Soutenance de thèse - Emma Leroux

À propos de cet événement

Sous la direction de Hadi Boukhatmi La voie de signalisation Notch joue un rôle central dans le contrôle de nombreux processus cellulaires. Cependant, comment différents niveaux de signalisation Notch sont décodés à l’échelle transcriptionnelle demeure une question ouverte. J’ai abordé cette question en utilisant les progéniteurs musculaires adultes (AMP), à l’origine des muscles du vol chez la drosophile. Bien que tous les AMP soient exposés à la signalisation Notch, ils se diversifient en populations distinctes donnant naissance aux muscles du vol indirects (IFM) et directs (DFM). J’ai montré que les niveaux de signalisation Notch diffèrent entre ces populations, avec une signalisation plus élevée chez les progéniteurs IFM que DFM, et que cette différence dépend, au moins en partie, de la distribution du ligand de Notch, Delta, dans la niche épithéliale environnante. Afin de comprendre comment ces différences sont décodées au niveau transcriptionnel, j’ai optimisé une approche de FISH en molécule unique (smFISH) (Leroux et al., 2023) et développé un nouveau rapporteur basé sur le système MS2-MCP permettant de suivre la transcription dépendante de Notch. Grâce à ces approches, j’ai montré que les progéniteurs des IFM et DFM présentent des dynamiques de bursts transcriptionnels distinctes. Les progéniteurs des IFM présentent des bursts transcriptionnels significativement plus longs, tandis que leur fréquence, leur amplitude et la durée des phases OFF restent comparables entre les deux populations. L’ensemble de ces résultats montre que les différences quantitatives de signalisation Notch sont décodées par une modulation de la durée des bursts transcriptionnels au cours de la spécification des progéniteurs musculaires. Composition du jury • Joana Esteves de Lima, Researcher, IMRB, France • Lucas Waltzer, Senior researcher, iGReD, France • Nathalie Dostatni, Lecturer, Institut Curie, France • Régis Giet, Senior researcher, IGDR, France • Directeur de thèse : Hadi Boukhatmi, Researcher, IGDR, France Télécharger l'affiche