Description du projet
Levure: adaptation métabolique à de nouveaux environnements
Les changements dans les conditions environnantes ou environnementales génèrent des changements au sein des cellules à travers des modifications de l’expression des gènes et des niveaux de protéines. Au niveau des microorganismes, ces changements peuvent affecter la grande majorité des gènes. Pourtant, le mécanisme sous-jacent de cette plasticité reste largement inconnu. Le projet MARY, financé par l’UE, entend enquêter sur les voies moléculaires qui permettent l’adaptation environnementale. Les chercheurs étudieront les isolats de levure qui se développent dans différentes niches environnementales et, avec l’aide de modèles métaboliques, déchiffreront les changements d’expression génique associés à l’adaptation. En plus de fournir des connaissances fondamentales sur le mécanisme d’adaptation cellulaire, les résultats auront également un impact profond sur la biotechnologie, ouvrant de nouvelles opportunités pour la manipulation de la levure.
Objectif
Microbes have evolved to make the best use of their environmental resources while retaining sufficient adaptive capacity to cope with changing conditions. However, even simple changes in the environment require major cellular rearrangements, that manifest in the transcriptome, proteome and metabolome of the cell. For instance, a change in the availability of just four non-essential nutrients affects expression of 2/3rds of all yeast genes. In essence, we do not understand the key molecular mechanisms that govern such huge plasticity, which buffering mechanisms prevent the collapse of the cellular system, and how an optimal resource allocation is achieved to allow cells to thrive in so many environments. In this project, we will analyse a large collection of yeast wild isolates grown in conditions that resemble different ecological niches. We will identify the key molecular pathways that enable environmental adaption. Thanks to unique high-throughput capacities of the host laboratory, I will be able to record proteomes, metabolomes and growth properties of the wild yeast strains. I’ll link these molecular datasets to fitness and metabolism. My background being in big data analysis and network modelling, I will use genome-scale metabolic models and machine-learning to characterize how changes in protein resource allocation impact the distribution of metabolic flux in such context, and define, what are the regulatory mechanisms influencing metabolism at its different levels. Eventually, the knowledge gained will enable me to build a predictive model to understand the drivers of adaptations to ecological niche. By deepening our understanding of the mechanisms behind metabolic niche adaptation, this project will not only answer fundamental questions about the inner working of the cell but will also increase our ability to engineer yeast for biotechnological applications and to understand the problematic resilience of fungal pathogens to therapeutic interventions.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Mots‑clés
Programme(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-MSCA-IF-2020
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MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Coordinateur
OX1 2JD Oxford
Royaume-Uni