

L’évolution par la duplication de gènes est maintenant reconnue comme un des mécanismes les plus importants dans l’évolution et plusieurs évidences ont été retrouvées dans le génome des organismes. Ce qui est moins connu, et plus débattu, est l’implication respective de la divergence de la régulation transcriptionnelle et de la divergence de la séquence codante dans l’évolution phénotypique. Nous avons établi une méthode nous permettant d’évaluer le rôle de la régulation transcriptionnelle dans la divergence des interactions protéine-protéine sur les gènes dupliqués chez l’organisme Saccharomyces cerevisiae. Nos résultats démontrent que cette méthode peut être utilisée pour vérifier si la différence d’interactions protéine-protéine peut être expliquée par la divergence de la régulation transcriptionnelle ou par la divergence de séquence codante. Nous avons identifié des cas où la divergence de régulation transcriptionnelle joue un rôle important, un rôle mineur ou aucun rôle dans la divergence des interactions protéine-protéine. La méthode développée peut être transposée à grande échelle, ce qui pourrait faire de la lumière sur l’importance de la régulation transcriptionnelle durant l’évolution.
Evolution by gene duplication is considered one of the most important mechanisms of evolutionary innovation. What is less known and highly debated is the relative role of the divergence of transcriptional regulation and the divergence of protein coding sequence in the evolution of molecular networks. We developed a method aimed at evaluating the role of transcriptional regulation in the divergence of protein-protein interactions among duplicated genes in the budding yeast Saccharomyces cerevisiae. Our results demonstrate that our approach can be used effectively to test if divergence of protein-protein interaction profiles can be explained by the divergence of transcriptional regulation or the divergence of coding sequences. We found evidence supporting different scenarios, whereby expression regulation has a large effect, no effect or little effect on protein-protein interaction profiles of paralogous proteins. Our method can be brought to large scale and help elucidate the importance of gene transcriptional regulation in evolution of complex cellular networks.

Tableau d'honneur de la Faculté des études supérieures et postdorales, 2014-2015
Tableau d'honneur de la Faculté des études supérieures et postdorales, 2014-2015
La question des bases structurales du phénotype et de sa variation est une des questions les plus anciennes de la biologie. Le paradigme actuel stipule que le phénotype est exprimé à partir du génotype au travers de réseaux moléculaires dont l’architecture structure l’information génétique. Cette description mécanistique de la carte génotype-phénotype implique que c’est par la perturbation de l’architecture de ces réseaux que des variations génotypiques mènent à des modifications du phénotype. Les protéines constituant le principal vecteur de l’information génétique, comprendre la carte génotype-phénotype requiert de comprendre comment les variations génotypiques perturbent l’architecture du réseau d’interactions protéines-protéines. Au cours de cette thèse, nous avons développé une méthode permettant d’étudier chez la levure Saccharomyces cerevisiae l’impact de la délétion des gènes sur les interactions entre protéines. Nous avons appliqué cette méthode à l’étude des mécanismes moléculaires de la robustesse par lesquels le réseau d’interactions protéines-protéines filtre les variations génotypiques pour préserver le phénotype. Nous avons mis au jour un mécanisme de compensation fonctionnelle entre gènes paralogues basé sur la compensation des interactions protéines-protéines et expliquant un lien entre génotype et phénotype qui était mal compris jusqu’alors. En outre, en appliquant notre méthode à l’identification des régulateurs de la Protéine Kinase A, nous avons approfondi les connaissances sur la façon dont les maîtres régulateurs coordonnent les processus cellulaires et maintiennent l’homéostasie, une propriété distribuée de la robustesse. Ces résultats, et ceux qui seront produits à l’avenir par l’application de cette méthode, promettent une meilleure compréhension des mécanismes moléculaires par lesquels l’information génétique est transmise du génotype au phénotype, condition essentielle à la compréhension du vivant et de son évolution.
La question des bases structurales du phénotype et de sa variation est une des questions les plus anciennes de la biologie. Le paradigme actuel stipule que le phénotype est exprimé à partir du génotype au travers de réseaux moléculaires dont l’architecture structure l’information génétique. Cette description mécanistique de la carte génotype-phénotype implique que c’est par la perturbation de l’architecture de ces réseaux que des variations génotypiques mènent à des modifications du phénotype. Les protéines constituant le principal vecteur de l’information génétique, comprendre la carte génotype-phénotype requiert de comprendre comment les variations génotypiques perturbent l’architecture du réseau d’interactions protéines-protéines. Au cours de cette thèse, nous avons développé une méthode permettant d’étudier chez la levure Saccharomyces cerevisiae l’impact de la délétion des gènes sur les interactions entre protéines. Nous avons appliqué cette méthode à l’étude des mécanismes moléculaires de la robustesse par lesquels le réseau d’interactions protéines-protéines filtre les variations génotypiques pour préserver le phénotype. Nous avons mis au jour un mécanisme de compensation fonctionnelle entre gènes paralogues basé sur la compensation des interactions protéines-protéines et expliquant un lien entre génotype et phénotype qui était mal compris jusqu’alors. En outre, en appliquant notre méthode à l’identification des régulateurs de la Protéine Kinase A, nous avons approfondi les connaissances sur la façon dont les maîtres régulateurs coordonnent les processus cellulaires et maintiennent l’homéostasie, une propriété distribuée de la robustesse. Ces résultats, et ceux qui seront produits à l’avenir par l’application de cette méthode, promettent une meilleure compréhension des mécanismes moléculaires par lesquels l’information génétique est transmise du génotype au phénotype, condition essentielle à la compréhension du vivant et de son évolution.
The question of the structural bases of the phenotype and of its evolution is one of the oldest questions in biology. The present paradigm states that the phenotype is expressed from the genotype through molecular networks, the architecture from which structures genetic information. This mechanistic description of the genotype-phenotype map implies that it is through by perturbing of the architecture of these networks that genotypic variations lead to phenotypic modifications. Since proteins are the main vector of genetic information, understanding the genotype-phenotype map requires the understanding of how genotypic variations perturb the architecture of the protein interaction network. In the course of this thesis, we developped a methodology that allows to study the impact of gene deletions on the interactions between proteins in the yeast Saccharomyces cerevisiae. We applied this method to the study of the molecular mechanisms of robustness by which the protein interaction network filters genotypic variations to preserve the phenotype. We uncovered un mechanism of functional compensation between paralogous genes that is based on protein-protein interaction compensation and that explains the poorly understood link between genotype and phenotype. Moreover, we applied our method to the identification of regulators of Protein Kinase A and deepened our knowledge of how master regulators coordinate cellular processes and maintain homeostasis, a distributed property of robustness. These results, and the ones that will be produced in the future by applying this method, promise a better understanding of the molecular mechanisms through which genetic information is transmitted from the genotype to the phenotype, an essential condition for the understanding of life and its evolution.
The question of the structural bases of the phenotype and of its evolution is one of the oldest questions in biology. The present paradigm states that the phenotype is expressed from the genotype through molecular networks, the architecture from which structures genetic information. This mechanistic description of the genotype-phenotype map implies that it is through by perturbing of the architecture of these networks that genotypic variations lead to phenotypic modifications. Since proteins are the main vector of genetic information, understanding the genotype-phenotype map requires the understanding of how genotypic variations perturb the architecture of the protein interaction network. In the course of this thesis, we developped a methodology that allows to study the impact of gene deletions on the interactions between proteins in the yeast Saccharomyces cerevisiae. We applied this method to the study of the molecular mechanisms of robustness by which the protein interaction network filters genotypic variations to preserve the phenotype. We uncovered un mechanism of functional compensation between paralogous genes that is based on protein-protein interaction compensation and that explains the poorly understood link between genotype and phenotype. Moreover, we applied our method to the identification of regulators of Protein Kinase A and deepened our knowledge of how master regulators coordinate cellular processes and maintain homeostasis, a distributed property of robustness. These results, and the ones that will be produced in the future by applying this method, promise a better understanding of the molecular mechanisms through which genetic information is transmitted from the genotype to the phenotype, an essential condition for the understanding of life and its evolution.

La compréhension de la Néoplasie Endocrinienne Multiple de type 1 (NEM1) repose sur l’élucidation du rôle du gène MEN1, dont les mutations prédisposent à ce syndrome familial. Identifié en 1997, ce gène ne nous a dévoilé que peu d’éléments sur sa fonction biologique. C’est un oncosuppresseur qui code pour une protéine nucléaire de 610 acides aminés, la Menin, dont aucune homologie avec une protéine ou un domaine connu n’a pu être trouvée. Ce que nous ont appris les études physiopathologiques, tant sur les patients atteints de NEM1 que sur les souris invalidées pour le gène MEN1, c’est que la Menin a une fonction endocrine et intervient dans le développement et différenciation, l’oncosuppression et le maintien de la stabilité génomique. Les informations obtenues depuis l’identification de MEN1, et notamment celles obtenues par l’identification des partenaires de la Menin, commencent à nous éclairer sur les fonctions biochimiques et biologiques de cette protéine. Nous savons aujourd’hui qu’elle a une activité GTPasique dépendante de son interaction avec la nucléoside diphosphate (NDP) kinase A (nm23H1) et qu’elle possède une affinité pour l’ADN double brin, sans qu’il ait été montré une spécificité de séquence. Elle est impliquée dans la régulation de la transcription par interaction avec des facteurs de transcription de la famille AP1 (JunD), NFkB (p65) ou participant à la voie TGFb (Smads) ; mais aussi par remodelage de la chromatine en s’associant à des complexes multi-protéiques possédant une activité histone acétyltransférase ou histone méthyltransférase. La Menin a une fonction endocrine et intervient dans le développement et la différenciation, l’oncosuppression et le maintien de la stabilité génomique. En parallèle des autres équipes étudiant la Menin, nous nous sommes également intéressés à la recherche de protéines interagissant avec la Menin. Dans le cadre d’une collaboration internationale, plusieurs gènes codant pour des partenaires de la Menin ont été découverts. Nous avons porté nos efforts sur l’un d’eux que nous avions nommé provisoirement MIP108 mais qui, depuis, a été décrit comme interagissant avec VHL et nommé Jade-1 (Gene for Apoptosis and Differentiation in Epithelia). Le gène Jade-1 humain s’étend sur plus de 80kb. Il code pour plus de dix ARNm différents qui sont exprimés de manière hétérogène dans de nombreux tissus humains. Jade-1 est traduit en plusieurs isoformes dont deux divergent par leur partie C terminale. Cette protéine active la transcription par l’intermédiaire de deux domaines PHD (Plant HomeoDomain) et par son interaction avec une acétyl transférase. Nous avons montré une association de Jade-1 avec MSH4, protéine qui pourrait jouer un rôle dans la recombinaison. L’interaction entre la Menin et Jade-1 pourrait donc impliquer la Menin 1/ à la fois dans un complexe histone acétyl transférase, 2/ et dans des événements de recombinaison. Nous avons également observé que la Menin interagissait avec la protéine p53 dans des conditions de stress qui induisent l’acétylation de p53. La Menin étant décrite comme vraisemblablement un régulateur de la transcription, nous avons regardé son activité sur le promoteur de p21, activé par p53 pour stopper le cycle cellulaire. La Menin inhibe l’expression de p21 au niveau des séquences de régulation de p53. Sachant que la Menin induit également l’apoptose, nous proposons qu’elle joue peut être un rôle dans le choix entre : l’inhibition de la prolifération cellulaire dans l’attente de la réparation des dommages à l’ADN et l’apoptose qui s’impose à la cellule pour maintenir la stabilité génomique quand elle n’a pas pu rétablir l’intégrité de son génome après un stress génotoxique. Nous avons contribué à compléter un tableau d’interactions autour de la Menin dont nous attendons qu’il nous permette de comprendre le rôle que pourrait jouer la Menin dans le développement tumoral.

La compréhension des pathologies humaines et du mode d'action des médicaments passe par la prise en compte des réseaux d'interactions entre biomolécules. Les recherches récentes sur les systèmes biologiques produisent de plus en plus de données sur ces réseaux qui gouvernent les processus cellulaires. L'hétérogénéité et la multiplicité de ces données rendent difficile leur intégration dans les raisonnements des utilisateurs. Je propose ici des approches intégratives mettant en œuvre des techniques de gestion de données, de visualisation de graphes et de fouille de données, pour tenter de répondre au problème de l'exploitation insuffisante des données sur les réseaux dans la compréhension des phénotypes associés aux maladies génétiques ou des effets secondaires des médicaments. La gestion des données sur les protéines et leurs propriétés est assurée par un système d'entrepôt de données générique, NetworkDB, personnalisable et actualisable de façon semi-automatique. Des techniques de visualisation de graphes ont été couplées à NetworkDB pour utiliser les données sur les réseaux biologiques dans l'étude de l'étiologie des maladies génétiques entrainant une déficience intellectuelle. Des sous-réseaux de gènes impliqués ont ainsi pu être identifiés et caractérisés. Des profils combinant des effets secondaires partagés par les mêmes médicaments ont été extraits de NetworkDB puis caractérisés en appliquant une méthode de fouille de données relationnelles couplée à Network DB. Les résultats permettent de décrire quelles propriétés des médicaments et de leurs cibles (incluant l'appartenance à des réseaux biologiques) sont associées à tel ou tel profil d'effets secondaires.

Les organismes vivants doivent reproduire et transmettre ne variatur l’information contenue dans les chromosomes. Ainsi, la conservation de l’intégrité du génome est un processus biologique fondamental. La maintenance génomique constitue l’ensemble des processus biologiques impliqués dans la conservation, la duplication et la transmission de l’information génétique contenue dans les chromosomes. La machinerie réplicative des Archaea est décrite comme une version simplifiés de celle connue chez les Eucaryotes faisant des Archaea un excellent modèle d’étude de la réplication. Contrairement à la réplication, les processus Archaea de réparation de l’ADN sont encore mystérieux. En effet, plusieurs protéines essentielles de la réparation semblent absentes des génomes Archaea et ce même chez les espèces Hyperthermophiles (HA). Avec une température optimale de croissance proche de 100°C, ces Archaea doivent posséder des capacités considérables de réparation des dommages de l’ADN, catalysés à haute température. Ainsi les Archaea hyperthermophiles sont probablement dotées d’un système de réparation alternatif extrêmement efficace. Ce système et sa coordination avec la réplication sont inconnus. Un protocole de purification d’affinité couplée à la spectrométrie de masse des protéines a permis d’identifier les complexes protéiques impliqués dans la maintenance génomique de l’Archaea hyperthermophile P. abyssi. Les complexes identifiés sont compilées dans un réseau d’interaction. Soumis à une étude topologique le réseau révèle notamment de nouvelles interactions entre des protéines essentielles de la maintenance génomique, conservées avec les Eucaryotes. Plusieurs interactions sont vérifiées indépendamment où caractérisées fonctionnellement in vitro ou in vivo. Ces travaux mettent en lumière l’étroite collaboration entre la réplication et la recombinaison de l’ADN et révèlent de nouveaux aspects de la machinerie de transcription
DNA replication, recombination and repair are central and essential mechanisms in all cells. Highly efficienthigh-fidelity chromosome replication is vital for maintaining the integrity of the genetic information and for theavoidance of genetic disease. Archaeal replisome is described as simplified version of the eukaryotic system.However, DNA repair is still enigmatic, as many essential repair proteins have not been identified in Archaealgenomes. The question of DNA repair is even more puzzling while many Archaea lives under extremetemperature that promotes DNA instability and catalyses nucleobase damages. Thus, HyperthermophilicArchaea (HA) must have solved a molecular problem (spontaneous loss of native DNA structure) at amagnitude that mesophilic organisms do not face. A highly adapted DNA maintenance system must operate inorder to maintain DNA integrity. Those mechanisms and their possible coordination with DNA replication arestill unknown. Here, I report the first protein-protein interaction network of genomic maintenance in HA. Using AP-MSapproach we identified new protein complexes potentially implicated in DNA replication, recombination andrepair of HA P. abyssi. Topological analysis of the network highlighted both known and unknown partners ofessential and conserved protein of genomic maintenance. From the network emerges multifunctional clustersintegrating both replication and recombination proteins and revealing new aspects of the transcriptionmachinery. I also provide experimental confirmation of some of the interactions we detected.I propose that the interactions we observe reflects the interplay between recombination and replicationmachineries that likely interfaces with regulatory elements involved in the control of the DNA damageresponse, as shown by the identification of a new factors, presumably involved in the coupling of DNArecombination and DNA synthesis at the replication fork

Le contrôle des ravageurs est l'un des principaux services éco-systémiques rendus par la biodiversité à l'agriculture. Les communautés d'insectes auxiliaires, hébergées par les espaces agricoles présentent des niveaux de diversité, spécifique et fonctionnelle, élevés et leurs biologie et traits de vie sont bien décrits et étudiés. Ces communautés constituent donc un excellent modèle pour aborder des questions d'intérêt à la fois fondamental et appliqué sur les mécanismes à l'origine de la biodiversité et sur l'impact de la biodiversité sur l'approvisionnement en services éco-systémiques. Dans cette thèse, nous développons une combinaison originale d'approches classiques et d'approches moléculaires de pointe pour élucider les relations trophiques au sein de la communauté de coléoptères carabiques en milieu agricole. Les coléoptères carabiques peuvent contribuer de façon significative au service de contrôle biologique mais les mécanismes généraux conditionnant cette contribution restent encore difficiles à évaluer par manque d'approche systémique pour l'analyse de leurs réseaux d'interactions.L'étude sans a priori du régime alimentaire de la communauté de carabes dans un paysage agricole typique révèle un partitionnement de la ressource entre groupes d'espèces. L'étude expérimentale des interactions entre espèces avec un régime alimentaire similaire montre une différentiation des activités spatio-temporelles à fine échelle. D'un point de vue fondamental, ces résultats semblent démontrer la prépondérance des processus déterministes (partage de niche) par rapport aux processus neutres (stochasticité environnementale) pour expliquer la coexistence des espèces. D'un point de vue appliqué, l'importance de la ressource dans la structuration des communautés de carabes fournit un levier d'action potentiel pour l'élaboration de stratégies de gestion afin d’optimiser leur fonction de régulateurs naturels
Biological control is one of the main ecosystem services provided by biodiversity in agroecosystems. Communities of beneficial insects, hosted by agricultural areas exhibit high levels of species and functional diversity, and their biology and life history traits are well described today. These communities are therefore an excellent model for addressing issues of fundamental and applied interest about mechanisms at the origin of biodiversity and its impacts on the supply of ecosystem services. In this thesis, we develop an original combination of advanced molecular approaches and more traditional methods in order to elucidate trophic interaction network within the community of carabid beetles in agricultural areas. The carabid beetles can significantly contribute to the service of biological control, but their contribution and beneficial conditions are difficult to assess because of their opportunistic and plastic feeding behavior. A without a priori investigation of carabid diet at community level in a typical agricultural landscape reveals a resource partitioning between groups of species. Additional experimental studies in laboratory conditions indicate that interspecific competition could be the mechanism generating this partitioning. From a fundamental point of view, these results suggest a preponderance of deterministic processes (niche partitioning) compared to neutral processes (environmental stochasticity) to explain the coexistence of species. From an applied point of view, the importance of the resource in structuring carabid communities provides a potential lever of action for the development of efficient management strategies optimizing carabid function as crop auxiliaries

La théorie des jeux permet de décrire des systèmes d'interactions complexes entre agents. Dans le cadre de la modélisation des interactions moléculaires, nous avons appliqué cette théorie afin d'étudier la dynamique des réseaux d'interactions à partir d'observations. L'objet est de calculer les équilibres correspondant à des phénotypes cellulaires. Le modèle permet de valider la cohérence des réseaux étudiés impliqués dans la migration métastasique via une molécule PAI-1 et permet également de proposer des prédictions sur la structure de ces réseaux. Afin d'accélérer le calcul des équilibres, nous avons établi des méthodes de prédiction à partir de la simple donnée de la structure du réseau. Elle conduit à la formulation d'un problème k-SAT qui se réduit fréquemment à un problème 2-SAT résolvable en un temps polynomial.