Un modèle d'Ising asymétrique pour la régulation génétique
Institution:
Sorbonne universitéDisciplines:
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Abstract EN:
Gene regulation is a major actor of embryonic development. The structure of an organism is predefined by spatio-temporal patterns of expression from precursors genes. Regulation processes involving multiple genes are often represented by Gene Regulation Networks (GRN). In this thesis I present a novel spatial model of GRN. This model is a variant of the Ising model and is designed to have a minimal number of parameters. Its parameters, inter-actions between genes and the corresponding range of interaction, have similar roles to those of a reaction-diffusion automata. This model is able to form complex patterns, such as Turing patterns, which has never been osbserved before in short-range Ising-like models. This model is applied to early stage segmentation of Drosophila, in particular to the regulation of the gene eve. A sampling method, the Wang-Landau algorithm, is applied to the model. It is used to identify, within the parameter space, sub-volumes of networks producing a given pattern. The comparison of results obtained from 1D or 3D data show the solutions spaces intersect but are not identical. Finally, this thesis question the view of gene regulation in terms of networks, and redefined a gene regulation code whose adaptor would be the gene domain, a sequence surrounding the gene locus along the genome.
Abstract FR:
La régulation génétique joue un rôle majeur dans le développement embryonnaire. La structure d’un organisme est prédéfinie par des motifs spatio-temporels d’expression de gènes précurseurs. Les processus de régulation impliquant plusieurs gènes sont souvent représentés comme des réseaux de régulation génétique (RRG). Dans cette thèse, je présente un nouveau modèle de RRG avec une composante spatiale. Ce modèle est une variante du modèle d’Ising, désigné pour avoir un nombre minimal de paramètres. Ces paramètres, les interactions entre gènes et leur portée, ont des rôles similaires aux paramètres d’un automate cellulaire de réaction-diffusion. Ce modèle est capable de former des motifs complexes, tel que des motifs de Turing, ce qui n’avait jamais été observé dans des modèles de type Ising avec interactions à courte portée, et le paramètre d’ordre associé ne dépend pas de la taille du système. Ce modèle est appliqué à la segmentation dans le développement précoce de la Drosophile, en particulier à la régulation du gène eve. Une méthode d’échantillonnage issue de la physique statistique est employée, l’algorithme Wang-Landau. Il permet d’identifier les sous-volumes de l’espace des phases qui sont solution pour produire un motif donné. La comparaison de résultats obtenus sur des données en 1D ou en 3D montre que les espaces des solutions s’intersectent mais ne sont pas confondus. Enfin, cette thèse questionne cette vision sous forme de réseau et redéfinit un code régulation génétique dont l'adapteur serait le gène domain, une séquence encadrant le locus du gène dans le génome.