Archives pour la catégorie ‘Classique’

Biologie 2.0

Monday, February 25th, 2008

David Bensimon s’inquiète dans Le Monde des dangers de la banalisation des techniques issues de la biologie synthétique. L’occasion de revenir sur quelques résultats marquants de cette science récente (voir aussi chez dvanw et Matthieu).
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Classique : l’évolution de l’oeil

Sunday, January 20th, 2008

L’un des problèmes les plus ardus soulevés par Darwin concerne l’évolution des structures complexes, telles que l’oeil.

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Classique : l’histoire des trois Kais

Monday, November 19th, 2007

De la recherche très récente, qui fait déjà partie des classiques de biologie : l’horloge circadienne des cyanobactéries, ou comment reproduire un processus complexe dans un tube à essai.

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Classique : la première “horloge circadienne”

Thursday, May 24th, 2007

Pour la première fois sur ce blog, une publication complète ci-contre, tirée d’un compte-rendu de l’Académie Royale des Sciences !

En 1729, Jean-Jacques d’Ortous de Mairan remarque que les feuilles d’une plante, la sensitive, “se dirigent toujours vers le côté d’où vient la plus grande lumière” et surtout “se replient et se contractent vers le coucher du Soleil”. Notre académicien a alors l’idée de l’expérience qui va le faire passer à la postérité : il place cette plante dans l’obscurité, et observe des mouvements des feuilles le soir en l’absence de lumière du soleil. “La sensitive sent donc le Soleil sans le voir en aucune manière”. En moins de 350 mots, Ortous de Mairan généralise ensuite ses observations à certains patients atteints de troubles de sommeil, suggère de soumettre les plantes à des cycles de température et propose de regarder si on peut renverser artificiellement chez ses plantes l’ordre des “vrais jours et des vraies nuits”. Un vrai programme de recherche ! Malheureusement, fort occupé (à rédiger des demandes de financement ?), monsieur d’Ortous de Mairan n’a pas eu le temps de creuser …

Cette expérience très simple met en évidence un phénomène tout à fait remarquable. En effet, la plante en temps normale semble réagir très fortement à la lumière. Pourtant, privée de lumière, la plante continue à réagir, bien que plus faiblement; c’est donc que la plante, tout en étant contrôlée en temps normal par la lumière, “sait” aussi qu’elle devrait être exposée à celle-ci en son absence. Elle “sent” donc le moment où le Soleil doit se lever ou se coucher : ainsi la plante semble-t-elle disposer d’un mécanisme, d’une horloge interne lui permettant d’anticiper le rythme jour/nuit. Une telle horloge est aujourd’hui appelée “horloge circadienne”. C’est un rythme biologique interne de 24h, présent chez de nombreux organismes et qui a la propriété d’être “réinitialisé” par la lumière.

C’est cette horloge qui est responsable du fameux “décalage horaire” . Ainsi les paupières des Parisiens visitant New York deviennent très lourdes aux alentours de 18 h (car l’organisme “se souvient” qu’il est minuit à Paris, comme notre sensitive), tandis que les New Yorkais visitant Paris peuvent faire sans problème la fête jusqu’à une heure avancée de la nuit… mais ont le sommeil très lourd le matin !

Aujourd’hui, le rythme circadien est de mieux en mieux connu. Sans rentrer dans le détail, on sait maintenant qu’il est présent dans toutes les cellules de l’organisme, et qu’il se traduit par des oscillations de concentrations de protéines dans les cellules. C’est également un exemple d’”oscillateur génétique” : c’est le jeu d’interactions entre gènes et protéines qui produit des oscillations dans l’activité ou la concentration de protéines, et qui crée ce rythme.

Le plus étonnant dans l’histoire de l’étude des horloges circadiennes est qu’aujourd’hui encore, de nombreux labos réalisent au quotidien (et dans sa totalité, cycles de température compris) le programme de recherche proposé par d’Ortous de Mairan. Par exemple, comme cette horloge est contrôlée par la lumière, le meilleur moyen d’avoir des informations sur son fonctionnement est de comparer les comportements des animaux (par exemple des drosophiles) exposés au rythme jour-nuit et ceux restant en obscurité constante. Chez certains mutants, l’horloge est littéralement cassée : en obscurité constante les mouches ont alors des comportements totalement arhythmiques, alternent des périodes de veille et de sommeil de façon complètement anarchique - ce qui peut même raccourcir leur espérance de vie !

Comme vous le pouvez deviner, l’étude de ces horloges est un sujet très chaud, pouvant avoir des retombées économiques potentielles importantes si un labo parvient à trouver le graal : la pilulle anti-décalage horaire. Détail amusant pour finir : j’apprends aujourd’hui via Rue89 que cette pillule pourrait être… le Viagra !

Référence:

De Mairan, J. J. d’Ortous. Observation botanique. Histoire de l’Academie Royale des Science 35–36 (1729) (in French).
Till Roenneberg and Martha Merrow. Nature Reviews Molecular Cell Biology 6, 965-971 (December 2005)

Source image : HMMI

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Classique : l’expérience de Luria & Delbruck

Saturday, January 13th, 2007
L’expérience de Luria & Delbruck est un très grand classique de biologie. Il s’agit également de l’un des premiers papiers de modélisation mathématique d’une expérience, ce qui en fait un des précurseurs du mouvement actuel vers la “biologie intégrative”. Luria et Delbruck ont reçu le prix Nobel en 1969, en partie pour ces travaux.

La question posée par Luria & Delbruck est de savoir comment les bactéries deviennent résistantes (aux antibiotiques par exemple). Deux hypothèses sont possibles a priori :

  • les bactéries exposées aux antibiotiques ont une toute petite probabilité de survivre. Les survivantes acquièrent une immunité et la transmettent à leur descendance. La resistance peut donc être vue comme une réponse à la pression de sélection.
  • les bactéries exposées aux antibiotiques sont toutes tuées, exceptées celles qui ont les bonnes mutations génétiques qui leur permettent de passer outre et survivre. Elles transmettent également leurs mutations génétiques à leur descendance. La resistance est donc “révélée” par la pression de sélection mais lui préexiste.
Luria et Delbruck ont compris (et montré dans le papier) que ces différents mécanismes d’apparition de la resistance se traduisent par des distributions de probabilité de resistance très différentes dans la population. Ainsi, dans le premier cas, si toutes les bactéries ont une probabilité égale de survivre, lorsqu’une colonie de bactérie est exposée à un antibiotique, une proportion constante de bactéries va survivre. On s’attend alors à ce que la distribution des bactéries resistantes suivent une loi de Poisson (i.e. en particulier la variance est identique à la moyenne). Dans le second cas au contraire, la proportion de mutants resistants dans la population est beaucoup plus variable. En effet, une fois qu’une bactérie a muté, elle transmet sa mutation à toutes ses descendantes. Si on suppose que toutes les bactéries croissent au même taux, cela signifie que la proportion de bactéries mutantes augmente avec le temps (si on a un taux fixe de mutation, toutes les bactéries mutent si on attend suffisamment longtemps). Du coup, la proportion de mutants dépend très fortement de l’histoire de la colonie : en fait, la proportion de mutants est directement proportionnelle au temps écoulé depuis l’apparition du premier mutant dans la colonie. Luria et Delbruck proposent alors une estimation de la variabilité observée dans ces colonies, et montrent en particulier que la variance du nombre de mutants est beaucoup plus grande que sa moyenne. Cette variance est alors mesurable expérimentalement en comparant plein de colonies, et, cerise sur le gâteau, permet même d’estimer le taux de mutation !

Références :

La page wikipédia
Luria, SE, Delbruck, M. (1943) “Mutations of Bacteria from Virus Sensitivity to Virus Resistance” Genetics 28:491-511. en pdf (les calculs ne sont pas hyper compliqués, cf plus bas pour un résumé)

[Parenthèse mathématique pour ceux qui veulent savoir d'où vient le résultat :
considérons une population de bactéries croissant avec un taux 1, si bien que la population en t est N(t)=N_0 exp(t). Supposons que les bactéries puissent devenir resistantes avec un taux de mutation a.
Le nombre de bactéries ayant muté entre t et t + dt est alors aN(t)dt. Si on appelle r le nombre de bactéries mutantes au temps t, on a donc dr=aN(t)dt+rdt, soit dr/dt= aN(t)+r. Le deuxième terme vient du fait que les bactéries mutantes déjà présentes croissent elles aussi avec un taux 1. Au final, le nombre de bactéries mutantes est donc, en intégrant, r(t)=taN(t), et la proportion de bactéries mutantes est donc ta, donc proportionnelle au temps. Luria et Dellbruck soulignent qu'au début, il n'y aura pas de mutants, si bien qu'ils corrigent cette formule en r(t)=(t-t_0)aN(t), où t_0 est le temps où apparaît le premier mutant.

Ensuite, le même genre de calculs est faisable sur la variance : c'est un peu plus compliqué car comme la population croît exponentiellement, la variance va aussi croître violemment avec le temps, d'où une distribution beaucoup plus large. Plus précisément, on considère d'abord le nombre de mutations entre t-tau et t-tau+dtau :
dm =aN(t-tau)dtau=aN(t)exp(-tau)dtau.
On se ramène au temps t car pour connaître la variance après t, il faut évaluer les contributions indépendantes à cette variance de toutes les mutations apparues avant t. Les mutations se font avec une statistique de Poisson, donc la variance du nombre de mutations est égale à la moyenne ci-dessus. Mais ce n'est pas le cas pour le nombre de mutants à cause de la croissance de la population. En effet, les mutants croissent toujours avec un taux 1, et donc il y a exp(tau) fois plus de mutants issus de cette mutation à t qu'à (t-tau), donc la variance au temps t sur le nombre de mutants apparus à t-tau est exp(2tau) celle sur le nombre de mutations, soit
var_dr=aN(t)exp(tau)dtau.
ce qui donne une variance totale au temps t (en intégrant sur tau)

var_r=aN(t)(exp(t)-1).

Donc var_r/r est proportionnel à exp(t)/t et est donc très grand devant 1; on est très loin de Poisson aux temps longs...

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Classique : L’évolution des cascades biochimiques

Sunday, December 17th, 2006
Ante scriptum : un certain nombre de papiers classiques sont assez mal connus bien que les concepts introduits soient à la fois intéressants et très actuels. Je me propose donc de commencer une nouvelle thématique pour évoquer certains de ces papiers novateurs, si possible à la lumière des débats scientifiques actuellement sur la place publique.

L’un des arguments souvent utilisés par les adversaires de l’évolution darwinienne pourrait s’intituler “le tout contre les parties” (ou la complexité irréductible dans le jargon de l’Intelligent Design). L’idée générale est que certains processus biochimiques précis ne semblent pas pouvoir être sélectionnés par l’évolution, car toute modification/mutation dans le processus ruinerait totalement la fonction du processus considéré. Dans ce cadre, toute innovation évolutive est impossible, puisque la “dernière” étape dans l’évolution se ferait à partir d’un processus non fonctionnel, mais néanmoins complexe, donc statistiquement très improbable : on ne voit pas pourquoi l’évolution aurait construit un tel réseau “presque” fonctionnel, sans avoir le moindre indice sur sa fonction future.

Un des exemples classiques est la cascade biochimique. Dans de très nombreux processus, une espèce chimique est synthétisée à partir d’une cascade (du genre A transformé en B transformé en C transformé en P, chaque réaction catalysée par une enzyme donnée). Pour produire P, toute la cascade est donc nécessaire : mutez l’enzyme associée à A ou B et toute la cascade s’effondre, P n’est pas produit et l’organisme meurt. Ce serait donc un exemple a priori du “tout contre les parties” : seule la cascade entière fait sens, les éléments pris individuellement n’ont aucun rôle par eux-mêmes.

En 1945, Horowitz a proposé une explication plausible pour l’évolution d’une telle cascade. Sa proposition repose sur le fait que la “fitness” de l’organisme dépend de son environnement. Ainsi, imaginons que P soit très abondant dans la soupe primordiale. Les premiers organismes, ayant besoin de P, n’avaient qu’à se servir et n’avaient aucune raison d’avoir une telle cascade. Seulement, P étant consommé par ces organismes voyait sa concentration diminuer dans l’environnement, par ailleurs riche en autres composants organiques. Imaginons donc qu’un organisme ait trouvé un moyen de transformer une autre métabolite C en P , à l’aide d’une nouvelle enzyme : cet organisme aurait immédiatement été sélectionné. Horowitz propose donc que les cascades biochimiques se sont construites “en commençant par la fin” : d’abord on évolue la dernière étape dans la chaîne, puis l’ingrédient C lui-même venant à manquer, on évolue l’étape B->C, et ainsi de suite. Les processus de transformation biochimiques ont donc évolué grâce à cette rétroaction avec l’environnement : ce sont les modifications de ce dernier, dues à la présence d’organismes vivants, qui changent les fitness des organismes et expliquent l’émergence de la complexité inexplicable dans l’environnement observé aujourd’hui.

Référence

Horowitz, PNAS, 31 (1945)

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