Les R-loops et leurs conséquences sur l'expression génique chez Escherichia coli.

Des variations importantes du surenroulement de l’ADN peuvent être générées durant la phase d’élongation de la transcription selon le modèle du « twin supercoiled domain ». Selon ce modèle, le déplacement du complexe de transcription génère du surenroulement positif à l’avant, et du surenroulement négatif à l’arrière de l’ARN polymérase. Le rôle essentiel de la topoisomérase I chez Escherichia coli est de prévenir l’accumulation de ce surenroulement négatif générée durant la transcription. En absence de topoisomérase I, l’accumulation de ce surenroulement négatif favorise la formation de R-loops qui ont pour conséquence d’inhiber la croissance bactérienne. Les R-loops sont des hybrides ARN-ADN qui se forment entre l’ARN nouvellement synthétisé et le simple brin d’ADN complémentaire. Dans les cellules déficientes en topoisomérase I, des mutations compensatoires s’accumulent dans les gènes qui codent pour la gyrase, réduisant le niveau de surenroulement négatif du chromosome et favorisant la croissance. Une des ces mutations est une gyrase thermosensible qui s’exprime à 37 °C. La RNase HI, une enzyme qui dégrade la partie ARN d’un R-loop, peut aussi restaurer la croissance en absence de topoisomérase I lorsqu’elle est produite en très grande quantité par rapport à sa concentration physiologique. En présence de topoisomérase I, des R-loops peuvent aussi se former lorsque la RNase HI est inactive. Dans ces souches mutantes, les R-loops induisent la réponse SOS et la réplication constitutive de l’ADN (cSDR). Dans notre étude, nous montrons comment les R-loops formés en absence de topoisomérase I ou RNase HI peuvent affecter négativement la croissance des cellules. Lorsque la topoisomérase I est inactivée, l’accumulation d’hypersurenroulement négatif conduit à la formation de nombreux R-loops, ce qui déclenche la dégradation de l’ARN synthétisé. Issus de la dégradation de l’ARNm de pleine longueur, des ARNm incomplets et traductibles s’accumulent et causent l’inhibition de la synthèse protéique et de la croissance. Le processus par lequel l’ARN est dégradé n’est pas encore complètement élucidé, mais nos résultats soutiennent fortement que la RNase HI présente en concentration physiologique est responsable de ce phénotype. Chose importante, la RNase E qui est l’endoribonuclease majeure de la cellule n’est pas impliquée dans ce processus, et la dégradation de l’ARN survient avant son action. Nous montrons aussi qu’une corrélation parfaite existe entre la concentration de RNase HI, l’accumulation d’hypersurenroulement négatif et l’inhibition de la croissance bactérienne. Lorsque la RNase HI est en excès, l’accumulation de surenroulement négatif est inhibée et la croissance n’est pas affectée. L’inverse se produit Lorsque la RNase HI est en concentration physiologique. En limitant l’accumulation d’hypersurenroulement négatif, la surproduction de la RNase HI prévient alors la dégradation de l’ARN et permet la croissance. Quand la RNase HI est inactivée en présence de topoisomérase I, les R-loops réduisent le niveau d’expression de nombreux gènes, incluant des gènes de résistance aux stress comme rpoH et grpE. Cette inhibition de l’expression génique n’est pas accompagnée de la dégradation de l’ARN contrairement à ce qui se produit en absence de topoisomérase I. Dans le mutant déficient en RNase HI, la diminution de l’expression génique réduit la concentration cellulaire de différentes protéines, ce qui altère négativement le taux de croissance et affecte dramatiquement la survie des cellules exposées aux stress de hautes températures et oxydatifs. Une inactivation de RecA, le facteur essentiel qui déclenche la réponse SOS et le cSDR, ne restaure pas l’expression génique. Ceci démontre que la réponse SOS et le cSDR ne sont pas impliqués dans l’inhibition de l’expression génique en absence de RNase HI. La croissance bactérienne qui est inhibée en absence de topoisomérase I, reprend lorsque l’excès de surenroulement négatif est éliminé. En absence de RNase HI et de topoisomérase I, le surenroulement négatif est très relaxé. Il semble que la réponse cellulaire suite à la formation de R-loops, soit la relaxation du surenroulement négatif. Selon le même principe, des mutations compensatoires dans la gyrase apparaissent en absence de topoisomérase I et réduisent l’accumulation de surenroulement négatif. Ceci supporte fortement l’idée que le surenroulement négatif joue un rôle primordial dans la formation de R-loop. La régulation du surenroulement négatif de l’ADN est donc une tâche essentielle pour la cellule. Elle favorise notamment l’expression génique optimale durant la croissance et l’exposition aux stress, en limitant la formation de R-loops. La topoisomérase I et la RNase HI jouent un rôle important et complémentaire dans ce processus.

Parallelization of SAT on Reconfigurable Hardware

Quoique très difficile à résoudre, le problème de satisfiabilité Booléenne (SAT) est fréquemment utilisé lors de la modélisation d’applications industrielles. À cet effet, les deux dernières décennies ont vu une progression fulgurante des outils conçus pour trouver des solutions à ce problème NP-complet. Deux grandes avenues générales ont été explorées afin de produire ces outils, notamment l’approche logicielle et matérielle. Afin de raffiner et améliorer ces solveurs, de nombreuses techniques et heuristiques ont été proposées par la communauté de recherche. Le but final de ces outils a été de résoudre des problèmes de taille industrielle, ce qui a été plus ou moins accompli par les solveurs de nature logicielle. Initialement, le but de l’utilisation du matériel reconfigurable a été de produire des solveurs pouvant trouver des solutions plus rapidement que leurs homologues logiciels. Cependant, le niveau de sophistication de ces derniers a augmenté de telle manière qu’ils restent le meilleur choix pour résoudre SAT. Toutefois, les solveurs modernes logiciels n’arrivent toujours pas a trouver des solutions de manière efficace à certaines instances SAT. Le but principal de ce mémoire est d’explorer la résolution du problème SAT dans le contexte du matériel reconfigurable en vue de caractériser les ingrédients nécessaires d’un solveur SAT efficace qui puise sa puissance de calcul dans le parallélisme conféré par une plateforme FPGA. Le prototype parallèle implémenté dans ce travail est capable de se mesurer, en termes de vitesse d’exécution à d’autres solveurs (matériels et logiciels), et ce sans utiliser aucune heuristique. Nous montrons donc que notre approche matérielle présente une option prometteuse vers la résolution d’instances industrielles larges qui sont difficilement abordées par une approche logicielle.

Interaction entre la RNase HI et la RNase E dans le métabolisme des R-loops et la dégradation des ARNms chez Escherichia coli.

Chez la bactérie Escherichia coli, la topoisomérase I et la gyrase représentent deux topoisomérases majeures qui participent à la régulation du surenroulement de l’ADN. Celles-ci sont codées respectivement par les gènes topA et par gyrA et gyrB. Chez les mutants topA, l’excès de surenroulement négatif qui est généré en amont de la polymérase ARN lors de la phase d’élongation de la transcription de l’ADN, entraine la formation de R-loops. Les R-loops sont des hybrides ARN-ADN qui in vivo sont formés lorsque l’ARN nouvellement transcrit forme un hybride avec le brin d’ADN matrice, le brin d’ADN complémentaire demeurant sous forme simple brin. La RNase HI est une endoribonucléase codée par le gène rnhA. Elle dégrade l’ARN de R-loops, entre autres, pour empêcher l’initiation de la réplication à des sites autres que l’origine normale, oriC. Chez les mutants rnhA, on observe une réplication indépendante de l’origine oriC. Ce type de réplication appelé cSDR, pourrait donc expliquer, du moins en partie, l’inhibition de la croissance de doubles mutants topA rnhA. A l’aide de la mutagenèse au transposon Tn5, il a été possible d’isoler des suppresseurs extragéniques qui permettaient la croissance des doubles mutants topA rnhA. Plusieurs de ces suppresseurs ont le transposon inséré dans le gène codant pour la RNase E, l’endoribonucléase principale impliquée dans la dégradation des ARNms chez E. coli. La majorité des insertions se retrouvent dans la partie C-terminale de la protéine qui est impliquée dans l’assemblage d’un complexe multiprotéique appelé l’ARN dégradosome. Les résultats obtenus démontrent que ces suppresseurs diminuent le cSDR ainsi que la réponse SOS induite constitutivement en l’absence de la RNase HI. Sachant que la RNase HI est une endoribonucléase tout comme la RNase E, une collaboration entre les deux enzymes suggère que la RNase E pourrait également jouer un rôle potentiel dans le contrôle de la formation des R-loops et bien évidemment de leur retrait au sein de la cellule. À l’opposé, il est possible que la RNase HI puisse avoir comme autre fonction la prise en charge de la maturation et de la dégradation des molécules d’ARNs.

Belief Propagation and Revision in Networks with Loops

Local belief propagation rules of the sort proposed by Pearl(1988) are guaranteed to converge to the optimal beliefs for singly connected networks. Recently, a number of researchers have empirically demonstrated good performance of these same algorithms on networks with loops, but a theoretical understanding of this performance has yet to be achieved. Here we lay the foundation for an understanding of belief propagation in networks with loops. For networks with a single loop, we derive ananalytical relationship between the steady state beliefs in the loopy network and the true posterior probability. Using this relationship we show a category of networks for which the MAP estimate obtained by belief update and by belief revision can be proven to be optimal (although the beliefs will be incorrect). We show how nodes can use local information in the messages they receive in order to correct the steady state beliefs. Furthermore we prove that for all networks with a single loop, the MAP estimate obtained by belief revisionat convergence is guaranteed to give the globally optimal sequence of states. The result is independent of the length of the cycle and the size of the statespace. For networks with multiple loops, we introduce the concept of a "balanced network" and show simulati.

Speculative parallelization of multipath radiosity algorithm

In computer graphics, global illumination algorithms take into account not only the light that comes directly from the sources, but also the light interreflections. This kind of algorithms produce very realistic images, but at a high computational cost, especially when dealing with complex environments. Parallel computation has been successfully applied to such algorithms in order to make it possible to compute highly-realistic images in a reasonable time. We introduce here a speculation-based parallel solution for a global illumination algorithm in the context of radiosity, in which we have taken advantage of the hierarchical nature of such an algorithm

Programming Principles: Loops and Arrays

In this session we look at the different types of loop in the Java language, and see how they can be used to iterate over Arrays.

Analysis of the antigen combining site: Correlations between length and sequence composition of the hypervariable loops and the nature of the antigen

It has long been suggested that the overall shape of the antigen combining site (ACS) of antibodies is correlated with the nature of the antigen. For example, deep pockets are characteristic of antibodies that bind haptens, grooves indicate peptide binders, while antibodies that bind to proteins have relatively flat combining sites. In. 1996, MacCallum, Martin and Thornton used a fractal shape descriptor and showed a strong correlation of the shape of the binding region with the general nature of the antigen. However, the shape of the ACS is determined primarily by the lengths of the six complementarity-determining regions (CDRs). Here, we make a direct correlation between the lengths of the CDRs and the nature of the antigen. In addition, we show significant differences in the residue composition of the CDRs of antibodies that bind to different antigen classes. As well as helping us to understand the process of antigen recognition, autoimmune disease and cross-reactivity these results are of direct application in the design of antibody phage libraries and modification of affinity. (C) 2003 Elsevier Science Ltd. All rights reserved.

Differential recognition of Staphylococcus aureus quorum-sensing signals depends on both extracellular loops 1 and 2 of the transmembrane sensor AgrC.

Virulence in Staphylococcus aureus is regulated via agr-dependent quorum sensing in which an autoinducing peptide (AIP) activates AgrC, a histidine protein kinase. AIPs are usually thiolactones containing seven to nine amino acid residues in which the thiol of the central cysteine is linked to the alpha-carboxyl of the C-terminal amino acid residue. The staphylococcal agr locus has diverged such that the AIPs of the four different S. aureus agr groups self-activate but cross-inhibit. Consequently, although the agr system is conserved among the staphylococci, it has undergone significant evolutionary divergence whereby to retain functionality, any changes in the AIP-encoding gene (agrD) that modifies AIP structure must be accompanied by corresponding changes in the AgrC receptor. Since AIP-1 and AIP-4 only differ by a single amino acid, we compared the transmembrane topology of AgrC1 and AgrC4 to identify amino acid residues involved in AIP recognition. As only two of the three predicted extracellular loops exhibited amino acid differences, site-specific mutagenesis was used to exchange the key AgrC1 and AgrC4 amino acid residues in each loop either singly or in combination. A novel lux-based agrP3 reporter gene fusion was constructed to evaluate the response of the mutated AgrC receptors. The data obtained revealed that while differential recognition of AIP-1 and AIP-4 depends primarily on three amino acid residues in loop 2, loop 1 is essential for receptor activation by the cognate AIP. Furthermore, a single mutation in the AgrC1 loop 2 resulted in conversion of (Ala5)AIP-1 from a potent antagonist to an activator, essentially resulting in the forced evolution of a new AIP group. Taken together, our data indicate that loop 2 constitutes the predicted hydrophobic pocket that binds the AIP thiolactone ring while the exocyclic amino acid tail interacts with loop 1 to facilitate receptor activation.

Dynamic simulation for closed loops in heating systems with decision-making support

Nowadays utilising the proper HVAC system is essential both in extreme weather conditions and dense buildings design. Hydraulic loops are the most common parts in all air conditioning systems. This article aims to investigate the performance of different hydraulic loop arrangements in variable flow systems. Technical, economic and environmental assessments have been considered in this process. A dynamic system simulation is generated to evaluate the system performance and an economic evaluation is conducted by whole life cost assessment. Moreover, environmental impacts have been studied by considering the whole life energy consumption, CO2 emission, the embodied energy and embodied CO2 of the system components. Finally, decision-making in choosing the most suitable hydraulic system among five well-known alternatives has been proposed.

Steering without Circe : attending to reinforcing loops in social systems

Relating system dynamics to the broad systems movement, the key notion is that reinforcing loops deserve no less attention than balancing loops. Three specific propositions follow. First, since reinforcing loops arise in surprising places, investigations of complex systems must consider their possible existence and potential impact. Second, because the strength of reinforcing loops can be misinferred - we include an example from the field of servomechanisms - computer simulation can be essential. Be it project management, corporate growth or inventory oscillation, simulation helps to assess consequences of reinforcing loops and options for interventions. Third, in social systems the consequences of reinforcing loops are not inevitable. Examples concerning globalization illustrate how difficult it might be to challenge such assumptions. However, system dynamics and ideas from contemporary social theory help to show that even the most complex social systems are, in principle, subject to human influence. In conclusion, by employing these ideas, by attending to reinforcing as well as balancing loops, system dynamics work can improve the understanding of social systems and illuminate our choices when attempting to steer them.

Production of attaching-effacing lesions in ligated large intestine loops of 6-month-old sheep by Escherichia coli O157:H7

Shiga-toxigenic Escherichia coli O157:H7 (STEC O157:H7) is associated with potentially fatal human disease, and a persistent reservoir of the organism is present in some farm animal species, especially cattle and sheep. The mechanisms of persistent colonisation of the ruminant intestine by STEC O157:H7 are poorly understood but may be associated with intimate adherence to eukaryotic cells. Intimate adherence, as evidenced by induction of attaching-effacing (AE) lesions by STEC O157, has been observed in 6-day-old conventional lambs after deliberate oral infection but not in older animals. Thus, the present study used a ligated intestinal loop technique to investigate whether STEC O157:H7 and other attaching-effacing E. coli may adhere intimately to the sheep large intestinal mucosa. To do this, four STEC O157:H7 strains, one STEC 026:K60:H11 and one Shiga toxin-negative E. coli O157:H7 strain, suspended in either phosphate-buffered saline or Dulbecco's modified Eagle's medium, were inoculated into ligated spiral colon loops of each of two lambs. The loops were removed 6 h after inoculation, fixed and examined by light and electron microscopy. AE lesions on the intestinal mucosa were produced by all the inoculated strains. However, the lesions were sparse and small, typically comprising bacterial cells intimately adhered to a single enterocyte, or a few adjacent enterocytes. There was little correlation between the extent of intimate adherence in this model and the bacterial cell density, pre-inoculation growth conditions of the bacteria or the strain tested.

Distributed parallelization of greedy Mobile Network Optimization algorithms

The Mobile Network Optimization (MNO) technologies have advanced at a tremendous pace in recent years. And the Dynamic Network Optimization (DNO) concept emerged years ago, aimed to continuously optimize the network in response to variations in network traffic and conditions. Yet, DNO development is still at its infancy, mainly hindered by a significant bottleneck of the lengthy optimization runtime. This paper identifies parallelism in greedy MNO algorithms and presents an advanced distributed parallel solution. The solution is designed, implemented and applied to real-life projects whose results yield a significant, highly scalable and nearly linear speedup up to 6.9 and 14.5 on distributed 8-core and 16-core systems respectively. Meanwhile, optimization outputs exhibit self-consistency and high precision compared to their sequential counterpart. This is a milestone in realizing the DNO. Further, the techniques may be applied to similar greedy optimization algorithm based applications.

Asynchronous distributed parallelization of mobile network optimization algorithms

It has been years since the introduction of the Dynamic Network Optimization (DNO) concept, yet the DNO development is still at its infant stage, largely due to a lack of breakthrough in minimizing the lengthy optimization runtime. Our previous work, a distributed parallel solution, has achieved a significant speed gain. To cater for the increased optimization complexity pressed by the uptake of smartphones and tablets, however, this paper examines the potential areas for further improvement and presents a novel asynchronous distributed parallel design that minimizes the inter-process communications. The new approach is implemented and applied to real-life projects whose results demonstrate an augmented acceleration of 7.5 times on a 16-core distributed system compared to 6.1 of our previous solution. Moreover, there is no degradation in the optimization outcome. This is a solid sprint towards the realization of DNO.