Les transcriptomes bactériens primaires et maturés pour décrypter les réseaux de régulation – ReadRNA

Le transcriptome correspond à l’ensemble des molécules d’ARN d’une cellule dans une condition physiologique donnée. Les études de transcriptome via les technologies de tiling-array et de RNAseq ont permis de quantifier de très nombreux gènes et d’identifier de nouveaux transcrits comme des ARN régulateurs. Nous avons ainsi caractérisé l’interconnexion de 5 voies de régulation dans une réponse d’adaptation chez Escherichia coli (Bury-Mone et al. 2009) et montré qu’un ARN non codant régule le métabolisme central chez Staphylococcus aureus (Bohn et al. 2010).
La nature et la chronologie des évènements moléculaires qui affectent les ARN chez les eucaryotes et les procaryotes sont différentes et confèrent des propriétés biochimiques distinctes. Chez les eucaryotes, les cellules sont compartimentées et la plupart des ARN stables ; les études de transcriptomes permettent une analyse fine des évènements transcriptionnels et post-transcriptionnels et la découverte de réseaux de régulons. En revanche, chez les procaryotes, les ARN messagers sont non-coiffés et généralement très instables ; de fait, les transcriptomes bactériens ne permettent pas de distinguer entre un ARN maturé (provenant d’un processus de coupure) et un transcrit primaire (dont l’extrémité 5’ est issue de l’ARN polymérase). Les transcriptomes bactériens fournissent une information parcellaire qui ne permet pas de déduire les évènements de régulation à l’origine des ARN observés. Seules les espèces dites «modèles» (essentiellement E. coli et Bacillus subtilis) permettent de compléter les données de transcriptome par les résultats génétiques et moléculaires accumulés durant un demi-siècle.
Nous avons développé une méthode d’étiquetage, qui discrimine les ARN d’un transcriptome bactérien selon leur origine. Elle permet de différencier les transcrits primaires des ARN maturés générés par clivage (Fouquier d'Herouel et al. 2011). Nous avons récemment adapté cette méthode pour l’associer aux techniques de séquençage massif créant ainsi le «tagRNAseq». Nos résultats préliminaires permettent, pour la première fois, de voir au sein d’une population d’ARN bactériens l’ensemble des ARN natifs et tronqués obtenant ainsi une image du transcriptome primaire et maturé chez une bactérie. Nous avons constaté que 85% des transcrits sont tronqués. Cette observation surprenante indique qu’une majeure partie de la reprogrammation de l'expression des gènes serait due à des événements post-transcriptionnels ; elle nous a conduit à proposer le projet ReadRNA. Notre méthodologie permet d’estimer i) l’abondance relative de chaque forme d’ARN, ii) la contribution spécifique et l’importante de la maturation des ARN dans un processus d’adaptation et iii) de générer une base de données qui sera utilisée pour identifier de nouveaux mécanismes qui agissent post-transcriptionnellement.
Le projet ReadRNA exploitera la méthode tagRNAseq validée par nos résultats préliminaires. Nous proposons d’étudier les transcriptomes de trois espèces pathogènes de première importance E. coli, S. aureus et Enterococcus faecalis. ReadRNA repose sur deux piliers expérimentaux qui seront établis pour ces trois espèces i) Les transcriptomes primaires et maturés; ii) Les régulons transcriptionnels et post-transcriptionnels lors d’une adaptation à un signal choisi de l’environnement.
Les retombées de ReadRNA seront essentiellement cognitives : Nous pourrons directement « voir » la contribution relative de la transcription et des événements post-transcriptionnels (maturation et stabilité) affectant l’ARN. De façon cinétique, cette « vision » nous donne accès à la dynamique, à la nature et à la chronologie des processus de contrôle de l’expression de gènes au cours de processus d'adaptation. ReadRNA permettra l'étude de la régulation des gènes au niveau moléculaire et à l'échelle du génome, y compris pour des bactéries génétiquement non caractérisées.