STRUCTURE, DYNAMIQUE ET EVOLUTION DES RESEAUX GENETIQUES CONTROLANT L’ADAPTATION DES LEVURES A LEUR ENVIRONNEMENT – STRUDYEV

Ce projet comprend trois volets techniques.
Le premier consiste à utilise des techniques de génétique dites haut-débit pour décrire, dans différentes espèces de levures le comportement des gènes en réponse à un stress environnemental. L’une de ces techniques est la puce à ADN, qui nous permet de mesurer le niveau d’expression de tous les gènes d’une population de cellules soumises à un stress, et de comparer ces niveaux à ceux d’une population de référence non stressée. L’autre technique est l’immunoprécipitation de chromatine à haut débit, qui permet d’identifier quels sont les protéines régulatrices qui contrôlent l’expression des gènes en réponse au stress.
Le deuxième volet consiste à utiliser des techniques d’imagerie fluorescente sur cellules uniques pour regarder à quelle vitesse et dans quel ordre les gènes répondent au stress.
Le troisième volet consiste à développer des modèles mathématiques et informatiques qui intègrent toutes les données expérimentals obtenues dans les volets 1 et 2, afin de nous permettre de comprendre la dynamique et l’évolution de ces réponses aux stress.
Les levures ont été choisies comme modèle pour ce projet car elles représentent des modèles simplifiés des cellules plus complexes comme celles des mammifères et elles se manipulent très facilement.

Nous avons décrit la réponse au stress de 8 espèces de levures et développé une méthode comparative d’analyse de ces réponses. Nous avons commencé à obtenir des données sur le réseau de régulation associé à une vingtaine de facteurs régulateurs impliqués dans la réponse au stress. Nous avons ainsi mis en évidence deux facteurs de transcription (appelés Yap5 et Yap7) qui régulent négativement l’expression de gènes impliqués dans la virulence de la levure pathogène de l’Homme, Candida glabrata. De façon intéressante, l’effet de ces deux facteurs sur ces gènes est positif chez la levure non-pathogène S. cerevisiae (levure de boulangerie).

Nous essayons actuellement de comprendre les bases de la divergence de la régulation des facteurs Yap5 et Yap7. Plus généralement, nous utilisons les données globales sur la réponse aux stress de nos 8 espèces de levure pour reconstruire l’évolution de cette réponse au cours des quelques 500 millions d’années d’évolution qui séparent ces espèces.

Goudot C, Etchebest C, Devaux F, Lelandais G. (2011) Condition specific transcriptional modules provides new insights in the evolution of yeast AP-1 proteins. Plos One 6(6):e20924. Cet article scientifique présente la méthode que nous avons développée pour analyser l’évolution de la régulation de l’expression des gènes dans différentes espèces.
Lelandais G, Goudot C, Devaux F. (2011) The evolution of gene expression regulatory networks in yeast. CR Biol. 334(8-9):655-61. Cette revue présente les enjeux et les méthodes de l’analyse globale de l’évolution des réseaux de régulation de l’expression des gènes

L’analyse globale des réseaux génétiques qui contrôlent les processus cellulaires est une discipline récente en plein développement. Le projet présenté ici s’inscrit dans ce contexte. En utilisant comme modèle l’adaptation de l’expression du génome des hémiascomycètes à des modifications environnementales délétères, nous avons pour objectif de décrire la structure, la dynamique et l’évolution des réseaux de régulation impliqués dans l’adaptation du transcriptome aux stress chimiques. Notre projet peut se résumer en trois points : l’acquisition de données expérimentales de grande qualité sur l’expression du transcriptome en fonction du temps et des conditions physiologiques, l’utilisation de méthodes récentes de modélisation in silico de la dynamique et de la structure des réseaux génétiques à partir des données expérimentales, et enfin, la conduite de ces analyses en parallèle sur plusieurs espèces de levure, couvrant une distance évolutive supérieure à celle des Chordés, pour intégrer ces résultats dans une perspective évolutive. Plus précisément, les technologies et les méthodes employées sont les puces à ADN, l’imagerie de l’expression des gènes, les réseaux bayésiens dynamiques et des classifications multiespèces de l’expression des gènes.
Les points forts de ce projet sont : 1- une collaboration étroite entre les expérimentateurs et les théoriciens impliqués dans le projet, 2- l’utilisation de techniques puissantes pour l’analyse de la dynamique d’expression des gènes chez plusieurs espèces apparentées, avec le support technique de la plate forme transcriptome de l’ENS, 3- notre expérience dans le domaine (plus d’une dizaine de publications sur l’analyse des réseaux génétiques au cours des 5 dernières années) et 4- l’installation prochaine de l’équipe au sein de la FRE 3214 génomique des microorganismes (CNRS/UMPC), qui inclut de nombreuses équipes intéressées par cette thématique de recherche, avec potentiellement la création à travers ce projet d’un grand nombre d’interactions scientifiques au sein de l’unité.
Nous attendons de ce travail de nombreuses retombées en termes de connaissances générales sur le fonctionnement et l’évolution des réseaux génétiques et sur la réponse aux stress chimiques en particulier. Ce travail devrait également aboutir à la mise en place de protocoles de référence pour l’analyse et la modélisation des réseaux génétiques chez les eucaryotes.