JERBOA : un modeleur géométrique à base de règles

National audienceDans le cadre de la modélisation géométrique, chaque domaine d'application nécessite des logiciels spécifiques, appelés modeleurs. Leurs structures de données sont optimisées en fonction des objets manipulés, et leurs opérations de manipula- tion d'objets sont dédiées à l'application. Dans le cadre de la modélisation géomé- trique à base topologique, utilisant les cartes généralisées pour décrire la topologie, les objets géométriques sont représentés par une classe particulière de graphes. La structure topologique (volumes, faces, arêtes, sommets...) des objets est représen- tée par la structure du graphe, tandis que la géométrie ou toute autre information physique (couleur, forme, position...) sont portées par les nœuds du graphe. Nous avons proposé un langage à base de règles de transformations de graphes pour définir formellement les opérations géométriques. Notre noyau de modeleur est entièrement paramétrable par l'utilisateur (di- mension topologique des objets, nature des plongements, opérations géométriques). Il vérifie la préservation de la cohérence topologique et géométrique des objets. Cette vérification s'effectue statiquement, grâce à des conditions syntaxiques sur les règles définissant les opérations. Les objets sont construits interactivement par application des règles

Comparison between elementary flux modes analysis and 13C-metabolic fluxes measured in bacterial and plant cells

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>¹³C metabolic flux analysis is one of the pertinent ways to compare two or more physiological states. From a more theoretical standpoint, the structural properties of metabolic networks can be analysed to explore feasible metabolic behaviours and to define the boundaries of steady state flux distributions. Elementary flux mode analysis is one of the most efficient methods for performing this analysis. In this context, recent approaches have tended to compare experimental flux measurements with topological network analysis.</p> <p>Results</p> <p>Metabolic networks describing the main pathways of central carbon metabolism were set up for a bacteria species (<it>Corynebacterium glutamicum</it>) and a plant species (<it>Brassica napus</it>) for which experimental flux maps were available. The structural properties of each network were then studied using the concept of elementary flux modes. To do this, coefficients of flux efficiency were calculated for each reaction within the networks by using selected sets of elementary flux modes. Then the relative differences - reflecting the change of substrate <it>i.e</it>. a sugar source for <it>C</it>. <it>glutamicum </it>and a nitrogen source for <it>B</it>. <it>napus </it>- of both flux efficiency and flux measured experimentally were compared. For both organisms, there is a clear relationship between these parameters, thus indicating that the network structure described by the elementary flux modes had captured a significant part of the metabolic activity in both biological systems. In <it>B</it>. <it>napus</it>, the extension of the elementary flux mode analysis to an enlarged metabolic network still resulted in a clear relationship between the change in the coefficients and that of the measured fluxes. Nevertheless, the limitations of the method to fit some particular fluxes are discussed.</p> <p>Conclusion</p> <p>This consistency between EFM analysis and experimental flux measurements, validated on two metabolic systems allows us to conclude that elementary flux mode analysis could be a useful tool to complement ¹³C metabolic flux analysis, by allowing the prediction of changes in internal fluxes before carbon labelling experiments.</p

Chemical modulation of Schistosoma mansoni lysine specific demethylase 1 (SmLSD1) induces wide-scale biological and epigenomic changes

Background: Schistosoma mansoni, a parasitic worm species responsible for the neglected tropical disease schistosomiasis, undergoes strict developmental regulation of gene expression that is carefully controlled by both genetic and epigenetic processes. As inhibition of S. mansoni epigenetic machinery components impairs key transitions throughout the parasite’s digenetic lifecycle, a greater understanding of how epi-drugs affect molecular processes in schistosomes could lead to the development of new anthelmintics. Methods: In vitro whole organism assays were used to assess the anti-schistosomal activity of 39 Homo sapiens Lysine Specific Demethylase 1 (HsLSD1) inhibitors on different parasite life cycle stages. Moreover, tissue-specific stains and genomic analysis shed light on the effect of these small molecules on the parasite biology. Results: Amongst this collection of small molecules, compound 33 was the most potent in reducing ex vivo viabilities of schistosomula, juveniles, miracidia and adults. At its sub-lethal concentration to adults (3.13 µM), compound 33 also significantly impacted oviposition, ovarian as well as vitellarian architecture and gonadal/neoblast stem cell proliferation. ATAC-seq analysis of adults demonstrated that compound 33 significantly affected chromatin structure (intragenic regions > intergenic regions), especially in genes differentially expressed in cell populations (e.g., germinal stem cells, hes2+ stem cell progeny, S1 cells and late female germinal cells) associated with these ex vivo phenotypes. KEGG analyses further highlighted that chromatin structure of genes associated with sugar metabolism as well as TGF-beta and Wnt signalling were also significantly perturbed by compound 33 treatment. Conclusions: This work confirms the importance of histone methylation in S. mansoni lifecycle transitions, suggesting that evaluation of LSD1 - targeting epi-drugs may facilitate the search for next-generation anti-schistosomal drugs. The ability of compound 33 to modulate chromatin structure as well as inhibit parasite survival, oviposition and stem cell proliferation warrants further investigations of this compound and its epigenetic target SmLSD1

Prédiction des statuts métabolique et de santé de chevaux d’endurance via l’intégration de données « omiques » : vers l’identification de biomarqueurs.

Cette thèse est composée d’une partie bibliographique et d’une partie expérimentale. La première commence par présenter l’intérêt de l’intégration de données de différentes natures (phénomiques, génomiques, épigénomiques, transcriptomiques et microtranscriptomiques, protéomiques, et métabolomiques) dans une perspective de prédiction phénotypique (de performance, de santé, zootechnique…) puis donne un panorama des données « omiques » produites jusqu’à présent chez le cheval, et de leur valorisation dans les domaines de la recherche, de la médecine vétérinaire et de la gestion des populations. Les méthodes statistiques actuellement utilisées pour l’analyse et l’intégration de ces jeux de données de très grandes dimensions sont brièvement décrites. La partie bibliographique recentre ensuite la thèse sur l’utilisation et l’intégration de données « omiques » pour la prédiction de performances sportives d’endurance, avec en particulier la présentation du projet IFCE-INRA-Fonds Eperon GENENDURANCE, programme de recherche de grande envergure spécifiquement dédié à la performance d’endurance chez le cheval. La deuxième partie de cette thèse présente des travaux expérimentaux inscrits dans le cadre du programme GENENDURANCE, dont les résultats ont fait l’objet d’une publication scientifique (Mach et al., Scientific Reports | 6:22932 | DOI: 10.1038/srep22932, article paru le 16 mars 2016). Ce travail a permis de montrer que des relations entre miARN et ARNm sanguins régulés de manière spécifique par l’exercice d’endurance chez les chevaux révèlent des biomarqueurs uniques de la réponse de stress à l’endurance, et fournissent un aperçu du contrôle moléculaire de cette réponse (régulations post-transcriptomiques liées à un effort d’endurance) : 44 miARN réguleraient un ensemble de 351 gènes cibles sous-exprimés suite à une course d’endurance, gènes impliqués dans les voies biologiques du métabolisme glucidique, de l’oxydation des acides gras, de la biogenèse mitochondriale et de la réponse immunitaire, et 3 miARN (miR-21-5p, miR-181b-5p et miR-505-5p) ont été validés comme molécules candidates régulatrices de la réponse à l’exercice d’endurance chez le cheval