Development and application of computational methodologies in qualitative modeling

La présente thèse s'intitule "Développent et Application des Méthodologies Computationnelles pour la Modélisation Qualitative". Elle comprend tous les différents projets que j'ai entrepris en tant que doctorante. Plutôt qu'une mise en oeuvre systématique d'un cadre défini a priori, cette thèse devrait être considérée comme une exploration des méthodes qui peuvent nous aider à déduire le plan de processus regulatoires et de signalisation. Cette exploration a été mue par des questions biologiques concrètes, plutôt que par des investigations théoriques. Bien que tous les projets aient inclus des systèmes divergents (réseaux régulateurs de gènes du cycle cellulaire, réseaux de signalisation de cellules pulmonaires) ainsi que des organismes (levure à fission, levure bourgeonnante, rat, humain), nos objectifs étaient complémentaires et cohérents. Le projet principal de la thèse est la modélisation du réseau de l'initiation de septation (SIN) du S.pombe. La cytokinèse dans la levure à fission est contrôlée par le SIN, un réseau signalant de protéines kinases qui utilise le corps à pôle-fuseau comme échafaudage. Afin de décrire le comportement qualitatif du système et prédire des comportements mutants inconnus, nous avons décidé d'adopter l'approche de la modélisation booléenne. Dans cette thèse, nous présentons la construction d'un modèle booléen étendu du SIN, comprenant la plupart des composantes et des régulateurs du SIN en tant que noeuds individuels et testable expérimentalement. Ce modèle utilise des niveaux d'activité du CDK comme noeuds de contrôle pour la simulation d'évènements du SIN à différents stades du cycle cellulaire. Ce modèle a été optimisé en utilisant des expériences d'un seul "knock-out" avec des effets phénotypiques connus comme set d'entraînement. Il a permis de prédire correctement un set d'évaluation de "knock-out" doubles. De plus, le modèle a fait des prédictions in silico qui ont été validées in vivo, permettant d'obtenir de nouvelles idées de la régulation et l'organisation hiérarchique du SIN. Un autre projet concernant le cycle cellulaire qui fait partie de cette thèse a été la construction d'un modèle qualitatif et minimal de la réciprocité des cyclines dans la S.cerevisiae. Les protéines Clb dans la levure bourgeonnante présentent une activation et une dégradation caractéristique et séquentielle durant le cycle cellulaire, qu'on appelle communément les vagues des Clbs. Cet évènement est coordonné avec la courbe d'activation inverse du Sic1, qui a un rôle inhibitoire dans le système. Pour l'identification des modèles qualitatifs minimaux qui peuvent expliquer ce phénomène, nous avons sélectionné des expériences bien définies et construit tous les modèles minimaux possibles qui, une fois simulés, reproduisent les résultats attendus. Les modèles ont été filtrés en utilisant des simulations ODE qualitatives et standardisées; seules celles qui reproduisaient le phénotype des vagues ont été gardées. L'ensemble des modèles minimaux peut être utilisé pour suggérer des relations regulatoires entre les molécules participant qui peuvent ensuite être testées expérimentalement. Enfin, durant mon doctorat, j'ai participé au SBV Improver Challenge. Le but était de déduire des réseaux spécifiques à des espèces (humain et rat) en utilisant des données de phosphoprotéines, d'expressions des gènes et des cytokines, ainsi qu'un réseau de référence, qui était mis à disposition comme donnée préalable. Notre solution pour ce concours a pris la troisième place. L'approche utilisée est expliquée en détail dans le dernier chapitre de la thèse. -- The present dissertation is entitled "Development and Application of Computational Methodologies in Qualitative Modeling". It encompasses the diverse projects that were undertaken during my time as a PhD student. Instead of a systematic implementation of a framework defined a priori, this thesis should be considered as an exploration of the methods that can help us infer the blueprint of regulatory and signaling processes. This exploration was driven by concrete biological questions, rather than theoretical investigation. Even though the projects involved divergent systems (gene regulatory networks of cell cycle, signaling networks in lung cells), as well as organisms (fission yeast, budding yeast, rat, human), our goals were complementary and coherent. The main project of the thesis is the modeling of the Septation Initiation Network (SIN) in S.pombe. Cytokinesis in fission yeast is controlled by the SIN, a protein kinase signaling network that uses the spindle pole body as scaffold. In order to describe the qualitative behavior of the system and predict unknown mutant behaviors we decided to adopt a Boolean modeling approach. In this thesis, we report the construction of an extended, Boolean model of the SIN, comprising most SIN components and regulators as individual, experimentally testable nodes. The model uses CDK activity levels as control nodes for the simulation of SIN related events in different stages of the cell cycle. The model was optimized using single knock-out experiments of known phenotypic effect as a training set, and was able to correctly predict a double knock-out test set. Moreover, the model has made in silico predictions that have been validated in vivo, providing new insights into the regulation and hierarchical organization of the SIN. Another cell cycle related project that is part of this thesis was to create a qualitative, minimal model of cyclin interplay in S.cerevisiae. CLB proteins in budding yeast present a characteristic, sequential activation and decay during the cell cycle, commonly referred to as Clb waves. This event is coordinated with the inverse activation curve of Sic1, which has an inhibitory role in the system. To generate minimal qualitative models that can explain this phenomenon, we selected well-defined experiments and constructed all possible minimal models that, when simulated, reproduce the expected results. The models were filtered using standardized qualitative ODE simulations; only the ones reproducing the wave-like phenotype were kept. The set of minimal models can be used to suggest regulatory relations among the participating molecules, which will subsequently be tested experimentally. Finally, during my PhD I participated in the SBV Improver Challenge. The goal was to infer species-specific (human and rat) networks, using phosphoprotein, gene expression and cytokine data and a reference network provided as prior knowledge. Our solution to the challenge was selected as in the final chapter of the thesis.

A semi-grand canonical Monte Carlo simulation model for ion binding to ionizable surfaces: Proton binding of carboxylated latex particles as a case study

In this paper, we present a computer simulation study of the ion binding process at an ionizable surface using a semi-grand canonical Monte Carlo method that models the surface as a discrete distribution of charged and neutral functional groups in equilibrium with explicit ions modelled in the context of the primitive model. The parameters of the simulation model were tuned and checked by comparison with experimental titrations of carboxylated latex particles in the presence of different ionic strengths of monovalent ions. The titration of these particles was analysed by calculating the degree of dissociation of the latex functional groups vs. pH curves at different background salt concentrations. As the charge of the titrated surface changes during the simulation, a procedure to keep the electroneutrality of the system is required. Here, two approaches are used with the choice depending on the ion selected to maintain electroneutrality: counterion or coion procedures. We compare and discuss the difference between the procedures. The simulations also provided a microscopic description of the electrostatic double layer (EDL) structure as a function of pH and ionic strength. The results allow us to quantify the effect of the size of the background salt ions and of the surface functional groups on the degree of dissociation. The non-homogeneous structure of the EDL was revealed by plotting the counterion density profiles around charged and neutral surface functional groups. © 2011 American Institute of Physics.

Base temperature and simulation model for nodes appearance in cape gooseberry (Physalis peruviana L.)

Data was analyzed on development of the solanaceen fruit crop Cape gooseberry to evaluate how well a classical thermal time model could describe node appearance in different environments. The data used in the analysis were obtained from experiments conducted in Colombia in open fields and greenhouse condition at two locations with different climate. An empirical, non linear segmented model was used to estimate the base temperature and to parameterize the model for simulation of node appearance vs. time. The base temperature (Tb) used to calculate the thermal time (TT, ºCd) for node appearance was estimated to be 6.29 ºC. The slope of the first linear segment was 0.023 nodes per TT and 0.008 for the second linear segment. The time at which the slope of node apperance changed was 1039.5 ºCd after transplanting, determined from a statistical analysis of model for the first segment. When these coefficients were used to predict node appearance at all locations, the model successfully fit the observed data (RSME=2.1), especially for the first segment where node appearance was more homogeneous than the second segment. More nodes were produced by plants grown under greenhouse conditions and minimum and maximum rates of node appearance rates were also higher.