Thèse soutenue

Exploration et inférence du réseau de régulation de la transcription de la bactérie symbiotique intracellulaire à génome réduit, Buchnera aphidicola
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Auteur / Autrice : Lilia Brinza
Direction : Hubert CharlesChristian Gautier
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Méthodes en bioinformatique moléculaire
Date : Soutenance en 2010
Etablissement(s) : Lyon, INSA
Ecole(s) doctorale(s) : École Doctorale Evolution Ecosystèmes Microbiologie Modélisation
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : BF2I - Biologie Fonctionnelle Insectes et Interactions (Lyon, INSA)

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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Cette thèse est une étude systémique de la régulation de la transcription des gènes de la bactérie Buchnera aphidicola vivant en symbiose intracellulaire obligatoire avec le puceron du pois, Acyrthosiphon pisum. Plusieurs études expérimentales antérieures sur ce modèle de symbiose attestent d'une part que la bactérie fournit à son hôte le complément nutritionnel qu'il ne trouve pas dans son alimentation, et d'autre part, que la bactérie adapte cette fourniture aux variations de la demande de son hôte, les mécanismes impliqués dans cette régulation demeurant relativement obscurs. Nous avons structuré notre analyse de la régulation de la transcription chez Buchnera en quatre parties. La première dresse l'inventaire de la machinerie transcriptionnelle de Buchnera. La deuxième partie analyse l'architecture génomique de Buchnera, i. E. L'organisation et l'évolution de sa carte opéronique. Pour cette étude, nous avons été amenés à développer une méthode bayésienne de prédiction d'opérons adaptée à Buchnera, ce qui nous a permis de proposer une nouvelle carte opéronique de la bactérie. La troisième partie porte sur les propriétés structurelles séquence-dépendantes du chromosome de Buchnera. Les résultats obtenus à l'Issue de cette approche ascendante, nous ont amené à construire un premier modèle de réseau de la régulation transcriptionnelle chez Buchnera. Enfin, la quatrième partie est un travail de modélisation suivant une approche descendante. Il s'agit du développement d'une méthode d'inférence de réseau de régulation à partir de données d'expression que nous avons appelée IGOIM. Cette méthode a été validée sur des jeux de données simulées et de la littérature.