Expression stochastique des gènes chez Bacillus subtilis

Stochastic gene expression in Bacillus subtilis

• Auteur / Autrice : Alexandre Deloupy
• Direction : Jérôme Robert, Stéphane Aymerich
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Biophysique
• Date : Soutenance le 14/12/2018
• Etablissement(s) : Sorbonne université
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Physique en Île-de-France (Paris ; 2014-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Jean Perrin (Paris ; 2009-....)
• Jury : Président / Présidente : Éric Clément
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Silvia de Monte
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Philippe Nghe, Grégory Batt

Mots clés

Mots clés contrôlés

Biologie moléculaire

Expression génique

Bacillus subtilis

Variabilité

Phénotype

Mots clés libres

Variabilité phénotypique

Expression stochastique des gènes

Bruit intrinsèque et extrinsèque

Transcription

Traduction

Bacillus subtilis

Phenotypic variability

Stochastic gene expression

Intrinsic and extrinsic noise

Transcription

Translation

Bacillus subtilis

Résumé

Une population d'individus génétiquement identiques partageant le même environnement présente une certaine variabilité phénotypique résiduelle. Cette hétérogénéité découle de la nature stochastique, ou aléatoire, de l'expression des gènes, également appelée bruit. Cette stochasticité résulte d'une part de la rencontre aléatoire d'espèces chimiques pendant la transcription et la traduction (bruit intrinsèque), et d'autre part des fluctuations dans la concentration de ces substances chimiques (bruit extrinsèque). Un modèle stochastique ne faisant intervenir que le bruit intrinsèque prédit que la force du bruit phénotypique varie linéairement avec l'efficacité de la traduction, mais qu'il ne dépend pas du taux de transcription. Cette prédiction s'est révélée compatible avec des données portant sur un nombre limité de souches et de conditions, mais n'a jamais été entièrement testée sur un grand nombre de souches ayant différentes efficacités de transcription et de traduction. Notre objectif est d'aller plus loin dans le test de cette prédiction en utilisant une collection d'une quarantaine de souches de la bactérie Bacillus subtilis où la protéine GFP est exprimée sous le contrôle de différents promoteurs, TSS et RBS. Pour chaque souche, l'hétérogénéité entre cellules est étudiée en quantifiant le signal de fluorescence au niveau de la cellule unique, à l'aide de techniques de cytométrie en flux et de microscopie en épifluorescence. Nos résultats montrent que, contrairement aux attentes, la force du bruit phénotypique montre une forte corrélation positive avec l'efficacité transcriptionnelle. Nous avons démontré que sur une large gamme d'expression couvrant la majeure partie du protéome de B. subtilis, le bruit d'expression est dominé par les sources de bruit extrinsèques. Par conséquent, les modèles stochastiques d'expression génique ne conviennent pas pour quantifier les effets de la traduction et de la transcription sur le bruit d'expression génétique.

A population of genetically identical individuals sharing the same environment exhibits some residual phenotypic variability. Such heterogeneity arises from the stochastic, or random, nature of gene expression also referred as noise. This stochasticity results on the one hand from the random encounter of chemical species during both transcription and translation (intrinsic noise), and on the other hand from the fluctuations in the concentration of these chemicals (extrinsic noise). A stochastic model involving only intrinsic noise predicts that phenotypic noise strength varies linearly with translational efficiency but does not depend on transcriptional one. This prediction was shown to be compatible with data on a limited number of strains and conditions but has never been fully tested on a large collection of strains with different transcription and translation efficiencies. We aim to go further in the test of this prediction by using a collection of ~40 strains of the bacterium Bacillus subtilis where GFP is expressed under the control of different Promoters, TSS and RBS. For each strain, cell-to-cell heterogeneity is investigated by quantifying fluorescence signal at the single cell level, based on flow cytometry techniques and epifluorescence microscopy. Our results show that, contrary to expectations, phenotypic noise strength shows a strong positive correlation with transcriptional efficiency. We demonstrated that over a wide range of expression covering most of the proteome of B. subtilis, the expression noise is dominated by external noise sources. Therefore, stochastic models of gene expression are not suitable for quantifying the effects of translation and transcription on gene expression noise.