Soutenance de thèse de Julie Laniau - Structure de réseaux biologiques : rôle des nœuds internes vis-à-vis de la production de composés

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Soutenance de thèse - Julie Laniau- Structure de réseaux biologiques : rôle des nœuds internes vis-à-vis de la production de composés

Lundi 23 octobre 2017 à 14h00, en salle Métivier (INRIA/IRISA de Rennes)

Résumé: Durant cette thèse nous nous sommes intéressés aux réseaux métaboliques et notamment leur modélisation sous forme d’un graphe bipartite orienté pondéré. Ce dernier permet d’étudier la production d’éléments cibles métaboliques regroupés dans une biomasse à partir de composants provenant du milieu de croissance de l’organisme. Nous nous sommes plus particulièrement penchés sur le rôle des métabolites internes au réseau et la notion d’essentialité de ces derniers pour la production d’une biomasse dont nous avons raffiné la définition dans le cas d’une étude de flux (métabolite essentiel du point de vue de la productibilité du réseau et métabolite essentiel du point de vue de l’efficacité du réseau) puis étendu cette dernière dans le cas d’une étude topologique (métabolite essentiel du point du vue de la persistance du réseau). Nous nous sommes pour cela reposés sur le formalisme d’un part de Flux Balance Analysis et ses dérivés, et d’autre part d’expansion de réseau, afin de définir un métabolite essentiel (ou carrefour), nous permettant de mettre au point un package python (Conquests) cherchant les carrefours dans un réseau métabolite. Nous avons appliqué ce dernier à six réseaux métaboliques dont quatre provenant d’espèces modèles (iJO1360, iAF1260 et iJR904 d’E. coli et Synecchocystis) et les deux autres d’espèces plus spécifiques (A. ferrooxidans et T. lutea). Nous avons aussi défini le concept de cluster de métabolites essentiels du point du vue de la persistance du réseau lié aux composants de la biomasse auxquels ils sont nécessaires et que nous avons appliqué sur les six réseaux métaboliques précédents et sur 3600 réseaux dégradés du réseau iJR904 de E. coli puis reconstruits selon trois méthodes de gapfilling (Gapfill, Fastgapfill et Meneco) afin de comparer ces dernières. Ces études nous ont permis de mettre en avant l’importance de métabolites internes dans la production de composés cibles.