– Chromodyn

L?organisation spatiale des gènes et chromosomes au sein des noyaux de cellules eucaryotes n?est pas aléatoire et joue un rôle important dans l?expression génique, le maintien de l?intégrité du génome et sa réplication. Malgré son importance, cette organisation dynamique reste encore très mal connue en raison d?importants obstacles techniques : la microscopie optique permet d?observer des loci génomiques marqués par fluorescence dans des cellules uniques vivantes, mais elle se heurte à une résolution limitée, le faible nombre de loci distinguables simultanément, et un manque d?outils informatiques pour l?analyse haute précision de données à haut débit. La technique de « capture de conformation chromosomique copie carbone » (5C) permet de quantifier les contacts physiques entre loci à l?échelle du génome entier, mais ne fournit pas d?informations directes sur les positions relatives de sites distants, ce qui rend les reconstructions 3D dépendantes des modèles supposés. Plusieurs approches théoriques et numériques ont été utilisées pour modéliser la dynamique des chromosomes. Cependant aucun modèle validé n?est actuellement capable de prédire précisément la position de loci arbitraires par rapport aux repères architecturaux du noyau ou par rapport à d?autres loci. Ce projet vise à construire un modèle physique de l?organisation dynamique des chromosomes dans la levure à la résolution de la fibre de chromatine. Ce modèle devra prédire des propriétés aux conséquences fonctionnelles importantes, comme la probabilité que deux sites génomiques entrent en contact pour permettre la recombinaison homologue, ou les forces nécessaires pour déplacer la chromatine durant l?activation transcriptionnelle de certains gènes. Notre approche pour construire ce modèle combine l?imagerie optique à haut débit, l?imagerie à haute résolution, et le 5C, avec de nouvelles techniques d?analyse de donnée et des simulations physiques validées par des expériences de biologie cellulaire. Pour modéliser la dynamique à grande échelle des chromosomes, nous utiliserons des simulations de corps rigides déjà employées avec succès pour la fibre de chromatine. Pour calculer de façon autocohérente les paramètres géométriques et mécaniques nécessaires pour ce modèle et prendre en compte leur inhomogénéité, nous développerons également des modèles reproduisant le polymorphisme du nucléosome et de la fibre de chromatine. Ce modèle multi-échelle intégrera de façon réaliste les composants clefs de l?architecture nucléaire, comme les microtubules reliant les centromères au centre organisateur des microtubules ou encore la région dense occupée par le nucléole. Les prédictions du modèle seront d?abord comparées à un jeu de données déjà disponible, sur la position de nombreux loci dans l?espace nucléaire et les uns par rapport aux autres. A partir de cette première comparaison, nous améliorerons le modèle de façon itérative en le testant au fur et à mesure sur de nouvelles expériences. Pour l?imagerie in vivo, nous poursuivrons l?approche de marquage ciblé que nous avons utilisée précédemment. Sur la base de données préliminaires indiquant que la distance génomique détermine fortement la position intranucléaire et relative de loci génomiques, nous nous concentrerons d?abord sur trois bras chromosomiques de tailles représentatives. Nous utiliserons une stratégie dichotomique pour marquer des paires ou triplets de loci à des échelles de plus en fines le long de ces bras. Nous testerons notre modèle sur ce jeu de données, puis nous implémenterons une stratégie de marquage massive, consistant à marquer des combinaisons aléatoires de loci dans des centaines de souches différentes. Nous utiliserons un microscope optique automatisé pour obtenir efficacement des informations positionnelles sur des millions de cellules par population. Nous poursuivrons le développement d?algorithmes permettant d?extraire cette information des images, et mettrons au point des techniques nouvelles pour augmenter fortement la résolution spatiale des cartes de densités de probabilité. Nous développerons des techniques de triangulation statistiques capables de reconstruire les configurations 3D de loci et chromosomes à partir de densités de probabilité 1D et 2D obtenues dans des expériences différentes. Ces algorithmes seront modifiés pour analyser des données d?imagerie et de 5C simultanément. En complément, nous utiliserons et améliorerons un microscope optique super-résolutif pour résoudre des pores nucléaires individuels et décrire la configuration de chromosomes dans des cellules individuelles. Nous effectuerons plusieurs expériences pour altèrer les contraintes mécaniques dans le noyau et pour tester le pouvoir prédictif du modèle. Une fois validé, ce modèle servira de base pour analyser les mécanismes physiques à l??uvre dans la transcription, la réparation, et la réplication du génome.