CE45 - Interfaces : mathématiques, sciences du numérique – biologie, santé

Processus d'allocation de ressource branchant pour l'analyse et l'inférence de la variabilité phénotypique de la croissance – ARBOREAL

Résumé de soumission

Comprendre les processus cellulaires sous-jacents à la croissance bactérienne est crucial pour la recherche fondamentale en biologie ainsi que pour les applications en biotechnologie, santé et environnement. Des lois de croissance reliant le taux de croissance à la composition macromoléculaire de la cellule ont été formulées, reflétant l'allocation des ressources cellulaires. Mais ces résultats ne tiennent pas compte de la variabilité au sein d'une population isogénique. De nouvelles technologies expérimentales ont été développées pour mesurer la croissance et l'expression génique dans les cellules individuelles, ouvrant la voie à l'étude des origines de la variabilité des phénotypes de croissance. Jusqu'à présent, ces avancées n'ont été exploitées qu'en partie, dans des études au niveau de la population. Des modèles mathématiques et des méthodes appropriés manquent pour relier l'allocation des ressources au niveau individuel à l'émergence de la variabilité de la croissance dans une population.

Le projet ARBOREAL vise à développer un nouveau cadre mathématique pour l'analyse de la variabilité de la croissance à partir de données de cellules individuelles, en combinant des processus de branchement structurés avec des modèles d'allocation des ressources au niveau de la cellule individuelle. Nous obtiendrons une nouvelle classe de modèles stochastiques individu-centrés, appelés Branching Resource allocation Processes (BRP), qui permettra d'étudier la variabilité de la croissance dans une population microbienne en expansion en termes de variabilité des processus physiologiques et de division cellulaire. Guidé par un cas de référence issu de nos propres données d'expériences microfluidiques, comprenant des mesures individuelles de croissance et d'expression des ribosomes et des enzymes intervenant dans le métabolisme de l'énergie et du carbone d'Escherichia coli, le développement du cadre BRP comprend des objectifs de modélisation, d'analyse, d'inférence et d'application.

À partir de modèles d'allocation des ressources existants, nous développerons des modèles multi-échelles reliant l'allocation des ressources au niveau de la cellule individuelle à la variabilité de la croissance. Le premier niveau consistera en des processus moléculaires dans les cellules individuelles, et le second niveau représentera la croissance de la population, via la division cellulaire. Ces modèles hiérarchiques seront analysés de façon analytique et en simulation. Nous étudierons la dynamique et le comportement en temps long des BRP et la propagation de la variabilité des processus intracellulaires aux phénotypes de croissance à travers les lignées. Nous développerons des outils d'inférence pour la reconstruction de modèles BRP à partir de données de croissance individuelles et d'expression génique. Enfin, nous appliquerons ce cadre à nos données pour étudier la relation entre l'allocation des ressources et la variabilité de la croissance chez E. coli.

La coordinatrice scientifique d'ARBOREAL, Aline Marguet, est une mathématicienne appliquée, avec une expertise sur les processus de branchement et la biologie mathématique. Le projet est mené par une équipe scientifique interdisciplinaire, comprenant des experts en modélisation mathématique et en inférence statistique, en biologie computationnelle et en microbiologie.

ARBOREAL est un projet de recherche ambitieux et interdisciplinaire, qui aborde des problèmes difficiles et opportuns, à l'interface des mathématiques et de la biologie, avec des contributions dans ces deux disciplines. ARBOREAL devrait avoir un impact substantiel sur les approches de modélisation adoptées par la communauté pour l'étude des processus au niveau de la cellule individuelle, ouvrant la voie à une exploration approfondie de l'émergence de la variabilité dans les populations bactériennes, avec un impact à long terme en biotechnologie (conception de procédés de bioproduction) et en santé (résistance aux antibiotiques).

Coordination du projet

Aline MARGUET (Centre Inria de l’Université Grenoble Alpes)

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenaire

Inria GRA Centre Inria de l’Université Grenoble Alpes

Aide de l'ANR 337 095 euros
Début et durée du projet scientifique : mars 2024 - 60 Mois

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