Un embryon, initialement composé de cellules identiques, se transforme progressivement en une structure spatialement organisée de tissus distincts aux frontières clairement démarquées. Ce processus de formation de motifs est étudié dans le domaine de la biologie du développement. Les interactions cellulaires jouent un rôle clé dans la formation de motifs, et l'effet de communauté est un exemple d'une telle interaction. Une population de cellules dans un embryon présente un effet de communauté quand elle forme une communauté de cellules ayant une identité commune obtenue grâce à l'échange de molécules de signalisation qui diffusent dans le milieu (i.e. des morphogènes). Cet effet permet aux cellules de la communauté de maintenir un profil d'expression génétique commun pendant une période prolongée, et pour se différencier finalement de manière coordonnée dans un tissu fonctionnel, comme le muscle. Les processus auto-organisés tels que l'effet de communauté sont difficiles à comprendre intuitivement. Une description satisfaisante peut être obtenue sous la forme d'un modèle formel. Quelques modèles computationnels des effets de la communauté ont été donnés dans la littérature. Cependant, la notion d'espace n'ayant pas été explicitement incluse dans ces modèles, il est difficile de comprendre comment l'effet de communauté participe à la formation de motifs. Dans ce travail, nous étudions le comportement de l'effet de communauté dans l'espace et étudions ses rôles dans d'autres processus de formation de motif, en utilisant la modélisation computationnelle. Les contributions principales de cette thèse sont les suivantes: * Une méthode de réduction de modèle est développée pour l'analyse stochastique. Par cette méthode nous avons pu démontrer que le modèle de l'effet de communauté dans Xenopus est influencé par un bruit stochastique. * En utilisant un modèle spatial simple d'effet de communauté, nous montrons que celui-ci doit finalement se propager dans l'ensemble de la population de cellules qui réagissent au morphogène. Cela est confirmé par un modèle plus détaillé. * Deux modèles montrant comment cette expansion peut être contrôlée sont présentés. Tout d'abord, si l'effet de communauté est augmenté d'un mécanisme de rétroaction négative, il forme un système de réaction-diffusion qui s'auto-organise et forme une zone d'activation stable et localisée. En second lieu, quand un circuit simple de repression génétique est associé au circuit produisant l'effet de communauté, un motif d'expression de gène avec une frontière bien démarquée apparaît en réponse à un gradient de morphogène transitoire. Le motif reste stable y compris après disparition du gradient, ce qui indique que le réseau de gènes garde en mémoire la dynamique du morphogène.
Directeur de Thèse : Cédric Lhoussaine Co-Directeur : Joachim Niehren Co-Encadrant : Céline Kuttler Rapporteurs : Hidde de Jong, Enrico Carlon Membres : Ovidiu Radulescu, Yasushi Saka
Thesis of the team BioComputing defended on 26/03/2014
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