Dynamique nonlinéaire des décisions cellulaires
Document type :
Habilitation à diriger des recherches
Permalink :
Title :
Dynamique nonlinéaire des décisions cellulaires
English title :
Nonlinear dynamics of cellular decision making
Author(s) :
Pfeuty, Benjamin [Auteur]
Laboratoire de Physique des Lasers, Atomes et Molécules - UMR 8523 [PhLAM]
Laboratoire de Physique des Lasers, Atomes et Molécules - UMR 8523 [PhLAM]
Thesis director(s) :
LEFRANC, Marc
Defence date :
2018-11-28
Jury president :
Cleri, Fabrizio
Accredited body :
Université de Lille
Doctoral school :
Sciences de la matière, du rayonnement et de l'environnement
Keyword(s) :
Systèmes dynamiques non linéaires
Sysstèmes biologiques
Cycle cellulaire
Régulation cellulaire
Décision cellulaire Réseaux de protéines
Rétroaction biologique
Sysstèmes biologiques
Cycle cellulaire
Régulation cellulaire
Décision cellulaire Réseaux de protéines
Rétroaction biologique
English keyword(s) :
Non linear dynamical systems
Biological systems
Cell cycle
Cellular control
Cellular decision
Protein networks
Biofeedback
Biological systems
Cell cycle
Cellular control
Cellular decision
Protein networks
Biofeedback
French abstract :
Les caractères multi-échelle, hétérogène et fonctionel des réseaux biochimiques posent d’importants défis aux approches computationnelles et théoriques, en lien avec des problèmes d’identifiabilité, de tractabilité ou de ...
Show more >Les caractères multi-échelle, hétérogène et fonctionel des réseaux biochimiques posent d’importants défis aux approches computationnelles et théoriques, en lien avec des problèmes d’identifiabilité, de tractabilité ou de réductibilité des modèles. Cependant de nombreuses fonctions cellulaires (prolifération, différenciation, horloge, communication...) mettent en jeu des dynamiques nonlinéaires relativement simples, telles que la bistabilité ou les oscillations, suggérant l’utilité de modèles de basses dimensions pour déchiffrer la complexité biologique. En l’occurrence, l’objectif de ma recherche a été d’explorer les caractéristiques dynamiques et structurelles des réseaux de protéines qui régulent les décisions cellulaires tels que la division et la différenciation. Une décision cellulaire peut minimalement être décrite comme une transition bistable générée par des boucles de rétroaction positives au sein d’un réseau de protéine. Nos recherches ont montré qu’en réalité les décisions cellulaires sont controlées par des mécanismes dynamiques et organisationels beaucoup plus sophistiqués qui peuvent se résumer comme suit: (i) la combinaison de motifs de rétroaction et de proaction permet de générer des trajectoires transitionnellesdont la vitesse, la réversibilité ou la séquentialité peuvent êttre finement controlés, comme cela est en effet observé pour certaines décisions cellulaires; (ii) les oscillations intracellulaires peuvent être exploitées pour créer des fenêtres d’opportunité permettant d’ajuster la prise de décision en fonction du contexte; (iii) des mécanismes de bifurcation de codimension élevée permettent d’élaborer et de choisir entre diverses stratégies de décisions. En résumé, ces travaux révèlent comment certaines caractéristiques topologiques et dynamiques des réseaux biochimiques permettent aux cellules vivantes de disposer d’un vaste repertoire de capacité décisionnelles et adaptatives.Show less >
Show more >Les caractères multi-échelle, hétérogène et fonctionel des réseaux biochimiques posent d’importants défis aux approches computationnelles et théoriques, en lien avec des problèmes d’identifiabilité, de tractabilité ou de réductibilité des modèles. Cependant de nombreuses fonctions cellulaires (prolifération, différenciation, horloge, communication...) mettent en jeu des dynamiques nonlinéaires relativement simples, telles que la bistabilité ou les oscillations, suggérant l’utilité de modèles de basses dimensions pour déchiffrer la complexité biologique. En l’occurrence, l’objectif de ma recherche a été d’explorer les caractéristiques dynamiques et structurelles des réseaux de protéines qui régulent les décisions cellulaires tels que la division et la différenciation. Une décision cellulaire peut minimalement être décrite comme une transition bistable générée par des boucles de rétroaction positives au sein d’un réseau de protéine. Nos recherches ont montré qu’en réalité les décisions cellulaires sont controlées par des mécanismes dynamiques et organisationels beaucoup plus sophistiqués qui peuvent se résumer comme suit: (i) la combinaison de motifs de rétroaction et de proaction permet de générer des trajectoires transitionnellesdont la vitesse, la réversibilité ou la séquentialité peuvent êttre finement controlés, comme cela est en effet observé pour certaines décisions cellulaires; (ii) les oscillations intracellulaires peuvent être exploitées pour créer des fenêtres d’opportunité permettant d’ajuster la prise de décision en fonction du contexte; (iii) des mécanismes de bifurcation de codimension élevée permettent d’élaborer et de choisir entre diverses stratégies de décisions. En résumé, ces travaux révèlent comment certaines caractéristiques topologiques et dynamiques des réseaux biochimiques permettent aux cellules vivantes de disposer d’un vaste repertoire de capacité décisionnelles et adaptatives.Show less >
English abstract : [en]
The multiscale, heterogeneous and functional attributes of biochemical networks raise great challenges for mathematical modeling approaches, related for instance to problems of identifiability, tractability or reducibility ...
Show more >The multiscale, heterogeneous and functional attributes of biochemical networks raise great challenges for mathematical modeling approaches, related for instance to problems of identifiability, tractability or reducibility which are quite specific to biology. However, many fundamental cellular functions, such as proliferation, death, differentiation, clock or signaling, are prone to rely on the common multistable and oscillatory behaviors, which offers gateways to decipher complex biological processes with low-dimensional dynamical models. An objective of my research over the last decade has been to explore the dynamical and structural features of protein networks which regulate the decisions of cells made during their division and differentiation processes. Whereas the simplest bistable decision switch can be implemented by a strong enough positive feedback in protein networks, we found that, in general, cellular decision making is prone to involve much more sophisticated regulatory architecture and nonlinear dynamics, which can be summarized in three main results. First, the well-designed combinations of several positive feedback, negative feedback and feedforward loops enable to produce transition trajectories featured with controllable speed, tunable reversibility or robust sequentiality, as observed for diverse cellular decisions. Second, intracellular oscillatory dynamics can be exploited for creating tunable windows of opportunities for customized cell decision making among many fate alternatives. Importantly also, high-codimension bifurcations provide the possibility to unfold well-distinct cellular decision properties to fit with a specific environmental or social context. Overall, these results support the notion that some low-dimensional topological and dynamical features of regulatory networks can endow cells with a vast repertoire of exquisite adaptive skills.Show less >
Show more >The multiscale, heterogeneous and functional attributes of biochemical networks raise great challenges for mathematical modeling approaches, related for instance to problems of identifiability, tractability or reducibility which are quite specific to biology. However, many fundamental cellular functions, such as proliferation, death, differentiation, clock or signaling, are prone to rely on the common multistable and oscillatory behaviors, which offers gateways to decipher complex biological processes with low-dimensional dynamical models. An objective of my research over the last decade has been to explore the dynamical and structural features of protein networks which regulate the decisions of cells made during their division and differentiation processes. Whereas the simplest bistable decision switch can be implemented by a strong enough positive feedback in protein networks, we found that, in general, cellular decision making is prone to involve much more sophisticated regulatory architecture and nonlinear dynamics, which can be summarized in three main results. First, the well-designed combinations of several positive feedback, negative feedback and feedforward loops enable to produce transition trajectories featured with controllable speed, tunable reversibility or robust sequentiality, as observed for diverse cellular decisions. Second, intracellular oscillatory dynamics can be exploited for creating tunable windows of opportunities for customized cell decision making among many fate alternatives. Importantly also, high-codimension bifurcations provide the possibility to unfold well-distinct cellular decision properties to fit with a specific environmental or social context. Overall, these results support the notion that some low-dimensional topological and dynamical features of regulatory networks can endow cells with a vast repertoire of exquisite adaptive skills.Show less >
Language :
Anglais
Collections :
Submission date :
2020-03-02T11:40:47Z
2020-03-03T11:02:58Z
2020-03-03T11:02:58Z
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