TRStalker: an efficient heuristic for finding fuzzy tandem repeats

Motivation: Genomes in higher eukaryotic organisms contain a substantial amount of repeated sequences. Tandem Repeats (TRs) constitute a large class of repetitive sequences that are originated via phenomena such as replication slippage and are characterized by close spatial contiguity. They play an important role in several molecular regulatory mechanisms, and also in several diseases (e.g. in the group of trinucleotide repeat disorders). While for TRs with a low or medium level of divergence the current methods are rather effective, the problem of detecting TRs with higher divergence (fuzzy TRs) is still open. The detection of fuzzy TRs is propaedeutic to enriching our view of their role in regulatory mechanisms and diseases. Fuzzy TRs are also important as tools to shed light on the evolutionary history of the genome, where higher divergence correlates with more remote duplication events

Barry Smith an sich

Festschrift in Honor of Barry Smith on the occasion of his 65th Birthday. Published as issue 4:4 of the journal Cosmos + Taxis: Studies in Emergent Order and Organization. Includes contributions by Wolfgang Grassl, Nicola Guarino, John T. Kearns, Rudolf Lüthe, Luc Schneider, Peter Simons, Wojciech Żełaniec, and Jan Woleński

Modélisation de réseaux biochimiques bactériens – Un aller-retour entre données et modèles

With the advent of new technologies, experimental data in biology has exploded in size and complexity. It is now possible to simultaneously quantify different components of the cell at metabolic, transcriptomic, proteomic, and phenotypic levels. Connecting these different multi-scale and dynamic datasets provides an integrated view of cellular growth and informs us about the underlying molecular networks of genes, RNAs, proteins and metabolites that control the adaptation of the cell to the environment. This is the perspective offered by math-ematical modelling and computer simulation, allowing the association of different microscopic and macroscopic scales. This is a difficult problem however, because of the noise and the heterogeneity of the data, and of the size and the nonlinearity of the models. As a consequence, a large number of datasets are only partially analysed and underexploited. This manuscript describes the work I have carried out to improve the utilization of experimental data to gain a better understanding of the adaptation of bacterial growth to a changing environment. This work has been carried out within the Ibis project-team (Inria, Université Grenoble Alpes) with my colleagues, especially the students that I have had the chance to supervise. After the introductory Chapter 1, I describe in Chapter 2 the modelling of cellular networks using ordinary differential equations as well as simplification and approximation of the models depending on the nature of the available data and the questions addressed. These principles are applied in Chapter 3 to the qualitative analysis of the dynamics of gene networks in the context of the carbon starvation response in Escherichia colibacteria. With the general trend of biology becoming increasingly quantitative, modelling studies require obtaining reliable gene expression and metabolomic data, the analysis of which requires the development of suitable methods described in Chapter 4. Chapter 5 examines the strong link between the activity of the cellular gene expression machinery and bacterial growth rate. This understanding is used to develop a synthetic strain of E. coliwhose growth control makes it possible to divert the flow of precursors for growth towards the bioproduction of molecules of biotechnological interest. In Chapter 6, large-scale reconstructions of central carbon metabolism are used as platforms to interpret datasets regarding the post-transcriptional regulation of central carbon metabolisminE. coli. Chapter 7 is dedicated to the genome-scale analysis of mRNA decay by means of dynamic transcriptomics data. I describe in Chapter 8 ongoing and future projects towards the integrative analysis of microbial growth and resource allocation strategies. The scientific developments of these projects are expected to shape my own research activity in the coming years and that of the future project-team, under creation, that I will lead.Avec l’arrivée des nouvelles technologies, les données expérimentales en biologie ont explosé en taille et complexité. Il est désormais possible de quantifier en même temps différents composants de la cellule au niveau métabolique, transcriptomique, protéomique et de caractéristiques phénotypiques comme le taux de croissance. Relier ces différents jeux de donnée smulti-échelles et dynamiques permet d’obtenir une vision intégrée de la croissance cellulaire,en nous renseignant sur la façon dont les réseaux moléculaires sous-jacents de gènes, ARN,protéines et métabolites contrôlent l’adaptation des cellules à leur environnement. C’est le cadre qu’offrent la modélisation mathématique et la simulation informatique, en permettant d’associer les différentes échelles microscopiques et macroscopiques. C’est cependant un problème difficile, du fait du bruit et de l’hétérogénéité des données d’une part, et de la taille et la forme non-linéaire des modèles d’autre part. La conséquence est qu’un grand nombre de jeux de données ne sont que partiellement analysés et sous-exploités.Ce manuscrit décrit les travaux que j’ai menés pour améliorer l’utilisation de données expérimentales afin d’obtenir une meilleure compréhension de l’adaptation de la croissance bactérienne à un environnement changeant. Ces travaux ont été menés au sein de l’équipe-projet Ibis (Inria, Université Grenoble Alpes) avec mes collègues, en particulier les étudiants que j’ai eu la chance d’encadrer. Après un premier chapitre d’introduction, je décris en chapitre 2 les concepts de base de la modélisation des réseaux biochimiques. Je détaillerai en particulier les reconstructions du métabolisme cellulaire à l’échelle du génome et la modélisation cinétique des réactions enzymatiques, dont les concepts sont utilisés dans plusieurs travaux présentés dans ce manuscrit. La grande dimension et non linéarité des modèles cinétiques complique l’estimation de leurs paramètres et l’analyse de leur dynamique. Je présenterai des travaux sur des simplifications appropriées pour ces modèles selon la nature des données à disposition et les questions abordées, comme la réduction de modèles d’équations différentielles ordinaires (ODE) par séparation des échelles de temps ou l’approximation des modèles ODE par des modèles linéaires par morceaux. Du fait de leur dérivation rigoureuse, les modèles simplifiés retiennent les principales caractéristiques des modèles ODE. Ces approches seront utilisées pour les différents modèles dynamiques présentés dans ce manuscrit. Dans le chapitre 3, je présente des travaux d’analyse de la dynamique d’un réseau de régulation génique contrôlant la réponse à la privation en carbon de la bactérie Escherichiacoli. Lors de ces travaux, l’absence de données quantitatives dans la littérature ne permettait pas d’utiliser un modèle ODE pour décrire la dynamique du système. J’ai plutôt analysé la dynamique d’une version linéaire par morceaux de ce modèle par une approche de modélisation et simulation qualitative. Je décrirai le principe de cette approche avec un exemple simple et son application à l’étude du réseau de la réponse au manque de source de carbone. Cette approche a permis pour la première fois de relier la croissance d’E. coliavec les principaux régulateurs transcriptionnels de la bactérie, et de comprendre les cascades de régulations mises en place lors de la réponse à une privation en glucose ou du rédémarrage de croissance sur ce sucre.L’évolution de la biologie en une science quantitative permet d’obtenir de nombreusesviidonnées d’expression génique et du métabolisme cellulaire. La fiabilité de ces données nécessite le développement de méthodes d’analyse adaptées décrites dans le chapitre 4. Je décrirai des travaux sur l’analyse de données de gènes rapporteurs et l’analyse de données de métabolomique afin de pouvoir reconstruire des profils d’activités de promoteurs et de concentrations de protéines dans le premier cas, et des vitesses d’import et secrétion de métabolites extracellulaires,ainsi que des taux de croissance dans le second cas. Les données quantitatives utilisées dans le reste du manuscrit ont été analysées grâce à ces approches. Le chapitre 5 s’intéresse au lien étroit entre activité de la machinerie cellulaire d’expression génique et taux de croissance bactérien. A l’aide de modèles simples intégrant des données expérimentales de gènes rapporteurs, nous montrons le rôle clé joué par la machinerie d’expression génique dans l’adaptation globale de l’expression des gènes au cours de la croissance. Ces travaux montrent que le fonctionnement des réseaux biochimiques ne peut être déconnecté de l’état physiologique de la cellule. Cette compréhension est utilisée pour l’ingénierie d’une souched’E. colisynthétique dont le contrôle de la croissance permet de divertir les flux de précurseurs pour la croissance vers la bioproduction de molécules d’intérêt biotechnologique. Dans le chapitre 6, de grandes reconstructions du métabolisme et différents jeux de données (métabolomique, activités spécifiques) sont utilisées pour étudier la régulation post-transcriptionnelle du métabolisme central carboné chezE. coli. Ces travaux ont permis d’expliquer les conséquences physiologiques de l’atténuation du gène de la protéine CsrA et d’identifier des ARNm cibles de cette protéine. Nous avons en outre pu montrer que chezE. coliégalement, le glycogène joue un rôle de stockage de sucre qui sert de source d’énergie pour faciliter la transition de la croissance bactérienne d’une source de carbone à une autre.Le chapitre 7 s’intéresse à la dégradation de l’ensemble des ARNm d’E. coli. Je décrirai le développement d’un modèle simple reposant sur des approches de quasi-équilibre et permettant de prédire la cinétique de dégradation de chacun des ARNm cellulaires de la bactérieE. coli. Nous avons pu formuler de nouvelles hypothèses sur le rôle possible de la compétition entre ARNm pour leur fixation au dégradosome lors de l’adaptation de la croissance bactérienne à des changements environnementaux. Nous montrons également que ce mécanisme de compétition joue un rôle physiologique grâce à une approche de modélisation non linéaire à effets mixtes utilisant le modèle mécanistique de la dégradation des ARNm et des jeux de données de transcriptomique dynamique mesurant la cinétique de disparition des ARNm cellulaires.Le chapitre 8 est dédié à des projets en cours et futurs sur l’analyse intégrative de la croissance microbienne et les stratégies d’allocation de ressources des bactéries. Les travaux menés dans le cadre de ces projets vont définir mon activité scientifique dans les années à venir et celle de la future équipe-projet, en cours de création, dont je prendrai la direction

What we leave behind : reproducibility in chromatin analysis within and across species

Epigenetics is the field of biology that investigates heritable factors regulating gene expression without being directly encoded in the genome of an organism. The human genome is densely packed inside a cell's nucleus in the form of chromatin. Certain constituents of chromatin play a vital role as epigenetic factors in the dynamic regulation of gene expression. Epigenetic changes on the chromatin level are thus an integral part of the mechanisms governing the development of the functionally diverse cell types in multicellular species such as human. Studying these mechanisms is not only important to understand the biology of healthy cells, but also necessary to comprehend the epigenetic component in the formation of many complex diseases. Modern wet lab technology enables scientists to probe the epigenome with high throughput and in extensive detail. The fast generation of epigenetic datasets burdens computational researchers with the challenge of rapidly performing elaborate analyses without compromising on the scientific reproducibility of the reported findings. To facilitate reproducible computational research in epigenomics, this thesis proposes a task-oriented metadata model, relying on web technology and supported by database engineering, that aims at consistent and human-readable documentation of standardized computational workflows. The suggested approach features, e.g., computational validation of metadata records, automatic error detection, and progress monitoring of multi-step analyses, and was successfully field-tested as part of a large epigenome research consortium. This work leaves aside theoretical considerations, and intentionally emphasizes the realistic need of providing scientists with tools that assist them in performing reproducible research. Irrespective of the technological progress, the dynamic and cell-type specific nature of the epigenome commonly requires restricting the number of analyzed samples due to resource limitations. The second project of this thesis introduces the software tool SCIDDO, which has been developed for the differential chromatin analysis of cellular samples with potentially limited availability. By combining statistics, algorithmics, and best practices for robust software development, SCIDDO can quickly identify biologically meaningful regions of differential chromatin marking between cell types. We demonstrate SCIDDO's usefulness in an exemplary study in which we identify regions that establish a link between chromatin and gene expression changes. SCIDDO's quantitative approach to differential chromatin analysis is user-customizable, providing the necessary flexibility to adapt SCIDDO to specific research tasks. Given the functional diversity of cell types and the dynamics of the epigenome in response to environmental changes, it is hardly realistic to map the complete epigenome even for a single organism like human or mouse. For non-model organisms, e.g., cow, pig, or dog, epigenome data is particularly scarce. The third project of this thesis investigates to what extent bioinformatics methods can compensate for the comparatively little effort that is invested in charting the epigenome of non-model species. This study implements a large integrative analysis pipeline, including state-of-the-art machine learning, to transfer chromatin data for predictive modeling between 13 species. The evidence presented here indicates that a partial regulatory epigenetic signal is stably retained even over millions of years of evolutionary distance between the considered species. This finding suggests complementary and cost-effective ways for bioinformatics to contribute to comparative epigenome analysis across species boundaries.Epigenetik ist das Teilgebiet der Biologie, welches vererbbare Faktoren untersucht, die die Genexpression regulieren, ohne dabei direkt im Genom eines Organismus kodiert zu sein. Das menschliche Genom liegt dicht gepackt im Zellkern in der Form von Chromatin vor. Bestimmte Bestandteile des Chromatin spielen als epigenetische Faktoren eine zentrale Rolle bei der dynamischen Regulation von Genexpression. Epigenetische Veränderungen auf Chromatinebene sind daher ein integraler Teil jener Mechanismen, die die Entwicklung von funktionell diversen Zelltypen in multizellulären Spezies wie Mensch maßgeblich steuern. Diese Mechanismen zu untersuchen ist nicht nur wichtig, um die Biologie von gesunden Zellen zu erklären, sondern auch, um den epigenetischen Anteil an der Entstehung von vielen komplexen Krankheiten zu verstehen. Moderne Labortechnologien erlauben es Wissenschaftlern, Epigenome mit hohem Durchsatz und sehr detailliert zu erforschen. Ein schneller Aufbau von epigenetischen Datensätzen stellt die computerbasierte Forschung vor die Herausforderung, schnell aufwendige Analysen durchzuführen, ohne dabei Kompromisse bei der wissenschaftlichen Reproduzierbarkeit der gelieferten Ergebnisse einzugehen. Um die computerbasierte reproduzierbare Forschung im Bereich der Epigenomik zu vereinfachen, schlägt diese Dissertation ein aufgabenorientiertes Metadaten-Modell vor, welches, aufbauend auf Internet- und Datenbanktechnologie, auf eine konsistente und gleichzeitig menschenlesbare Dokumentation für standardisierte computerbasierte Arbeitsabläufe abzielt. Das vorgeschlagene Modell ermöglicht unter anderem eine computergestützte Validierung von Metadaten, automatische Fehlererkennung, sowie Fortschrittskontrollen bei mehrstufigen Analysen, und wurde unter realen Bedingungen in einem epigenetischen Forschungskonsortium erfolgreich getestet. Die beschriebene Arbeit präsentiert keine theoretischen Betrachtungen, sondern setzt den Schwerpunkt auf die realistische Notwendigkeit, Forscher mit Werkzeugen auszustatten, die ihnen bei der Durchführung von reproduzierbarer Arbeit helfen. Unabhängig vom technologischen Fortschritt, erfordert die zellspezifische und dynamische Natur des Epigenoms häufig eine Beschränkung bei der Anzahl an zu untersuchenden Proben, um Ressourcenvorgaben einzuhalten. Das zweite Projekt dieser Arbeit stellt die Software SCIDDO vor, welche für die differenzielle Analyse von Chromatindaten auch bei geringer Verfügbarkeit von Zellproben entwickelt wurde. Durch die Kombination von Statistik, Algorithmik, und bewährten Methoden zur robusten Software-Entwicklung, erlaubt es SCIDDO, schnell biologisch sinnvolle Regionen zu identifizieren, die ein differenzielles Chromatinprofil zwischen Zelltypen aufzeigen. Wir demonstrieren SCIDDOs Nutzwert in einer beispielhaften Studie, z.B. durch die Identifikation von Regionen, die eine Verbindung von änderungen auf Chromatinebene und Genexpression herstellen. SCIDDOs quantitativer Ansatz bei der differenziellen Analyse von Chromatindaten erlaubt eine nutzer- und aufgabenspezifische Anpassung, was Flexibilität bei der Bearbeitung anderer Fragestellungen ermöglicht. Bedingt durch die funktionelle Vielfalt an Zelltypen und die Dynamik des Epigenoms resultierend aus Umgebungsveränderungen, ist es kaum realistisch, das komplette Epigenom von auch nur einer einzigen Spezies wie Mensch zu erfassen. Insbesondere für nicht-Modellorganismen wie Kuh, Schwein, oder Hund sind sehr wenig Epigenomdaten verfügbar. Das dritte Projekt dieser Dissertation untersucht, inwieweit bioinformatische Methoden dazu verwendet werden könnten, den vergleichsweise geringen Aufwand, welcher betrieben wird um das Epigenom von nicht-Modellspezies zu erforschen, zu kompensieren. Diese Studie realisiert eine große, integrative Computeranalyse, welche basierend auf Methoden des maschinellen Lernens und auf Transfer von Chromatindaten Modelle zur Genexpressionsvorhersage über Speziesgrenzen hinweg etabliert. Die gewonnenen Erkenntnisse lassen vermuten, dass ein Teil des regulatorischen epigenetischen Signals auch über Millionen von Jahren an evolutionärer Distanz zwischen den 13 betrachteten Spezies stabil erhalten bleibt. Diese Arbeit zeigt dadurch ergänzende und kosteneffektive Möglichkeiten auf, wie Bioinformatik einen Beitrag zur vergleichenden Epigenomanalyse über Speziesgrenzen hinweg leisten könnte