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Motifs de réseau

Les motifs de rĂ©seau sont de petits sous-graphs qui sont sur-reprĂ©sentĂ©s dans les rĂ©seaux biologiques (ou d'autres rĂ©seaux du monde rĂ©el). Ils ont Ă©tĂ© introduits par le groupe d'Uri Alon[1]. Ils sont dĂ©finis comme de petits motifs d'interconnexions se produisant dans des rĂ©seaux complexes Ă  des nombres significativement plus Ă©levĂ©s que ceux des rĂ©seaux alĂ©atoires[1]. Ils ont Ă©tĂ© utilisĂ©s pour Ă©tudier les rĂ©seaux de rĂ©gulation transcriptionnelle de microorganismes bien Ă©tudiĂ©s[2], ainsi que d'organismes d'ordre supĂ©rieur[3]. Il a Ă©tĂ© montrĂ© que ces rĂ©seaux semblent ĂȘtre constituĂ©s d'un petit ensemble de modĂšles de rĂ©gulation rĂ©currents, capturĂ©s par des motifs de rĂ©seau.

Différents motifs connus

Auto-régulation positive

L'autorĂ©gulation positive se produit lorsqu'un facteur de transcription (TF) active sa propre expression. Il a Ă©tĂ© Ă©tabli que l'autorĂ©gulation positive peut augmenter la sensibilitĂ© aux signaux, produire une rĂ©ponse de type interrupteur et favoriser la bistabilitĂ©, les rĂ©ponses hystĂ©rĂ©tiques dĂ©pendantes de l'histoire ou la mĂ©moire[4] - [5] - [6] - [7]. L'autorĂ©gulation ou l'auto-activation positive d'un TF entraĂźne une augmentation du nombre de molĂ©cules de TF et, par consĂ©quent, une amplification de la rĂ©ponse de sortie rĂ©gulĂ©e par le TF[8] - [9], ainsi qu'une amplification du bruit ou des variations entre cellules[10] - [9]. Toutes ces caractĂ©ristiques pourraient potentiellement favoriser ou entraver des voies spĂ©cifiques. L'autorĂ©gulation positive a Ă©galement un impact significatif sur la dynamique de la rĂ©ponse[11] - [8]. On a longtemps prĂ©dit, et plus tard dĂ©montrĂ© expĂ©rimentalement, que la rĂ©troaction positive ralentit la cinĂ©tique de la synthĂšse des protĂ©ines de rĂ©ponse[11] - [12] en raison du temps nĂ©cessaire pour produire la TF Ă  un niveau suffisant pour l'activation. Une rĂ©ponse lente peut ne pas ĂȘtre souhaitable pour de nombreuses tĂąches de signalisation. Dans les premiers temps, lorsque les exemples de TF auto-activĂ©s Ă©taient encore rares, la vitesse de rĂ©ponse a Ă©tĂ© suggĂ©rĂ©e comme un critĂšre de sĂ©lection contre l'autorĂ©gulation positive[12]. Depuis lors, on a dĂ©couvert que beaucoup d'autres TF rĂ©gulent positivement leur propre expression. Parmi les TF caractĂ©risĂ©s par ∌200 chez Escherichia coli, environ la moitiĂ© sont autorĂ©gulĂ©s, et parmi ceux-ci, ∌30 TF sont positivement autorĂ©gulĂ©s[13]. La frĂ©quence de l'autorĂ©gulation positive suggĂšre que le coĂ»t de la vitesse de rĂ©ponse peut ĂȘtre surmontĂ© ou tolĂ©rĂ©. L'Ă©volution de ces voies d'autorĂ©gulation positive dĂ©pend du coĂ»t et du bĂ©nĂ©fice dĂ©finis par les diverses caractĂ©ristiques de la rĂ©ponse.

Auto-régulation négative

Le motif autorĂ©gulateur nĂ©gatif, qui est l'un des motifs de rĂ©seau les plus simples et les plus abondants trouvĂ©s dans E. coli[14] comprend un seul facteur de transcription, qui rĂ©prime sa propre transcription. Graphiquement, ce motif, est simplement une boucle Ă  un seul nƓud. Il a Ă©tĂ© dĂ©montrĂ© qu'il avait deux fonctions importantes. La premiĂšre fonction est l'accĂ©lĂ©ration de la rĂ©ponse. ComparĂ© Ă  d'autres processus de rĂ©gulation, comme la dĂ©gradation des protĂ©ines, le processus d'autorĂ©gulation permet une rĂ©ponse plus rapide aux signaux. Cela a Ă©tĂ© dĂ©montrĂ© Ă  la fois thĂ©oriquement et expĂ©rimentalement par l'utilisation de circuits gĂ©nĂ©tiques synthĂ©tiques dans E. coli[15]. Le second avantage est que le motif augmente la stabilitĂ© de la concentration du produit du gĂšne contre le bruit stochastique. Il rĂ©duit donc les variations des niveaux de protĂ©ines entre les diffĂ©rentes cellules[16].

Boucle de rétroaction/feedforward

La boucle de rĂ©troaction se compose de trois nƓuds x, y, et z, oĂč x est directement liĂ© Ă  y et z, y et en outre est Ă©galement directement liĂ© Ă  z. Les liens directs peuvent symboliser l'activation ou l'inhibition du gĂšne cible, ou toute combinaison de ces deux Ă©lĂ©ments. Ainsi, huit versions diffĂ©rentes de ce motif peuvent ĂȘtre construites, chacune ayant une fonction biologique diffĂ©rente[17]. Ce motif a une importance fonctionnelle. La premiĂšre est une boucle de feedforward cohĂ©rente, observĂ©e dans l'utilisation de l'arabinose et dans les systĂšmes de flagelles de E. coli[18], et la seconde est une boucle de feedforward incohĂ©rente, qui apparaĂźt dans le systĂšme de galactose de E. coli[19].

Dans la boucle de feedforward cohĂ©rente, tous les liens dirigĂ©s reprĂ©sentent le processus d'activation. Ainsi, le gĂšne x active les deux gĂšnes y et z, et le gĂšne lui-mĂȘme s'active Ă  nouveau. Cela peut sembler redondant, mais on peut montrer que cela a des implications fonctionnelles importantes. Prenons le cas oĂč le gĂšne cible, z, ne peut ĂȘtre activĂ© que s'il reçoit un signal des deux x et y. En utilisant une analogie informatique, nous disons qu'il sert de porte ET, car il ne produit un rĂ©sultat positif que lorsque ses deux entrĂ©es sont positives. Le motif prĂ©sente un dĂ©calage temporel entre le moment oĂč x est activĂ© et celui oĂč z rĂ©pond. En effet, z ne sera activĂ© que lorsqu'une concentration y suffisante de produits aura Ă©tĂ© produite. Il en rĂ©sulte que de courtes expressions sporadiques x du gĂšne disparaĂźtront avant mĂȘme que z soit activĂ©. Ce motif fonctionne donc comme un filtre, ignorant les perturbations stochastiques Ă  court terme et ne rĂ©pondant qu'aux perturbations persistantes. La caractĂ©ristique complĂ©mentaire augmente lorsque le gĂšne cible sert de porte OU. Dans ce cas, z est activĂ©e par x ou y, auquel cas la rĂ©ponse retardĂ©e apparaĂźtra si x cesse soudainement d'ĂȘtre exprimĂ©e, auquel cas z restera active pendant un certain temps, tant qu'une abondance suffisante de son produit persistera. Ainsi, la stabilitĂ© de l'expression z est assurĂ©e contre les chutes soudaines et Ă  court terme de la production de x. Ce type de comportement est observĂ© dans le systĂšme des flagelles de E. coli, oĂč une activation persistante des flagelles est maintenue mĂȘme en cas de perte transitoire du signal d'entrĂ©e[20].

Une version surprenante, mais néanmoins répandue, du motif de feedforward est la boucle de feedforward incohérente. Ici, bien que x active y et z, le lien entre y et z est inhibiteur. Ce cùblage apparemment contradictoire conduit à une caractéristique fonctionnelle intéressante. Prenons l'exemple d'une activation soudaine du gÚne x, due, par exemple, à un signal externe. En conséquence, y et z seront activés aussi. Pendant une courte période aprÚs l'activation de x, les niveaux d'expression de z seront en constante augmentation, en raison de son activation par x. Cependant, aprÚs qu'une quantité suffisante y de produits ait été produite, l'expression de z sera supprimée, en raison de son inhibition par y. Cette version du motif traduit donc un signal persistant induit par en un pic d'activation du gÚne cible, z.

Régulons Denses Superposés/ Dense Overlapping Regulons

Une reprĂ©sentation modulaire du rĂ©seau de transcription d'E. Coli Ă  l'aide de motifs de rĂ©seau. Les nƓuds reprĂ©sentent les opĂ©rons et les lignes reprĂ©sentent les rĂ©glementations transcriptionnelles. Chaque motif DOR est nommĂ© d'aprĂšs le fonction commune de ses opĂ©rons de sortie. Les facteurs de transcription globaux rĂ©gulant plus de 10 opĂ©rons peuvent apparaissent dans plusieurs sous-graphiques.

Le Dense Overlapping Regulons (DOR) est un motif de taille variable, il est une gĂ©nĂ©ralisation d'un bi-fan. Ce motif reprĂ©sente une couche d'interactions qui se chevauchent entre les opĂ©rons et un groupe de facteurs de transcription, qui est beaucoup plus dense que les structures correspondantes dans les rĂ©seaux alĂ©atoires. Ces motifs ont Ă©tĂ© recherchĂ©s en utilisant une procĂ©dure de regroupement qui considĂ©rait tous les opĂ©rons rĂ©gulĂ©s par deux ou plusieurs facteurs de transcription. Une mesure de distance basĂ©e sur le nombre de facteurs de transcription rĂ©gulant les deux opĂ©rons a Ă©tĂ© dĂ©finie. Un algorithme de classification hiĂ©rarchique standard[21] a ensuite Ă©tĂ© utilisĂ© pour combiner des opĂ©rons en DOR. Ensuite, des opĂ©rons supplĂ©mentaires rĂ©gulĂ©s par les mĂȘmes facteurs de transcription que les gĂšnes du DOR y ont Ă©tĂ© ajoutĂ©s. Le choix exact de l'algorithme de clustering joue ici un rĂŽle, car les auteurs rapportent des rĂ©sultats diffĂ©rents pour diffĂ©rents choix d'algorithmes. Shen-Orr et al[20] ont utilisĂ© le clustering d'opĂ©rons pour dĂ©river six DOR, dont les opĂ©rons partagent une fonction commune. Il a Ă©tĂ© constatĂ© que les ensembles de gĂšnes rĂ©gulĂ©s par diffĂ©rents facteurs de transcription se chevauchent beaucoup plus que prĂ©vu au hasard. Cet enrichissement est quantifiĂ© par la frĂ©quence des paires de gĂšnes rĂ©gulĂ©s par les deux mĂȘmes facteurs de transcription (P <0,001). Les grands motifs DOR permettent une reprĂ©sentation modulaire compacte du rĂ©seau transcriptionnel de E. coli qui peut ĂȘtre vu sur la figure jointe. On peut clairement voir qu'une seule couche de DOR se connecte entre la plupart des facteurs de transcription et les opĂ©rons effecteurs. Les boucles feedforward et SIM sont frĂ©quentes Ă  la sortie de cette couche.

Références

  1. (en) R. Milo, S. Shen-Orr, S. Itzkovitz et N. Kashtan, « Network Motifs: Simple Building Blocks of Complex Networks », Science, vol. 298, no 5594,‎ , p. 824–827 (ISSN 0036-8075 et 1095-9203, PMID 12399590, DOI 10.1126/science.298.5594.824, lire en ligne, consultĂ© le ).
  2. (en) S. Mangan et U. Alon, « Structure and function of the feed-forward loop network motif », Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 100, no 21,‎ , p. 11980–11985 (ISSN 0027-8424 et 1091-6490, PMID 14530388, DOI 10.1073/pnas.2133841100, lire en ligne, consultĂ© le ).
  3. (en) Rebekah M. Charney, Kitt D. Paraiso, Ira L. Blitz et Ken W. Y. Cho, « A gene regulatory program controlling early Xenopus mesendoderm formation: Network conservation and motifs », Seminars in Cell & Developmental Biology, development of the digestive organs, vol. 66,‎ , p. 12–24 (ISSN 1084-9521, DOI 10.1016/j.semcdb.2017.03.003, lire en ligne, consultĂ© le ).
  4. (en) Uri Alon, « Network motifs: theory and experimental approaches », Nature Reviews Genetics, vol. 8, no 6,‎ , p. 450–461 (ISSN 1471-0064, DOI 10.1038/nrg2102, lire en ligne, consultĂ© le ).
  5. (en) Alexander Y. Mitrophanov et Eduardo A. Groisman, « Positive feedback in cellular control systems », BioEssays, vol. 30, no 6,‎ , p. 542–555 (ISSN 1521-1878, PMID 18478531, PMCID PMC2486260, DOI 10.1002/bies.20769, lire en ligne, consultĂ© le ).
  6. (en) Abhinav Tiwari, J. Christian J. Ray, Jatin Narula et Oleg A. Igoshin, « Bistable responses in bacterial genetic networks: Designs and dynamical consequences », Mathematical Biosciences, special issue on biological design principles, vol. 231, no 1,‎ , p. 76–89 (ISSN 0025-5564, DOI 10.1016/j.mbs.2011.03.004, lire en ligne, consultĂ© le ).
  7. « Scopus preview - Scopus - Welcome to Scopus », sur www.scopus.com (consulté le ).
  8. (en) Alexander Y. Mitrophanov, Tricia J. Hadley et Eduardo A. Groisman, « Positive Autoregulation Shapes Response Timing and Intensity in Two-component Signal Transduction Systems », Journal of Molecular Biology, vol. 401, no 4,‎ , p. 671–680 (ISSN 0022-2836, DOI 10.1016/j.jmb.2010.06.051, lire en ligne, consultĂ© le ).
  9. (en) Tim Miyashiro et Mark Goulian, « High stimulus unmasks positive feedback in an autoregulated bacterial signaling circuit », Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 105, no 45,‎ , p. 17457–17462 (ISSN 0027-8424 et 1091-6490, PMID 18987315, DOI 10.1073/pnas.0807278105, lire en ligne, consultĂ© le ).
  10. (en) Guilhem Chalancon, Charles N. J. Ravarani, S. Balaji et Alfonso Martinez-Arias, « Interplay between gene expression noise and regulatory network architecture », Trends in Genetics, vol. 28, no 5,‎ , p. 221–232 (ISSN 0168-9525, DOI 10.1016/j.tig.2012.01.006, lire en ligne, consultĂ© le ).
  11. (en) Yusuke T. Maeda et Masaki Sano, « Regulatory Dynamics of Synthetic Gene Networks with Positive Feedback », Journal of Molecular Biology, vol. 359, no 4,‎ , p. 1107–1124 (ISSN 0022-2836, DOI 10.1016/j.jmb.2006.03.064, lire en ligne, consultĂ© le ).
  12. (en) Michael A. Savageau, « Comparison of classical and autogenous systems of regulation in inducible operons », Nature, vol. 252, no 5484,‎ , p. 546–549 (ISSN 1476-4687, DOI 10.1038/252546a0, lire en ligne, consultĂ© le ).
  13. (en) « Overcoming the Cost of Positive Autoregulation by Accelerating the Response with a Coupled Negative Feedback », Cell Reports, vol. 24, no 11,‎ , p. 3061–3071.e6 (ISSN 2211-1247, DOI 10.1016/j.celrep.2018.08.023, lire en ligne, consultĂ© le ).
  14. Michael A. Savageau, « Comparison of classical and autogenous systems of regulation in inducible operons », Nature, vol. 252, no 5484,‎ , p. 546–549 (ISSN 0028-0836 et 1476-4687, DOI 10.1038/252546a0, lire en ligne, consultĂ© le ).
  15. Nitzan Rosenfeld, Michael B Elowitz et Uri Alon, « Negative Autoregulation Speeds the Response Times of Transcription Networks », Journal of Molecular Biology, vol. 323, no 5,‎ , p. 785–793 (ISSN 0022-2836, DOI 10.1016/s0022-2836(02)00994-4, lire en ligne, consultĂ© le ).
  16. Attila Becskei et Luis Serrano, « Engineering stability in gene networks by autoregulation », Nature, vol. 405, no 6786,‎ , p. 590–593 (ISSN 0028-0836 et 1476-4687, DOI 10.1038/35014651, lire en ligne, consultĂ© le ).
  17. Uri Alon, « Network motifs: theory and experimental approaches », Nature Reviews Genetics, vol. 8, no 6,‎ , p. 450–461 (ISSN 1471-0056 et 1471-0064, DOI 10.1038/nrg2102, lire en ligne, consultĂ© le ).
  18. Shiraz Kalir, Shmoolik Mangan et Uri Alon, « A coherent feed‐forward loop with a SUM input function prolongs flagella expression in Escherichia coli », Molecular Systems Biology, vol. 1, no 1,‎ (ISSN 1744-4292 et 1744-4292, DOI 10.1038/msb4100010, lire en ligne, consultĂ© le ).
  19. S. Mangan, S. Itzkovitz, A. Zaslaver et U. Alon, « The Incoherent Feed-forward Loop Accelerates the Response-time of the gal System of Escherichia coli », Journal of Molecular Biology, vol. 356, no 5,‎ , p. 1073–1081 (ISSN 0022-2836, DOI 10.1016/j.jmb.2005.12.003, lire en ligne, consultĂ© le ).
  20. Shai S. Shen-Orr, Ron Milo, Shmoolik Mangan et Uri Alon, « Network motifs in the transcriptional regulation network of Escherichia coli », Nature Genetics, vol. 31, no 1,‎ , p. 64–68 (ISSN 1061-4036 et 1546-1718, DOI 10.1038/ng881, lire en ligne, consultĂ© le ).
  21. (en) R.O. Duda and P.E. Hart, « Pattern Classification and Scene Analysis », Wiley, New York,‎ .
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