Décoder la dynamique de la réparation couplée à la transcription par excision de nucléotides // Decoding the dynamics of transcription-coupled Nucleotide Excision Repair.

L'intégrité du génome est essentielle au fonctionnement cellulaire et à la prévention des maladies, les défauts de réparation de l'ADN étant associés au cancer, aux troubles neurodégénératifs et au vieillissement prématuré. La réparation par excision de nucléotides (NER), une voie évolutivement conservée, élimine les lésions volumineuses de l'ADN, comme les dimères de pyrimidine (CPD) induits par les UV, via deux sous-voies : la réparation globale du génome (GGR) et la réparation couplée à la transcription (TCR). Alors que le GGR surveille l'ensemble du génome, le TCR priorise les lésions bloquant l'ARN polymérase II (RNAP II) pour maintenir la continuité transcriptionnelle. Les avancées récentes en génomiques permettent une cartographie des CPD et de leur réparation sur tout le génome, mais les interactions entre la dynamique de la RNAP II, la reprogrammation transcriptionnelle et la réparation de l'ADN restent mal comprises.
Ce projet utilise la bio-informatique pour décrypter la coordination spatiotemporelle du TCR chez Saccharomyces cerevisiae. En intégrant des données génomiques (incluant CPD, ChIP-seq RNAP II et cinétiques de réparation), nous visons à (i) élucider la dynamique de bloquage et d'éviction de la RNAP II aux sites de CPD, en corrélant ces comportements à l'efficacité de la TCR chez des souches sauvages et déficientes en NER ; (ii) Charactériser les réponses transcriptionnelles et post-transcriptionnelles aux dommages UV via des données SLAM-seq pour quantifier les taux de synthèse/dégradation d'ARN et identifier des réseaux de gènes dépendants de la réparation ; et (iii) collaborer avec des experts en modélisation de la Maison de la Simulation pour développer des modèles stochastiques prédictifs de la TCR, validés par des données expérimentales.
En exploitant des pipelines existants (Nextflow, Bowtie, scripts R/bash) et le calcul haute performance, ce travail interdisciplinaire relie la génomique expérimentale à la modélisation computationnelle pour révéler comment la dynamique de la RNAP II orchestre la maintenance du génome après irradiation UV. Le projet approfondit la recherche fondamentale sur les lien entre les mécanismes assurant l'intégrité du génome et son expression. Ce projet participe aussi à la transition numérique en biologie, transformant des données complexes en modèles prédictifs. En développant des outils bio-informatiques open-source, nous visons à élargir leurs applications en recherche sur le cancer et le vieillissement, avec des implications potentielles pour la médecine personnalisée, comme des diagnostics de déficiences en réparation de l'ADN ou des stratégies pour améliorer l'efficacité des chimiothérapies. Ce travail illustre la synergie entre découverte biologique et innovation computationnelle, éclairant des mécanismes conservés essentiels pour la santé humaine.
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Genome integrity is vital for cellular function and disease prevention, as defects in DNA repair are linked to cancer, neurodegenerative disorders, and premature ageing. Nucleotide excision repair (NER), an evolutionarily conserved pathway, removes bulky DNA lesions, such as ultraviolet (UV)-induced cyclobutane pyrimidine dimers (CPDs), through two subpathways: global genome repair (GGR) and transcription-coupled repair (TCR). While GGR scans the entire genome, TCR prioritizes lesions that obstruct RNA Polymerase II (RNAP II) to maintain the continuity of transcription. Recent advancements in genomic tools have provided a genome-wide overview of CPD distribution and repair; however, the relationship between RNAP II dynamics, transcriptional reprogramming, and DNA repair is poorly understood.
This PhD project utilizes bioinformatics to explore TCR's spatial and temporal coordination in *Saccharomyces cerevisiae*. By integrating genomic datasets—including UV damage sequencing (UV-damage-seq), RNAP II occupancy maps, and repair kinetics—we aim to (i) elucidate how RNAP II stalls and evicts at CPD sites, correlating these behaviours with TCR efficiency in both wild-type and NER-deficient strains; (ii) analyze transcriptional and post-transcriptional responses to UV damage using SLAM-seq data to quantify RNA synthesis and degradation rates and identify repair-dependent gene networks; and (iii) collaborate with computational scientists at Maison de la Simulation to develop predictive stochastic models of TCR that are validated against experimental data.
By leveraging existing pipelines (Nextflow, Bowtie, and custom R/Bash scripts) and employing high-performance computing, this interdisciplinary work connects experimental genomics with computational modelling to unravel how RNAP II dynamics orchestrate genome maintenance after UV exposure. The project contributes to fundamental research on the coordination between genome maintenance and expression mechanisms, while advancing the numerical transition in biology, converting complex datasets into predictive frameworks. By developing open-source bioinformatics tools, we aim to facilitate broader applications in cancer and ageing research, with potential implications for personalized medicine, such as diagnostics for DNA repair deficiencies or strategies to enhance chemotherapy efficacy. This work exemplifies the synergy between biological discovery and computational innovation, offering insights into conserved mechanisms critical for human health.
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Début de la thèse : 01/10/2025

Contrats ED : Programme blanc GS-LSaH

Université Paris-Saclay GS Life Sciences and Health

577 Structure et Dynamique des Systèmes Vivants

Biologiste, biologiste informaticien et/ou mathématicien. Être ouvert d'esprit, curieux et désireux d'apprendre.
Biologist, computational biologist and / or mathematician. Being open-minded, curious and eager to learn.