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| Gap genes = Gènes de Segmentation Gap Encode positional information = Codage de l'Information de Positionnement Decode Protein Concentrations {g} into probalistic maps of position x = Décodage des Concentrations en Protéine en Position sur la Carte Génétique exprimée en termes Probabilistes P (xΙ{g}) = P (xΙ{g}) Pair-rule genes = Gènes de Segmentation "pair - rule" Read positional information = Lecture de l'information sur le positionnement |
Dans les organismes en développement, on pense que
les identités cellulaires spatialement bien définies sont déterminées par le
niveau d’expression de multiples gènes. Les tests quantitatifs d’évaluation de
ce point de vue requièrent cependant un cadre théorique capable d’exposer les
règles et précisions de la spéciation cellulaires se développant avec le temps.
Nous avons utilisé le réseau de gènes de segmentation gap chez des embryons de
mouche à un stade précoce comme exemple, montrant comment les niveaux d’expression
des quatre gènes de segmentation peuvent être décodés simultanément avec une
précision exprimée en pourcentage à 1% près. Le décodeur prédit correctement, sans paramètres
libres, la dynamique de schémas d’expression à différents temps au cours du développement
et dans divers contextes mutants. Des identités cellulaires précises sont donc
disponibles à des stades précoces de développement, contrastant avec l’opinion jusqu’à présent dominante selon laquelle l’information sur les données de
positionnement sont s’affinent très progressivement en fonction de chacun des
niveaux successifs de structuration du réseau. Nos résultats suggèrent que les
amplificateurs du développement arborent une stratégie optimale mathématique de
décodage. Mariela D. Petlkova, et al, dans Cell, publication en ligne en
avant-première, 31 janvier 2019
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