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Un modèle mathématique pour mieux décrire la dynamique de processus nucléaires


Une équipe de l’I2BC a appliqué un modèle mathématique, servant à décrire des changements d’état dans les solides, à l’analyse de données de séquençage. Les signaux de séquençage obtenus pour étudier la réparation de l’ADN ne sont plus interprétés comme un comportement moyen mais comme la superposition de signaux provenant de cellules indépendantes. Les positions de réparation sur le génome apparaissent comme des « motifs » qui se développent au sein d’une population de cellules. Leur modèle peut être appliqué à tout processus pouvant être modélisé par une transition entre deux états. 

Publié le 13 décembre 2022

​Une compréhension potentiellement erronée

Les nouvelles technologies de séquençage rapide de grands échantillons d'ADN et d'ARN (NGS - Next Generation Sequencing), ont rendu possible la cartographie in vivo des processus nucléaires, à l’échelle du génome et à très haute résolution spatiale. C’est le cas, notamment, pour la transcription des gènes et la réparation des lésions.

Si les protocoles appliqués sont efficaces, ils ne permettent pas une résolution temporelle élevée. Ainsi, les ensembles de données ne contiennent généralement que quelques échantillons sur plusieurs heures, et, bien souvent, le passage d’un point à l'autre est implicitement considéré comme direct. L'équipe "régulation transcriptionelle du génome" de l’I2BC a donc voulu démontrer qu'une telle compréhension pouvait être erronée

Un modèle mathématique pour une annalyse complète

Elle a décidé de soumettre, à l’épreuve d’un modèle mathématique, des données antérieures de séquençage des dimères cyclobutaniques de pyrimidine (CPD) obtenues chez la levure Saccharomyces cerevisiae. Les CPD sont l'un des dommages à l'ADN induits par les UVs, leur cartographie renseigne donc sur le processus de réparation. Le modèle appliqué est un modèle probabiliste, qui vient de la physique[1], établi dans les années 40 pour décrire des changements d’état dans les solides.

Comparé à d'autres études qui considèrent les signaux de séquençage comme un comportement moyen, leur étude, publiée dans PLoS Computational Biology, les analyse comme la superposition de signaux provenant de cellules indépendantes. Leur modèle de réparation ainsi construit conduit à considérer que le changement observé dans les signaux de séquençage des CPD n'est pas constant dans le temps. De plus, celui-ci leur a permis d’établir des corrélations avec d’autres processus/paramètres nucléaires comme le taux de transcription et la densité nucléosomale.

Avec ce modèle, les positions de réparation sur le génome apparaissent comme des "motifs" qui se développent au sein d'une population de cellules. Il permet donc une analyse complète des processus nucléaires à l'échelle d'une population. Leur modèle étant validé grâce à la comparaison entre leur dynamique de réparation et des données de séquençage indépendantes, il peut être appliqué à tout processus pouvant être modélisé par une transition entre deux états, tels que réparé et endommagé.

Contact Joliot : 

Julie Soutourina (julie.soutourina@cea.fr)


[1] modèle KJMA pour Kolmogorov, Johnson Mehl et Avrami

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