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Journée de travail "Expression aléatoire des gènes", 9 avril 2013

Mardi 9 avril 2013 - Journée de travail "Expression aléatoire des gènes", organisée par Thomas Heams et Francesca Merlin

    • 9h15-9h45 Accueil
       
    • 9h45-10h30
      Francesca Merlin et Thomas Heams (30’+ 15’ questions)
      Introduction - "Le hasard dans l’expression des gènes : questions empiriques et enjeux philosophiques".
       
    • 10h30-12h (1h+ 30’ questions)

      Olivier Gandrillon (ANR stochagène, UMR 5534, Université Lyon1) " Causes moléculaires de la stochasticité de l’expression génique (SGE)"

      La nature stochastique de l’expression des gènes est dorénavant un fait bien établi (pour des revues récentes, voir Huang, 2009, Gandrillon et al., 2012). Cette stochasticité provoque une hétérogénéité visible et mesurable dans les profils d’expression génique dans une population de cellules clonales (possédant toutes le même génome) placés dans un même environnement.
      J’aborderai dans cet exposé la question des causes moléculaires de la SGE, en insistant parmi celles ci sur les causes qui démontrent que 1. l’évolution a retenu des causes moléculaires qui permettent de réguler de manière « optimale » la variabilité générée et que 2. les traces qui persistent dans le « bruit » de l’expression génique nous fournissent des informations précieuses quand à la réalité biophysique des phénomènes sous-jacents.

      réf : Gandrillon O, Kolesnik-Antoine D, Kupiec JJ, Beslon G (2012). Chance at the heart of the cell. Progress in Biophysics & Molecular Biology 110 : 1-4.
      Huang S (2009). Non-genetic heterogeneity of cells in development : more than just noise. Development 136 : 3853-3862.
       
    • PAUSE DEJEUNER
    • 14h-15h30
      Gregory Batt (ANR iceberg, INRIA)
      Modeling intrinsic and extrinsic variability : models, model identification methods and noise conversion

      The noisiness of the functionig of biological systems at the molecular and cellular level is difficult to define and quantify. Modeling helps clarifying these notions.
      In a first part, we will present how intrinsic or extrinsic variability can be modeled separately and how using stochastic model identification techniques one can test whether time lapse movie data are rich enough to distinguish whether the main origin of noise is intrinsic or extrinsic. For this application we study gene expression in yeast triggered by hyperosmotic stresses.
      In a second part, we will see an application where a model with extrinsic noise is transformed into a model with intrinsic noise and how this transformation allowed us to capture the dynamics of variability (re)construction among cell populations. Here, we study the variability of apoptosis in mammalian cells.
       
    • 15h45-17h15 (1h+ 30’ questions)
      Paul Villoutreix
      (Institut des Systèmes Complexes - Paris Ile-de-France)
      Expression stochastique des gènes et variabilité dans les sciences du vivant, entre mathématiques, physique et biologie
      La variabilité est une problématique centrale des sciences du vivant. Des exemples expérimentaux récents mettent en évidence ce phénomène à différents niveaux d’organisation. L’expression stochastique des gènes en est un des plus emblématiques.
      Toutefois, son statut théorique est flou ; elle est intégrée dans les théories sur le vivant de manière plus ou moins rigoureuse, conduisant à des interprétations non univoques, tantôt assimilée à du bruit, ou bien associée à des facteurs épigénétiques, ou encore considérée comme principal caractère signifiant.
      Par ailleurs, plusieurs notions d’aléatoire ont été formalisées en mathématiques et en physique, associées à des déterminations théoriques différentes, du déterminisme non prédictible des systèmes dynamiques non-linéaires à la théorie algorithmique de l’information, en passant par l’hypothèse ergodique et l’indétermination quantique.
      A ces notions vient s’ajouter l’utilisation des probabilités qui permet de mesurer l’indétermination. Avec, encore une fois, plusieurs structures possibles, de la théorie élémentaire des probabilités aux processus stochastiques, jusqu’à la généralisation de la théorie des probabilités en mécanique quantique.
      En interrogeant la nature de ses relations avec les différentes formes d’aléatoire rencontrées dans d’autres disciplines, nous chercherons à décrire certaines spécificités de la variabilité dans les sciences du vivant et les conséquences théoriques de leurs prise en compte.
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