Recent Changes - Search:

Main

Links

Events

Workgroups

edit SideBar

ThematicResearchSchool



ATELIER ÉPIGENÈSE


ATELIER ÉPIGENÈSE

26-27 novembre 2008



PROGRAMME D'ÉPIGÉNOMIQUE - GENOPOLE ®

mercredi 26 novembre 2008

11h00 – 12h00 Eric LE CAM, IGR, Villejuif

				Etudes des mécanismes d’assemblage et remodelage des complexes 
				nucléoprotéiques par microscopies moléculaires 

10h00 - 17h00 NEWSYNBIO

14h00 - 17h00 Observabilité ("tour de table, bilan et projets")

jeudi 27 novembre 2008

Session Publique

09h30 - 10h00 Accueil

11h 15 - 12h45 Présentation par le groupe Bioputing:

10h00 - 11h00 Marcelo NOLLMAN, Centre de Biochimie Structurale,

				CNRS-INSERM, Montpellier. 
				Sequence-directed DNA export guides chromosome translocation during 
				sporulation in Bacillus subtilis 

11h 00 - 11h15 Pause

11h15 - 12h15 Nicolas GLADE, TIMC-IMAG, CNRS UMR5525, Grenoble

				OlivierBASTIEN, PCV, CEA Grenoble 

				Application of the self-organising behavior of trail systems to 
				bio(com)putation 

12h15 - 12h45 Discussion

12h45 - 13h00 Présentation de la Session publique suivante

				Hyperstructures : Patrick Amar 

13h00 - 14h00 Déjeuner

14h00 - 16h00 Présentations by the three new teams at Epigenomics Project :

				Nicolas Pollet, Alfonso Jaramillo and Jean-Loup Faulon 

14h00 - 14h40 Nicolas POLLET, CNRS UMR 8080, Université Paris Sud Orsay &

				Programme d’Épigénomique, Évry 

				Exploring the metamorphosis transcriptional networks in tadpoles 

14h40 - 15h20 Alfonso JARAMILLO, CNRS UMR 7654, Ecole Polytechnique,

				Palaiseau & Programme d’Épigénomique Évry 

				Automatic design of transcriptional and metabolic networks with 
				targeted behavior 

15h20 - 16h00 Jean-Loup FAULON, Sandia National Laboratories, Albuquerque,

				NM, USA & Programme d’Épigénomique, Évry 
				A systems chemical biology approach to infer and design metabolic 
				networks 

16h00 Fin de la séance publique

16h00 - 18h30 Bioputing 16h00 - 18h30 GolgiTop 16h00 - 18h30 NEWSYNBIO 17h00 - 19h00 réunion du comité d’organisation de l’école de Printemps

   				Gilles Bernot 

19h00 - 19h30 réunion éditoriale

				Jean-Pierre Mazat 

Vendredi 28 novembre 2008

09h30 - 18h00 Hyperstructures,

				Jean-Marc Delosme "Vesicles and Amoebae : On Globally Constrained 
				Shape Deformation" 

10h00 - 17h00 SMABio

 *************************************************************************

								Abstract 

Sequence-directed DNA export guides chromosome translocation during sporulation in Bacillus subtilis

Marcelo NOLLMAN, Centre de Biochimie Structurale, CNRS-INSERM, Montpellier

The process of sporulation represents one of the simplest cell differentiation systems, in which gene expression coordinates morphological changes in the cell leading to the creation of new cellular compartments and the segregation of the chromosome between them. Sporulation in B. subtilis has served as a model for the understanding of several basic processes in bacteria, including transcriptional regulation and cell differentiation. Here, we studied the processes of DNA translocation during sporulation in B. subtilis. This process is essentially achieved by the DNA translocase SpoIIIE, an enzyme that assembles at the division septum and rapidly translocates the chromosome (~ 3 Mbp) into the forespore by using the energy of ATP hydrolysis. SpoIIIE and FtsK are AAA+ ATPases responsible for intercompartmental chromosome translocation in bacteria and share a large sequence homology. Despite functional and sequence similarities, these motors were proposed to use drastically different mechanisms: SpoIIIE was suggested to be a unidirectional DNA transporter that exports DNA from the compartment in which it assembles, whereas FtsK was shown to establish translocation directionality by interacting with highly skewed chromosomal sequences. Here, we use a combination of single-molecule, bioinformatics and in vivo fluorescence methodologies to study the properties of DNA translocation by SpoIIIE in vitro and in vivo, and to show that its wirestripping activity is largely responsible for compartment-specific gene expression during sporulation. We propose a sequence-directed DNA exporter model that reconciles previously proposed models for SpoIIIE and FtsK, and constitutes the first unified model for directional DNA transport by the SpoIIIE/FtsK/Tra family of AAA+ ring ATPases.

Application of the self-organising behavior of trail systems to bio(com)putation

Nicolas GLADE TIMC-IMAG, CNRS UMR5525, Grenoble Olivier BASTIEN PCV, CEA Grenoble

Numerous systems inspired from nature have been proposed for designing unconventional computer architectures using processing modes of various nature and at different scales. One of these is a heterogeneous set of natural or artificially designed systems called trail systems (e.g. pedestrians, ants, actin-comets, cytoskeletal fibers). Composed of individual agents that travel – randomly or actively – in an environment, they modify it along their trajectory by releasing elements or by drawing a kind of track (which we'll call a trail: chemical traces, physical tracks, hydrodynamic slipstreams...). The agents are processing elements and the trails signals released along their trajectories can influence the behavior of the others by increasing their probability of interaction. Those systems, notably the fibrillar ones, have a high computational potential and are easily programmable compared to classical reaction- diffusion systems. The whole system behaves naturally as a spatially self-organizing dynamical network (often as a dynamically cabled circuitry) that can – when perturbed by external factors acting globally on the whole system or locally in the form of perturbing nodes (e.g. food sources, poison, walls) – re-adapt for taking into account new geometries or features of the environment. The structurability of such systems is intrinsically high due to the fact that self-organization often begins at a local level between individuals with a local symmetry breaking. It can be further enhanced by a direct control of the dynamics and the orientation of the agents. These properties bring them closer to programmable processors than classical reaction-diffusion systems, particularly in the case of fibrillar trail systems.

Formalisation et quantification de l'auto-organisation des trail systems Application à la biocomputation

Nicolas GLADE TIMC-IMAG, CNRS UMR5525, Grenoble Olivier BASTIEN PCV, CEA Grenoble

Nous étudions de manière théorique, une classe particulière de systèmes pouvant s'auto- organiser : des assemblages ou structures fibrillaires se comportant comme des agents capables de s'auto-organiser par des phénomènes de taxie, que la terminologie anglo-saxone désigne plus simplement par trail systems. Parmi ces systèmes, les plus connus sont les fourmis qui, dans le modèle le plus simple qui leur soit associé, communiquent entre elles à travers leur environnement par l'intermédiaire de phéromones, synchronisant ainsi leur tâches et auto- organisant spatialement l'ensemble de la colonie et de ses constructions [1,2]. Les phéromones apparaissent sous la forme de trainées chimiques libres de diffuser, laissées par chaque fourmi le long de leur trajectoire. L'aspect 'allongé' de ces trainées introduit une anisotropie dans le processus d'auto-organisation local qui se fait entre plusieurs des agents (fourmis). D'autres trail systems comme les promeneurs [3,4], mais aussi les oiseaux en vol en formation [5], certains escargots [6], les animaux marins véloces en quête de cibles mobiles [7]..., en tirent avantage pour optimiser leurs taches, particulièrement la recherche de trajectoires, la chasse et la collecte de nourriture, les constructions, tout en économisant beaucoup de leur énergie pour le mouvement. Il existe aussi des systèmes naturels microscopiques se comportant ainsi, comme les cellules et bactéries chimiotactiques [8], mais aussi des systèmes encore plus petits ayant potentiellement cette capacité, comme les fibres biologiques du cytosquelette [9-11]. Dans les systèmes artificiels tels que le jeu de la vie de Conway ou les fourmis de Langton, ces trail systems sont des puffers, des types de 'planeurs' qui produisent des traînées persistantes. Bien que de nature et d'échelle très hétérogènes, ces systèmes ont en commun un certain nombre de propriétés et de comportements : ils sont composés d'agents et de traînées diffuses et leur comportement, souvent non linéaire, dépend de la vitesse, de la sensibilité et du panel d'actions des agents, de l'intensité et de la persistance des traînées (diffusion, dégradation ...). Ainsi, nous cherchons à formaliser leur comportement, en particulier les interactions (ou 'collisions') entre agents, et à quantifier l'efficacité de la structuration microscopique de ces systèmes pour l'obtention de comportements auto-organisés macroscopiques, en fonction de leur type, de leur échelle et des conditions environnementales.

 Comme souvent, ces systèmes – biologiques – inspirent les sciences 

computationnelles. On perçoit dans leurs capacités à s'auto-organiser et à réaliser de façon naturelle des tâches complexes une forte potentialité pour leur réutilisation sous la forme de systèmes processeurs d'information [12,13]. Cependant, comme souvent également, s'il est facile de percevoir cette potentialité, il est toujours très difficile d'effectuer, soit en pratique soit en esprit, des calculs ou plus généralement des tâches relevant de la computation avec ces systèmes complexes. En fait, dans cette approche partant des systèmes naturels et allant vers les systèmes computationnels, on doit souvent se limiter en pratique à la mise en évidence des interactions élémentaires entre ce que l'on imagine être les éléments processeurs du système (les agents). Une autre approche, complémentaire, permettant de rapprocher la computation effective de la réalité des systèmes biologiques auto-organisés consiste à partir, au contraire, de systèmes effectivement computationnels, c'est à dire formellement des machines de Turing capables de réaliser un calcul fini, et de faire en sorte que ceux-ci, tout en conservant leur capacité calculatoire, ressemblent peu à peu dans le fond (ajout de bruit environnemental, d'erreurs de comportement, de redondance) et dans l'aspect (ressemblance physique avec des systèmes réels) aux systèmes naturels qui nous intéressent. Enfin, nous proposons que le processus d'auto-organisation de ces systèmes et les morphologies générées ne soient pas vus comme le résultat d'un calcul mais comme la structuration d'une forme de processeur dont la structure fine serait assurée par les agents ou groupes d'agents d'un trail system. Cette approche correspond à un changement de substrat (à la place du silicium) et pas à un changement de manière de calculer. On peut mettre cependant à profit la capacité qu'ont ces systèmes à s'auto-organiser pour créer des processeurs capables de changer de structure, à s'auto-adapter à certaines situations, ou à se réorganiser après une perte de leur structuration. Dans ce contexte, l'information à traiter est de nature différente (par exemple de la lumière) et n'influence pas ou peu la structuration du bio-processeur. Son traitement est permis par l'agencement particulier du processeur par rapport aux points d'entrée et de sortie de l'information. Cela correspond à ce qui fut décrit de façon théorique par Conrad [14] pour des solutions de microtubules. C'est aussi le cas des réseaux de neurones qui véhiculent une information de nature électrique. Dans les deux cas, la bonne structuration est trouvée par apprentissage, par rapport à un résultat attendu. En ce qui nous concerne, étudier la robustesse 'computationnelle' d'agents isolés ou de populations d'agents d'un trail system revient à étudier la robustesse de la structuration microscopique dans un bio-processeur (grace aux interactions spécifiques entre agents et trainées) face à la présence de perturbation (ex: agitation thermique) produisant des interactions non souhaitées [15]. Pour cela, nous nous intéressons à l'efficacité avec laquelle certains systèmes naturels tels que les microtubules s'auto-organisent, nous étudions les comportement de machines de Turing programmées pour se comporter comme des trail systems au comportement individuel non déterministe et évoluant dans un milieu informationnel entropique, mais conservant une certaine robustesse computationnelle grâce à la redondance (multiplicité des agents et des processus autoorganisés individuels associés aux évènements computationnels) présente dans ces systèmes ; enfin nous nous intéressons aux aspects thermodynamiques de ce problème.

Références

1. Theraulaz, G., Bonabeau, E., Nicolis, S. C., Solé, R. V., Fourcassié, V., Blanco, S., Fournier, R., Joly, J. L., Fernandez, P., Grimal, A., Dalle, P., Deneubourg, J. L.: Spatial Patterns in Ant Colonies. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 99 (2002) 9645 2. Johnson, K., Rossi, L. F.: A Mathematical and Experimental Study of Ant Foraging Trail Dynamics, J. Theor. Biol. 241 (2006) 360 3. Helbing, D., Keltsch, J., Molnàr, P.: Modelling the Evolution of Human Trail Systems, Nature 388 (1997) 47 4. Goldstone, R. L., Roberts M. E.: Self-Organized Trail Systems in Groups of Humans, Complexity 11 (2006) 43 5. Kroo, I.: Collectives and Complex System Design, VKI Lecture Series on Optimization Methods & Tools for Multicriteria/Multidisciplinary Design (2004) 6. Davies, M. S., Blackwell, J.: Energy Saving through Trail Following in a Marine Snail, Proc. Roy. Soc. B: Biol. Sci. 274 (2007) 1233 7. Schulte-Pelkum, N., Wieskotten, S., Hanke, W., Dehnhardt, G., Mauck, B.: Tracking of Biogenic Hydrodynamic Trails in Harbour Seals (Phoca vitulina), The J. Exp. Biol. 210 (2007) 781 8. Bagorda, A., Mihaylov, V. A., Parent, C. A., Chemotaxis: Moving Forward and Holding on to the Past, Thromb. Haemost. 95 (2006) 12 9. Alberts, J. B., Odell, G. M.: In Silico Reconstitution of Listeria Propulsion Exhibits Nano-Saltation. PLOS Biol. 2 (2004) e412 10. Boukella, H., Campas, O., Joanny, J. F., Prost, J., Sykes, C.: Soft Listeria: Actin- Based Propulsion of Liquid Drops. Phys. Rev. E Stat. Nonlin. Soft Matter Phys. 69 (2004) e061906 11. Glade, N.: Computing with the cytoskeleton : A problem of scale, Int. J. Unconventional Computing 4 (2008) 33 12. Bonabeau, E., Dorigo, M., Theraulaz, G.: Inspiration for Optimization from Social Insect Behaviour. Nature 406 (2000) 39 13. Kriger, M. J., Billeter, J. B., Keller, L.: Ant-Like Task Allocation and Recruitment in Cooperative Robots. Nature 406 (2000) 992 14. Pfaffmann, J. O., Conrad, M.: Adaptative information processing in microtubule networks, Biosystems 55 (2000) 47 15. Conrad, M.: Scaling of efficiency in programmable and non-programmable systems, Biosystems 35 (1995) 161

Automatic design of transcriptional and metabolic networks withtargeted behavior

Alfonso JARAMILLO CNRS UMR 7654, Ecole Polytechnique, Palaiseau & Programme d’Épigénomique Évry

Synthetic Biology has relied until now on rational design techniques to create novel functional genetic networks allowing the reprogramming of cells. However, their increasing size and complexity requires starting demanding computational methods to complement the design principles of biological circuits. The most challenging of them are those that mimic evolution to engineer a biological network. Circuits are computationally evolved by either modifying their topology or their kinetic parameters, and by using a fitness function to select for a targeted dynamics and maximal growth. We have applied these automatic approaches to design transcription, nucleic acids and metabolic networks. They allowed us to design of digital circuits, oscillators and memory devices. We will show how to use in silico evolution methods to take advantage from the recent advances on the understanding and engineering of modularity in biological networks. This requires the design and construction of biological modules with context-independent targeted behaviour, which could be assembled in a combinatorial way to generate a desired dynamics. We have extended our procedure to the automatic assembly of biological part models, which will not only allow incorporating arbitrary kinetic models, but it will also allow the incorporation of experimental data back into the design process. We have also developed an automated method that allows the de novo design of metabolic pathways using a retrosynthetic algorithm. This tool will allow grafting new bioproduction pathways into a given cellular chassis.

Edit - History - Print - Recent Changes - Search
Page last modified on October 15, 2008, at 02:00 PM