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

Model reduction and process analysis of biological models

International audienceUnderstanding the dynamical behavior of biological networks is complicated due to their large number of components and interactions. We present a method to analyse key processes for the system behavior, based on the a priori knowledge of the system trajectory and the simplification of mathematical models of these networks. The method consists of the model decomposition into biologically meaningful processes, whose activity or inactivity is evaluated during the time evolution of the system. The structure of the model is reduced to the core mechanisms involving active processes only. We assess the quality of the reduction by means of global relative errors and apply our method to two models of the circadian rhythm in Drosophila and the influence of RKIP on the ERK signaling pathway

Symbolic Reachability Analysis of Genetic Regulatory Networks using Qualitative Abstractions

The switch-like character of gene regulation has motivated the use of hybrid, discrete-continuous models of genetic regulatory networks. While powerful techniques for the analysis, verification, and control of hybrid systems have been developed, the specificities of the biological application domain pose a number of challenges, notably the absence of quantitative information on parameter values and the size and complexity of networks of biological interest. We introduce a method for the analysis of reachability properties of genetic regulatory networks that is based on a class of discontinuous piecewise-affine (PA) differential equations well-adapted to the above constraints. More specifically, we introduce a hyperrectangular partition of the state space that forms the basis for a discrete abstraction preserving the sign of the derivatives of the state variables. The resulting discrete transition system provides a conservative approximation of the qualitative dynamics of the network and can be efficiently computed in a symbolic manner from inequality constraints on the parameters. The method has been implemented in the computer tool Genetic Network Analyzer (GNA), which has been applied to the analysis of a regulatory system whose functioning is not well-understood by biologists, the nutritional stress response in the bacterium Escherichia coli

Experimental and computational validation of models of fluorescent and luminescent reporter genes in bacteria

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>Fluorescent and luminescent reporter genes have become popular tools for the real-time monitoring of gene expression in living cells. However, mathematical models are necessary for extracting biologically meaningful quantities from the primary data.</p> <p>Results</p> <p>We present a rigorous method for deriving relative protein synthesis rates (mRNA concentrations) and protein concentrations by means of kinetic models of gene expression. We experimentally and computationally validate this approach in the case of the protein Fis, a global regulator of transcription in <it>Escherichia coli</it>. We show that the mRNA and protein concentration profiles predicted from the models agree quite well with direct measurements obtained by Northern and Western blots, respectively. Moreover, we present computational procedures for taking into account systematic biases like the folding time of the fluorescent reporter protein and differences in the half-lives of reporter and host gene products. The results show that large differences in protein half-lives, more than mRNA half-lives, may be critical for the interpretation of reporter gene data in the analysis of the dynamics of regulatory systems.</p> <p>Conclusions</p> <p>The paper contributes to the development of sound methods for the interpretation of reporter gene data, notably in the context of the reconstruction and validation of models of regulatory networks. The results have wide applicability for the analysis of gene expression in bacteria and may be extended to higher organisms.</p

KOALAB: A new method for regulatory motif search. Illustration on alternative splicing regulation in HIV-1

Discovering heterogeneous regulatory motifs remains a difficult problem in biological sequence analysis. In this context, statistical learning or pattern search techniques on their own have shown some limitations. However, significant benefits can be taken from their complementarity. We selected two state-of-the-art methods: a multi-class support vector machine (M-SVM) from the statistical learning domain associated with a performant discrete pattern matching algorithm grappe, and in- tegrated them into a web technology based graphical software: KOALAB (KOupled Algorithmic and Learning Approach for Biology)1 . We applied our method on motif discovery within nucleic acid sequences using experimental SELEX results as training database for the M-SVM. An application dealing with the search for splicing regulatory protein binding sites in HIV-1 genome shows the potential of such an approach

Importance of metabolic coupling for the dynamics of gene expression following a diauxic shift in E. coli

Gene regulatory networks consist of direct interactions, but also include indirect interactions mediated by metabolism. We investigate to which extent these indirect interactions arising from metabolic coupling influence the dynamics of the system. To this end, we build a qualitative model of the gene regulatory network controlling carbon assimilation in E. coli, and use this model to study the changes in gene expression following a diauxic shift from glucose to acetate. In particular, we compare the steady-state concentrations of enzymes and transcription regulators during growth on glucose and acetate, as well as the dynamic response of gene expression to the exhaustion of glucose and the subsequent assimilation of acetate. We find significant differences between the dynamics of the system in the absence and presence of metabolic coupling. This shows that interactions arising from metabolic coupling cannot be ignored when studying the dynamics of gene regulatory networks.Les réseaux de régulation géniques sont composés d'interactions directes, mais incluent aussi des interactions indirectes dues au couplage avec le métabolisme. Nous étudions dans quelle mesure ces interactions indirectes influencent la dynamique du système. Dans ce but, nous avons construit un modèle qualitatif du réseau de régulation génique contrôlant l'assimilation du carbone chez E. coli et nous utilisons ce modèle pour étudier la réponse génique lors d'une diauxie glucose-acetate. Plus précisément, nous comparons les concentrations à l'état stationnaire des enzymes et des régulateurs globaux lors d'une croissance sur glucose et sur acetate, ainsi que la dynamique de l'expression de gènes suite à l'épuisement du glucose. Nous trouvons des différences significatives entre la dynamique prédite en absence et en présence des interactions indirectes. Nos résultats montrent que les interactions dues au couplage avec le métabolisme doivent être prises en compte quand on s'intéresse à la dynamique de réseaux de régulation géniques

A Multi-Site Constraint Programming Model of Alternative Splicing Regulation

Alternative splicing is a key process in post-transcriptional regulation, by which several kinds of mature RNA can be obtained from the same premessenger RNA. The resulting combinatorial complexity contributes to biological diversity, especially in the case of the human immunodeficiency virus HIV-1. Using a constraint programming approach, we develop a model of the alternative splicing regulation in HIV-1. Our model integrates different scales (single site vs. multiple sites), and thus allows us to exploit several types of experimental data available to us

A nonlinear mixed-effects approach for the mechanistic interpretation of time-series transcriptomics data

Mechanistic models are essential to unravel the molecular mechanisms driving cellular responses. However, the integration of high-throughput data with mechanistic knowledge is limited by the availability of scalable computational approaches able to disentangle biological and technical sources of variation. Results: We present an approach based on nonlinear mixed-effects modelling for the parameter estimation of large-scale mechanistic models from time-series transcriptomics data. It allows to factor out technical variability, to compensate for the limited number of conditions and time points by a population approach, and it incorporates mechanistic details to gain insight on the molecular causes of biological variability. We applied our approach for the biological interpretation of microarray and RNA-Seq gene expression profiles, with different levels of technical noise, but it is generalisable to numerous types of data. When integrated in a model describing the degradation kinetics of all cellular mRNAs, the data allowed to identify the targets of post-transcriptional regulatory mechanisms. Our approach paves the way for the interpretation of high-throughput biological data with more comprehensive mechanistic models. Availability: The Monolix script for estimation and output files are freely available at https://gitlab.inria. fr/tetienne/eccb_script, together with the microarray data. The RNA-Seq dataset is being prepared for publication (Roux et al., in preparation) and will be made available on demand upon acceptance of the article

Symbolic Reachability Analysis of Genetic Regulatory Networks using Qualitative Abstraction

The switch-like character of the dynamics of genetic regulatory networks has attracted much attention from mathematical biologists and researchers on hybrid systems alike. While powerful techniques for the analysis, verification, and control of hybrid systems have been developed, the specificities of the biological application domain pose a number of challenges. In particular, while most networks of biological interest are large and complex, quantitative information on the kinetic parameters and molecular concentrations are usually absent. We introduce a method for the analysis of reachability properties of genetic regulatory networks that is based on a class of discontinuous piecewise-affine (PA) differential equations well-adapted to the above constraints. More specifically, we introduce a partition of the phase space by hyperrectangular regions in each of which the derivatives of the concentration variables have a unique sign pattern. This partition forms the basis for the definition of a discrete abstraction transforming the continuous transition system associated with a PADE model into a discrete or qualitative transition system. The discrete transition system is a simulation of the continuous transition system, thus providing a conservative approximation of the qualitative dynamics of the network. Moreover, the discrete transition system can be easily computed in a symbolic manner from inequality constraints on the parameters. The method has been implemented in a new prototype version of the computer tool Genetic Network Analyzer (GNA), which has been applied to the analysis of a regulatory system whose functioning is not well-understood by biologists, the nutritional stress response in the bacterium Escherichia col