#Cell #feuille #croissance Cadre de Développement et Diversité de la Forme des Feuilles basés sur la Croissance

1. Décomposition de la forme de la feuille en fonction des comportements cellulaires
Le destin cellulaire est cartographié ci-dessus à partir d'une technique d'imagerie en temps réel
2. Reconstruction in silicoCroissance cellulaire comme modèle de développement de la feuille
3. Intervalle de Temps et guides de modélisation de reconstruction in vivo de la diversité de formes des feuilles
STM=SHOOOTMERISTEMLESS
RCO=REDUCEDCOMPLEXITY

Comment les gènes agissent-ils pour modifier la croissance cellulaire et créer la diversité morphologique ? Nous étudions ce problème chez deux plantes voisines dont les feuilles arborent des formes différentes : Arabidopsis thaliana (feuille à forme simple) et Cardamine hirsuta (feuille à forme complexe, avec des folioles). Nous utilisons des techniques d’imagerie en temps réel, de modélisation, ainsi que des techniques génétiques pour déconstruire ces différences au niveau des organes en constituants au niveau cellulaire : niveau de croissance, direction de croissance et différenciation. 

Nous montrons que la forme des feuilles dépend des interactions entre deux modes de croissance : un mode de croissance concernant l’organe entier conservé reflétant la différentiation ; ainsi qu’un mode de croissance local directionnel, reflétant un schéma de croissance prédominant au  bord des feuilles. La diversité des formes résulte des effets distincts de deux gènes homéobox sur ces deux modes de croissance : SHOOTMERISTEMLESS montre une amplification de la croissance favorisant celle du bord des feuilles, permettant la formation des folioles, alors que REDUCEDCOMPLEXITY inhibe la croissance localement autour des folioles émergentes, accentuant les différences de formes crées par ce schéma de croissance. Nous démontrons que la prédictivité de nos résultats en reconstruisant les caractéristiques clé de la morphologie de la feuille de C. hirsuta chez A. thaliana. Daniel Kierzkowski, et al, dans Cell, publication en ligne en avant-première, 23 mai 2019

Source iconographique, légendaire et rédactionnelle : Science Direct / Traduction et adaptation : NZ 

#cell #cellule #gène #cancer #soma Modèles universels de sélection dans le cancer et les tissus somatiques

Drivers = "Conducteurs" (mutations)
Neutral genes = Gènes neutres
Positively selected genes = Gènes sélectionnés positivement
Negatively selected genes = Gènes sélectionnés négativement
1-10 driver mutations per tumor = 1-10 mutations "conducteur" par tumeur
Much stronger force than negative selection = Force beaucoup plus importante que la sélection négative
Coding mutations lost per tumor = Mutations codantes par tumeur 

Le cancer se développe du fait d’une mutation somatique et du processus de sélection clonale, mais les mesures quantitatives de sélection dans le domaine de l’évolution du cancer manquent à ce jour. Nous avons adapté des méthodes à partir de l’évolution moléculaire et les avons appliquées à 7 664 tumeurs s’apparentant à 29 types différents de cancers. Au contraire de l’évolution des espèces comme telle, ma sélection positive pèse plus lourd que la sélection négative au cours du développement du cancer. En moyenne, <1 substitution de base codante/tumeur est perdue par sélection négative, avec une sélection purificatrice presque absente en dehors de la perte de gènes essentiels. Cela permet une énumération de toutes les mutations « conducteur » codantes à l’échelle de l’exome, gènes du cancer connus inclus. En moyenne, les tumeurs portent environ 4 substitutions codantes sous sélection positive, dont les taux s’échelonnent entre <1/tumeur dans les cancers de la thyroïde et des cancers des testicules à >10/tumeur dans les cancers colorectaux et de l’endomètre. La moitié des substitutions « conducteur » surviennent dans des gènes du cancer non encore connus. Avec la charge croissante de mutations, les nombre de mutations « conducteur » augmente, mais pas de manière linéaire. Nous cataloguons ici les gènes du cancer et montrons que les gènes présentent de grandes variations pour ce qui est de la proportion des mutations « conducteur » versus « passager ». Iñigo Martincorena, et al, dans Cell, publication en ligne en avant-première, 19 octobre 2017

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#trendsincellbiology #poresnucléaires #gènes #transcription Complexes formant des pores nucléaires: un échafaudage pour le développement de la transcription?

Complexes formant des pores nucléaires (NPC) en tant qu’échafaudages de régulation pour le développement de l’expression des gènes. (A) Modèle de régulation de la protéine des pores nucléaires 210 (Nup210) de Mef2C. Dans les myoblastes, l’expression de Nup210 recrute Mef2C par l’intermédiaire de l’interaction avec la protéine adaptatrice Trip6. Mef3C se lie aux activateurs associés aux gènes cruciaux pour le développement en activant leur expression. (B) La régulation hypothétique opérée par Nup210 sur les gènes neuraux. Nup210 est requise pour la différenciation des cellules neurales progénitrices ; et, de la même façon que pour le développement musculaire, elle pourrait fonctionner comme échafaudage de recrutement des facteurs de transcription des gènes associés aux NPC, impliqués dans la différenciation neurale.      

Les complexes formant des pores nucléaires (NPCs) présentent un rôle reconnu de longue date - bien que peu compris - dans la régulation de la transcription. Récemment, Raices et al. ont débattu, dans les pages de Developmental Cell,  à propos du rôle d’échafaudage de recrutement du facteur de transcription Mef2C auprès du NPC, promouvant ce faisant la transcription des gènes NPC-associés au cours du développement musculaire.  Atsushi Satomura, Jason H. Brickner, dans Trends in Cell Biology, publication en ligne en avant-première, 19 juillet 2017

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#trendsincellbiology #élémentALU #ADN #ARN #polymérase Éléments ALU : une expression alternative des gènes

Eléments ALU et leur organisation linéaire dans le génome humain

Les éléments ALU appartiennent à la famille SINE  des rétrotransposons et représentent presque 11% du génome humain. Les éléments ALUs sont transcrits par l’ARN polymérase (Pol) III et sont réintégrés au génome à l’aide des rétroéléments autonomes LINE. Du fait que les éléments ALU sont préférentiellement situés à proximité de - ou directement au sein - de régions riches en gènes, ils peuvent en affecter l’expression par le truchement de mécanismes d’action distincts, à la fois au niveau de l’ADN et au niveau de l’ARN.

Dans cette revue de littérature, nous mettons l’accent sur les connaissances récemment acquises, relatives à la manière dont les éléments ALU sont impliqués dans la régulation des gènes. Nous discutions de l’impact qu’exercent les séquences d’éléments ALU sur les gènes situés à proximité, sur les séquences d’ARN ALU libres issus de la transcription par Pol-III, et sur les séquences d’ARN ALU transcrits par Pol-II et qui sont incorporées au sein des transcrits d’ARN. La récente élucidation des fonctions excercées par les éléments ALU révèle des rôles précédemment sous-estimés de ces séquences d’ADN dites « inutiles » ou « égoïstes ». Ling-Ling Chen et Li Yang, dans Trends in Cell Biology, publication en ligne en avant-première, 10 février 2017

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#thelancetoncology #carcinomerénal #gènes #RT-PCR Analyse de 16 gènes pour la prédiction de récidive après chirurgie d’un carcinome localisé des cellules rénales : études d’élaboration et de validation

les souris "nude" comme modèle d'étude pour l'analyse des effets secondaires consécutifs aux traitements anti tumoraux utilisés dans le cancer du rein. (...). Le cancer du rein est le 10ème cancer le plus fréquent chez l'homme avec, en 2011, environ 11000 nouveaux cas en France et près de 4000 décès. Le type histologique le plus courant (75% des cas) est le carcinome rénal à cellules claires (ccRCC). Ce ccRCC est une tumeur très vascularisée et dans un quart des cas métastatique au moment du diagnostic.
Source iconographique et légendaire: http://www.igdr.univ-rennes1.fr/equipes/recherche_equipe.php?domaine=&equipe=48&resp_equipe=

La probabilité de récidive tumorale après néphrectomie dans des cas de carcinome rénal à cellules claires est bien caractérisée par des paramètres cliniques et pathologiques. Cependant, ces évaluations peuvent encore être améliorées et personnalisées  en y ajoutant les caractéristiques moléculaires des tumeurs chez chacun des patients. Notre but était de développer une signature multigénique  pronostique pour améliorer la prévision du risque de récidive dans les cas de carcinome des cellules rénales à cellules claires.

Au stade de d’élaboration, Nous avons poursuivi des investigations relatives à l’association entre l’expression de 732 gènes par la technique d’amplification en chaîne par la polymérase après transcription inverse (RT-PCR), ainsi que l’issue clinique chez 942 patients atteints de carcinome rénal à cellules claires de stade I-III, qui avaient subi une néphrectomie à la Cleveland Clinic (OH, USA). 516 gènes ont été associés avec un intervalle de temps sans récidive. 11 de ces gènes ont été sélectionnés à l’aide d’analyses statistiques poussées et ont été combinés avec cinq gènes de référence (c’est-à-dire 16 gènes au total), à partir desquels un algorithme d’échelle de mesure du taux de récidive a été développé. Cette échelle de mesure du taux de récidive (score de récidive) a été ensuite validée dans une cohorte de 626 patients atteints de carcinome rénal à cellules claires de stade I-III basés en France, qui avaient également subi une néphrectomie. L’association entre taux de récidive, risque de récidive et survie en fonction du type de cancer dans les cinq premières années suivant la chirurgie a été évaluée à l’aide du modèle de régression aléatoire de Cox, et stratifiée par stade de développement tumoral (stade I versus stade II versus stade III).

Dans notre première analyse univariée, le score continu de récidive (valeur médiane 37, Intervalle Interquartile [IQR] 31-45) était associé de manière significative avec  l’intervalle de temps sans récidive (hazard ratio 3.91 [Intervalle de Confiance -IC- 95% 2.63-5.79] pour une augmentation de 25 unités du score, p<0.0001). 

Dans l’analyse multivariée, le score de récidive était significativement associé au risque de récidive tumorale (hazard ratio par tranche d’augmentation de 25 unités du score : 3.37 [IC 95% 2.23-5.08], p<0.0001) après stratification par stade et ajustement par rapport à la taille des tumeurs, leur grade, ou le score de Leibovich. Le score de récidive a permis d’identifier un nombre de patients de stade I à risque élevé et de patients de stade II-III à risque faible, significatif sur le plan clinique. Une étude d’hétérogénéité sur échantillons distincts a montré une variabilité intratumorale faible ou nulle parmi les 16 gènes.

Nos résultats valident le score de récidive comme prédictif de l’issue clinique chez les patients atteints de carcinome rénal à cellules claires, fournissant ce faisant une évaluation du risque plus précise et plus individualisée au-delà des paramètres cliniques et pathologiques existants. Prof Brian Rini MD et al, dans The Lancet Oncology, publication en ligne en avant-première, 12 Mai 2015

Financement :  Genomic Health Inc et Pfizer Inc.  

Source: The Lancet Online / Traduction et adaptation: NZ  

Rôles des gènes dans le processus de spéciation

Ensemble des facteurs biologiques conduisant à la spéciation. On remarquera une combinaison de phénomènes à la fois Darwinistes et Lamarckiens dans ce shéma. Source: http://www.tutorvista.com/

Le but à long terme de la découverte des gènes à l'origine de l'isolation reproductrice a été atteint. Afin de mieux établir les liens entre la génétique et les processus de spéciation, nous proposons qu'un "gène de spéciation" soit désigné, comme le sont tous les gènes contribuant à l'évolution de l'isolation reproductrice. La caractérisation d'un gène de spéciation implique la mise en évidence que ledit gène agit sur l'isolation reproductrice - démontrant par là que la divergence de locus a lieu avant la spéciation comme telle -; ainsi que la quantification de l'effet propre du gène concerné (c'est à dire l'augmentation du taux d'isolation reproductrice dû à cette divergence). Une revue d'un échantillon de gènes candidats à la qualification de "gène de spéciation" montre que peu de gènes satisfont aux critères. Une amélioration des techniques de caractérisation des gènes de spéciation permettra de clarifier leur nombre, leurs propriétés et leur impact sur la divergence du génome entier. Patrick Nosil and Dolph Schulter, in Trends in Ecology and Evolution, 2011, in press.

Source: http://www.sciencedirect.com/ / Traduction et adaptation: NZ