Analyse et modélisation computationnelles de réseaux de régulations contrôlant le développement embryonnaire

La formation d’un embryon est dictée par la séquence ADN propre à cet organisme. La variabilité génétique donne naissance à une grande diversité morphologique, tout en maintenant une organisation générale robuste. Les mutations présentes dans les régions cis-régulatrices impactent la transcription via des mécanismes épigénomiques. La variabilité d’expression génique qui en découle peut être compensée par des mécanismes trans de rétrocontrôle au sein du réseau de régulation. L’organisation précise de ces interactions cis et trans restent encore difficile à déchiffrer. Afin de mieux saisir l’effet des mutations sur la transcription, j’ai analysé des données génétiques, épigénomiques et transcriptomiques en collaboration avec le laboratoire Furlong (EMBL, Heidelberg). L’utilisation de données allèle-spécifiques de lignées F1 de Drosophile a permis d’inférer les interactions directes en cis entre les niveaux de régulation, suggérant une différence d’action des marques épigénétiques H3K27ac et H3K4me3 sur l’expression des gènes. Pour mieux comprendre l’impact en trans de la structure des réseaux de régulation sur l’expression génique, j’ai ensuite construit un modèle logique de la spécification de l’axe dorso-ventral chez l’embryon d’oursin, en collaboration avec le laboratoire Lepage (iBV, Nice). Les analyses multicellulaires et stochastiques ont permis de détecter les composants clés du réseau, notamment la dynamique de répression mutuelle entre Nodal et BMP. En conclusion, l’analyse de données allèle-spécifique et la modélisation logique m’ont permis de d’étudier les mécanismes de la régulation transcriptionnelle sous deux perspectives complémentaires.The development of an embryo derives from the DNA sequence of this organism. Genetic variability gives rise to great morphological diversity, while maintaining a robust general organisation. Mutations present within cis-regulatory regions impact transcription via epigenomic mechanisms. The resulting variability in gene expression can be buffered by tran feedback mechanisms within the regulatory network. The precise organisation of these cis and trans interactions remains difficult to decipher. In order to better grasp the effect of mutations on transcription, I analysed genetic, epigenomic and transcriptomic data in collaboration with the Furlong laboratory (EMBL, Heidelberg). The use of allele-specific data from Drosophila F1 lines enabled to infer direct cis-interactions between the regulatory layers, suggesting a difference in the action of the epigenomic markers H3K27ac and H3K4me3 on gene expression. To better understand the trans impact of the structure of regulatory networks on gene expression, I have built a logical model of the dorsal-ventral axis specification in sea urchin embryo, in collaboration with the Lepage laboratory (iBV, Nice). Multicellular and stochastic analyses permitted to detect key components of the network, including the cross-repression dynamic between Nodal and BMP. To conclude, allele-specific data analysis and logical modelling allowed me to study the mechanisms of transcription regulation from two complementary perspectives

Analyse et modélisation computationnelles de réseaux de régulations contrôlant le développement embryonnaire

The development of an embryo derives from the DNA sequence of this organism. Genetic variability gives rise to great morphological diversity, while maintaining a robust general organisation. Mutations present within cis-regulatory regions impact transcription via epigenomic mechanisms. The resulting variability in gene expression can be buffered by tran feedback mechanisms within the regulatory network. The precise organisation of these cis and trans interactions remains difficult to decipher. In order to better grasp the effect of mutations on transcription, I analysed genetic, epigenomic and transcriptomic data in collaboration with the Furlong laboratory (EMBL, Heidelberg). The use of allele-specific data from Drosophila F1 lines enabled to infer direct cis-interactions between the regulatory layers, suggesting a difference in the action of the epigenomic markers H3K27ac and H3K4me3 on gene expression. To better understand the trans impact of the structure of regulatory networks on gene expression, I have built a logical model of the dorsal-ventral axis specification in sea urchin embryo, in collaboration with the Lepage laboratory (iBV, Nice). Multicellular and stochastic analyses permitted to detect key components of the network, including the cross-repression dynamic between Nodal and BMP. To conclude, allele-specific data analysis and logical modelling allowed me to study the mechanisms of transcription regulation from two complementary perspectives.La formation d’un embryon est dictée par la séquence ADN propre à cet organisme. La variabilité génétique donne naissance à une grande diversité morphologique, tout en maintenant une organisation générale robuste. Les mutations présentes dans les régions cis-régulatrices impactent la transcription via des mécanismes épigénomiques. La variabilité d’expression génique qui en découle peut être compensée par des mécanismes trans de rétrocontrôle au sein du réseau de régulation. L’organisation précise de ces interactions cis et trans restent encore difficile à déchiffrer. Afin de mieux saisir l’effet des mutations sur la transcription, j’ai analysé des données génétiques, épigénomiques et transcriptomiques en collaboration avec le laboratoire Furlong (EMBL, Heidelberg). L’utilisation de données allèle-spécifiques de lignées F1 de Drosophile a permis d’inférer les interactions directes en cis entre les niveaux de régulation, suggérant une différence d’action des marques épigénétiques H3K27ac et H3K4me3 sur l’expression des gènes. Pour mieux comprendre l’impact en trans de la structure des réseaux de régulation sur l’expression génique, j’ai ensuite construit un modèle logique de la spécification de l’axe dorso-ventral chez l’embryon d’oursin, en collaboration avec le laboratoire Lepage (iBV, Nice). Les analyses multicellulaires et stochastiques ont permis de détecter les composants clés du réseau, notamment la dynamique de répression mutuelle entre Nodal et BMP. En conclusion, l’analyse de données allèle-spécifique et la modélisation logique m’ont permis de d’étudier les mécanismes de la régulation transcriptionnelle sous deux perspectives complémentaires

Analyse et modélisation computationnelles de réseaux de régulations contrôlant le développement embryonnaire

The development of an embryo derives from the DNA sequence of this organism. Genetic variability gives rise to great morphological diversity, while maintaining a robust general organisation. Mutations present within cis-regulatory regions impact transcription via epigenomic mechanisms. The resulting variability in gene expression can be buffered by tran feedback mechanisms within the regulatory network. The precise organisation of these cis and trans interactions remains difficult to decipher. In order to better grasp the effect of mutations on transcription, I analysed genetic, epigenomic and transcriptomic data in collaboration with the Furlong laboratory (EMBL, Heidelberg). The use of allele-specific data from Drosophila F1 lines enabled to infer direct cis-interactions between the regulatory layers, suggesting a difference in the action of the epigenomic markers H3K27ac and H3K4me3 on gene expression. To better understand the trans impact of the structure of regulatory networks on gene expression, I have built a logical model of the dorsal-ventral axis specification in sea urchin embryo, in collaboration with the Lepage laboratory (iBV, Nice). Multicellular and stochastic analyses permitted to detect key components of the network, including the cross-repression dynamic between Nodal and BMP. To conclude, allele-specific data analysis and logical modelling allowed me to study the mechanisms of transcription regulation from two complementary perspectives.La formation d’un embryon est dictée par la séquence ADN propre à cet organisme. La variabilité génétique donne naissance à une grande diversité morphologique, tout en maintenant une organisation générale robuste. Les mutations présentes dans les régions cis-régulatrices impactent la transcription via des mécanismes épigénomiques. La variabilité d’expression génique qui en découle peut être compensée par des mécanismes trans de rétrocontrôle au sein du réseau de régulation. L’organisation précise de ces interactions cis et trans restent encore difficile à déchiffrer. Afin de mieux saisir l’effet des mutations sur la transcription, j’ai analysé des données génétiques, épigénomiques et transcriptomiques en collaboration avec le laboratoire Furlong (EMBL, Heidelberg). L’utilisation de données allèle-spécifiques de lignées F1 de Drosophile a permis d’inférer les interactions directes en cis entre les niveaux de régulation, suggérant une différence d’action des marques épigénétiques H3K27ac et H3K4me3 sur l’expression des gènes. Pour mieux comprendre l’impact en trans de la structure des réseaux de régulation sur l’expression génique, j’ai ensuite construit un modèle logique de la spécification de l’axe dorso-ventral chez l’embryon d’oursin, en collaboration avec le laboratoire Lepage (iBV, Nice). Les analyses multicellulaires et stochastiques ont permis de détecter les composants clés du réseau, notamment la dynamique de répression mutuelle entre Nodal et BMP. En conclusion, l’analyse de données allèle-spécifique et la modélisation logique m’ont permis de d’étudier les mécanismes de la régulation transcriptionnelle sous deux perspectives complémentaires

Deciphering and modelling the TGF-β signalling interplays specifying the dorsal-ventral axis of the sea urchin embryo

International audienceDuring sea urchin development, secretion of Nodal and BMP2/4 ligands and their antagonists Lefty and Chordin from a ventral organizer region specifies the ventral and dorsal territories. This process relies on a complex interplay between the Nodal and BMP pathways through numerous regulatory circuits. To decipher the interplay between these pathways, we used a combination of treatments with recombinant Nodal and BMP2/4 proteins and a computational modelling approach. We assembled a logical model focusing on cell responses to signalling inputs along the dorsal-ventral axis, which was extended to cover ligand diffusion and enable multicellular simulations. Our model simulations accurately recapitulate gene expression in wild type embryos, accounting for the specification of ventral ectoderm, ciliary band and dorsal ectoderm. Our model simulations further recapitulate various morphant phenotypes, reveals a dominance of the BMP pathway over the Nodal pathway, and stresses the crucial impact of the rate of Smad activation in D/V patterning. These results emphasise the key role of the mutual antagonism between the Nodal and BMP2/4 pathways in driving early dorsal-ventral patterning of the sea urchin embryo

Cis-acting variation is common across regulatory layers but is often buffered during embryonic development

International audienc

Shared enhancer gene regulatory networks between wound and oncogenic programs

Wound response programs are often activated during neoplastic growth in tumors. In both wound repair and tumor growth, cells respond to acute stress and balance the activation of multiple programs, including apoptosis, proliferation, and cell migration. Central to those responses are the activation of the JNK/MAPK and JAK/STAT signaling pathways. Yet, to what extent these signaling cascades interact at the cis-regulatory level and how they orchestrate different regulatory and phenotypic responses is still unclear. Here, we aim to characterize the regulatory states that emerge and cooperate in the wound response, using the Drosophila melanogaster wing disc as a model system, and compare these with cancer cell states induced by rasV12scrib-/- in the eye disc. We used single-cell multiome profiling to derive enhancer gene regulatory networks (eGRNs) by integrating chromatin accessibility and gene expression signals. We identify a ‘proliferative’ eGRN, active in the majority of wounded cells and controlled by AP-1 and STAT. In a smaller, but distinct population of wound cells, a ‘senescent’ eGRN is activated and driven by C/EBP-like transcription factors (Irbp18, Xrp1, Slow border, and Vrille) and Scalloped. These two eGRN signatures are found to be active in tumor cells at both gene expression and chromatin accessibility levels. Our single-cell multiome and eGRNs resource offers an in-depth characterization of the senescence markers, together with a new perspective on the shared gene regulatory programs acting during wound response and oncogenesis

Defining and benchmarking open problems in single-cell analysis

With the growing number of single-cell analysis tools, benchmarks are increasingly important to guide analysis and method development. However, a lack of standardisation and extensibility in current benchmarks limits their usability, longevity, and relevance to the community. We present Open Problems, a living, extensible, community-guided benchmarking platform including 10 current single-cell tasks that we envision will raise standards for the selection, evaluation, and development of methods in single-cell analysis

Fly Cell Atlas: A single-nucleus transcriptomic atlas of the adult fruit fly.

For more than 100 years, the fruit fly Drosophila melanogaster has been one of the most studied model organisms. Here, we present a single-cell atlas of the adult fly, Tabula Drosophilae, that includes 580,000 nuclei from 15 individually dissected sexed tissues as well as the entire head and body, annotated to >250 distinct cell types. We provide an in-depth analysis of cell type-related gene signatures and transcription factor markers, as well as sexual dimorphism, across the whole animal. Analysis of common cell types between tissues, such as blood and muscle cells, reveals rare cell types and tissue-specific subtypes. This atlas provides a valuable resource for the Drosophila community and serves as a reference to study genetic perturbations and disease models at single-cell resolution