Découverte et caractérisation des éléments silencers par des approches à haut débit
auteurs
mots-clés
- Computational genomic
- CapSTARR-seq
- Machine Learning
- Regulatory element
- Silencers
- Genomic characterizations
- Bioinformatique génomique
- CapSTARR-seq
- Machine learning
- Éléments régulateurs
- Silencers
- Répression
- Caractérisations génomique
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THESErésumé
Le controle de l’expression des gènes est un mécanisme complexe qui utilise les éléments Cis-régulateur comme clé de voûte. Le contrôle de ce mécanisme est fondamental pour la vie cellulaire des mammifères. L’expression des gènes est contrôlée à différents niveaux tels que la compaction de l’ADN, la liaison des facteurs de transcription avec des cofacteurs créant des complexes régulateurs ou des modifications épigénétiques. Les éléments régulateurs des gènes, notamment les promoteurs, les enhancers, les silencers, etc., contrôlent les programmes transcriptionnels de manière spatio-temporelle. Ces éléments peuvent contrôler l’expression des gènes en augmentant ou en diminuant la transcription. La communauté s’est principalement concentrée sur l’étude des éléments enhancers qui amplifient l’initiation de la transcription, tandis que les silencers, qui répriment l’expression des gènes, ont été mis de côtés. Récemment, grâce à l’amélioration des technologies permettantl’analyse du génome et aux progrès informatiques, quelques études ont réussi à caractériser les éléments silencers chez plusieurs organismes dont l’homme, souris et la drosophile. Cellesci ont été réalisées par des tests fonctionnels efficaces à différentes échelles contribuant à la compréhension de leurs mécanismes de régulation et mettant les silencers sous les projecteurs. Cependant, plusieurs questions restent sans réponses, rendant les silencers incompris. En effet, leurs distributions à l’échelle du génome et leurs mécanismes d’actions sont peu connus. En laboratoire, nous avons réutilisé un test de gène rapporteur à grande échelle afin d’identifier de manière fonctionnelle les silencers à l’échelle du génome. En tant que technologie nouvellement développée, le premier objectif était de construire un programme bioinformatique pour identifier statistiquement les régions génomiques affichant une activité silencer. Par la suite, j’ai effectué une caractérisation génomique et épigénomique complète des silencers identifiés, incluant : l’enrichissement des sites de fixations de facteurs de transcriptions, la distribution génomique, l’enrichissement en différentes marques d’histones, l’enrichissement en éléments répétitifs, etc. L’intégration multi-omique des silencers identifiés avec des ressources transcriptomiques et épigénomiques a fourni un catalogue d’éléments silencers dans le génome. Mes résultats ont également mis en lumière les mécanismes de régulations des éléments silencers, qui ont été validés expérimentalement en laboratoire. Ces résultats ont été mis en forme dans un article scientifique (Article : 2.4 [Hussain et al., ]). Le programme informatique développé est disponible sur mon compte GitHub Norisad et a été utilisé dans deux autres projets, sur l’analyse des E-promoteurs (Article : 2.5.2 [Santiago-Algarra et al., 2021]) et d’enhancers (Article : 2.5.1 [Alomairi et al., 2020]), ce qui a permis d’observer la colocalisation du signal positif de la région avec la présence de site de fixation de facteurs de transcription actifs ou tout simplement le traitement des données CapSTARR-seq.
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