Un nouveau langage mathématique pour les réseaux biologiques
Un nouveau modèle mathématique d'interaction génétique identifie les régulateurs principaux dans les réseaux biologiques
Une équipe de chercheurs autour de Michael Joswig, professeur de mathématiques à Berlin, présente un nouveau concept pour la modélisation mathématique des interactions génétiques dans les systèmes biologiques. En collaboration avec des biologistes de l'ETH Zurich et de Carnegy Science (États-Unis), l'équipe a réussi à identifier des maîtres régulateurs dans le contexte d'un réseau génétique complet. Les résultats de la recherche fournissent un cadre théorique cohérent pour l'analyse des réseaux biologiques.
Un nouveau langage mathématique pour les réseaux biologiques
© Thomas Endler, MPI for Mathematics in the Sciences
Les biologistes ont depuis longtemps pour objectif de déterminer les gènes et les espèces clés qui ont un impact décisif sur l'évolution, l'écologie et la santé. Les chercheurs ont maintenant réussi à identifier certains gènes en tant que régulateurs principaux dans les réseaux biologiques. Ces régulateurs clés exercent un contrôle plus important au sein du système et dirigent des processus cellulaires essentiels. Les études précédentes se sont principalement concentrées sur les interactions par paire au sein du système, qui peuvent être fortement influencées par le contexte génétique ou biologique. "Les effets dépendant du contexte sont très répandus en biologie mais n'ont pas été suffisamment étudiés. L'un des principaux défis que posent les réseaux biologiques est leur haute dimensionnalité. C'est pourquoi, pour la première fois, notre équipe poursuit une approche plus ambitieuse qui inclut des interactions d'ordre supérieur et identifie ainsi les régulateurs clés dans le contexte de l'ensemble du réseau", explique Michael Joswig, professeur de mathématiques discrètes et de géométrie à la Technische Universität Berlin, membre éminent du pôle d'excellence berlinois MATH+ et chef de groupe à l'Institut Max Planck pour les mathématiques dans les sciences à Leipzig.
Le concept d'épistasie comme approche pour la modélisation géométrique en haute dimension
Les scientifiques ont examiné des ensembles de données réelles fournies par des biologistes qui ont analysé l'espérance de vie de la drosophile en fonction de la présence de certaines combinaisons de bactéries dans l'intestin. Afin de décrire mathématiquement ces processus, l'équipe a appliqué une approche géométrique à haute dimension, en réinterprétant le concept biologique bien connu d'épistasie. L'épistasie désigne un phénomène d'interaction entre différents gènes, dans lequel un gène peut influencer l'apparence d'un autre. Ces interactions sont cruciales pour comprendre l'héritage génétique et la diversité des phénotypes, car elles révèlent comment différents gènes interagissent pour réguler l'expression de caractères spécifiques. Les interactions épistatiques revêtent une grande importance dans la nature ; par exemple, l'épistasie entre les bactéries du microbiome peut avoir des conséquences fonctionnelles considérables.
Les chercheurs ont analysé le microbiome d'une population entière de mouches des fruits avec cinq espèces bactériennes différentes, ainsi que des mesures de l'espérance de vie des mouches sous certaines combinaisons de ces bactéries, représentant le phénotype. Les informations biologiques pertinentes ont été cartographiées à l'aide de paysages adaptatifs, connus sous le nom de paysages d'aptitude, et leur épistasie a été quantifiée afin d'étudier comment les gènes et les espèces individuels influencent les interactions dans l'ensemble du réseau biologique. Les ensembles de données à cinq dimensions qui en résultent ont été analysés à nouveau et présentés sous forme de graphiques.
Identification des signaux pertinents en tant que régulateurs principaux du réseau
La principale contribution de ce travail, qui non seulement présente les résultats précédents des chercheurs dans un nouveau langage mais réinterprète également les travaux antérieurs de Niko Beerenwinkel, Lior Prachter et Bernd Sturmfels, réside dans la représentation des paysages de fitness en tant que filtration épistatique du réseau. Cette méthode permet à l'analyse d'expériences concrètes d'encoder des informations biologiques pertinentes, de les rendre lisibles (interprétables) et de permettre l'identification de signaux pertinents dans des dimensions supérieures qui servent de régulateurs principaux du réseau.
Cette étude interdisciplinaire à l'intersection de la biologie et des mathématiques comprend de nombreuses expériences réelles pour démontrer la capacité de la méthode proposée à détecter des informations biologiquement pertinentes et ses signaux fiables tout en évitant les faux positifs. Le résultat fournit un cadre théorique cohérent pour l'analyse des réseaux biologiques.
Un cadre théorique cohérent pour l'analyse des réseaux entiers
Dans l'expérience sur la mouche des fruits décrite ci-dessus, l'ensemble de l'interaction génétique implique cinq types de gènes ou bactéries différents, chaque génotype comprenant une combinaison de 32 gènes. Cet ensemble de données sert de base pour tirer des conclusions sur l'espérance de vie de la mouche. Il est important de se demander ce qui se passe lorsque des gènes ou des paramètres supplémentaires apparaissent - un scénario courant dans la vie réelle. Grâce à sa superstructure géométrique cohérente, la nouvelle méthode fournit un cadre flexible pour détecter et décrire les scénarios déviants, ce qui n'était pas possible avec les expériences précédentes et la modélisation mathématique, qui nécessitaient une évaluation séparée pour chaque expérience individuelle.
"Nous sommes ravis de contribuer à la description des résultats biologiques dans un langage mathématique. Grâce à notre méthode d'analyse géométrique et statistique, nous espérons fournir un outil puissant pour explorer les réseaux biologiques dans des dimensions supérieures. Cette méthode s'est avérée être un excellent moyen d'identifier les principaux régulateurs des réseaux. En appliquant la nouvelle approche géométrique à haute dimension, qui quantifie l'épistasie dans un paysage de fitness, nous avons pu déchiffrer comment les gènes et les espèces individuels influencent les interactions dans le réseau biologique plus large", conclut Michael Joswig.
La composition microbiotique de l'intestin influence considérablement l'espérance de vie, et il serait souhaitable d'appliquer cette nouvelle méthode de quantification à l'homme également. Toutefois, en raison du grand nombre de bactéries présentes dans l'intestin humain, cela n'est pas encore possible. Les scientifiques espèrent que des développements futurs utilisant des méthodes plus simples, en combinaison avec des processus de transformation classiques, pourraient ouvrir la voie à des applications telles que le développement de médicaments personnalisés.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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