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Solving Biological Problems that require Math Gradient Formation for the Cell Size in Fission Yeast Mentor Sascha Dalessi Students Johan Merçay Fabien Delapierre Lucas Degrugillier Olivier Hachet, DMF, UNIL Coordinated by Sven Bergmann

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Solving Biological Problems that require Math Gradient Formation for the Cell Size in Fission Yeast. Coordinated by Sven Bergmann. Mentor Sascha Dalessi Students Johan Merçay Fabien Delapierre Lucas Degrugillier. Olivier Hachet, DMF, UNIL. Contexte. - PowerPoint PPT Presentation

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Page 1: Mentor Sascha Dalessi Students Johan Merçay Fabien Delapierre Lucas Degrugillier

Solving Biological Problems that require MathGradient Formation for the Cell Size in Fission Yeast

Mentor

Sascha Dalessi

Students

Johan Merçay

Fabien Delapierre

Lucas DegrugillierOlivier Hachet, DMF, UNIL

Coordinated by Sven Bergmann

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Contexte

Étude sur les mécanismes de contrôle et d'entrée en mitose de la levure S. Pombe menée par le groupe de recherche du

Professeur Sophie Martin

Deux articles parus dans Cell et Nature

Martin SG and Berthelot-Grosjean M. « Polar gradients of the DYRK-family kinase Pom1 couple cell length with the cell cycle » 2009. Nature 459: 852-6

Hachet O. & al. « A phosphorylation cycle shapes gradients of the DYRK-family kinase Pom1 at the plasma membrane » 2011. Cell 145: 1116-1128

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Aspect Biologique

Identification du rôle de la protéine pom1

Forme gradient cortical et intracellulaire servant à mesurer la taille de la cellule et permet à la levure de contrôler l'entrée en mitose

Pom1-GFPOlivier Hachet, DMF, UNIL

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Interaction de pom1 avec cdr2 inhibe l'entrée en mitose

Pom1 prévient l'entrée prématurée en mitose des cellules de petite taille

Rôle de Pom1

SG Matin & M Berthelot-Gorsjean Nature 459 (2009)

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Formation du gradientCycle de phosphorylation de Pom1

Olivier Hachet & al. Cell 145 (2011)

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But du projet

Mieux comprendre le mécanisme de diffusion de Pom1 le long de la membrane

Établir un modèle mathématique permettant de décrire la formation du gradient

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Développement

Trois étapes :

Extraction de données (Image J) Analyse de données (Mathematica) Modélisation (matlab)

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Extraction des données

Utilisation d'Image J pour extraire des données numériques des images

Le gradient de pom1-GFP est exprimé en niveaux de gris

La concentration de GFP est proportionnelle à l'intensité

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Mathematica

Traiter les données d'imageJ et définir des profils d'expression

Comparer les profils retournés par le Plug-in avec les nôtres

Validation du Plug-in

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Données « à la main »

1ère étape pour les données « à la main » : Moyenne des 5 images Soustraction de la valeur du background

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Comparaison avec le plug-in

Transformer les données pour les rendre comparables : Origine de l'axe des x différent Taille de l'axe des x différent

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Les résultatsProfils Plug-in systématiquement moins élevés :

Ligne 1 Ligne 2 Ligne 3 Ligne 40

2

4

6

8

10

12

1 colonne

2 colonne

3 colonne

1 2 3 4 5 6 7 8 9 100

100

200

300

400

500

600

700

Valeurs du background

MainPlug

Gra

y V

alu

e

Page 14: Mentor Sascha Dalessi Students Johan Merçay Fabien Delapierre Lucas Degrugillier

La suite

Confirmer le Plug-in

Analyses statistiques sur plusieurs profils

Définir un modèle mathématique à l'aide d'équations différentielles