Modèle de wolpert

(A) force d`interaction spatiale du premier gène, en fonction de la distance | i − j | entre les sites de treillis pour différentes gammes d`interaction, r. (B) schéma schématique des interactions dans un modèle étendu de structuration qui permet des interactions à longue distance. La force d`interaction est indiquée par l`épaisseur des flèches. Deux gènes dans le modèle interagissent avec une forte interaction locale répressive. Le premier gène a des interactions spatiales répressives à longue portée faibles; le deuxième gène a de fortes interactions positives avec le voisin le plus proche. (C) schémas générés par les deux gènes pour trois gammes d`interactions différentes, r. L`état d`expression du premier gène est épinglé à ON à la limite antérieure par un signal morphogène fort, qui est nul ailleurs. L`échelle de longueur du motif résultant dépend de la plage d`interaction, r, du premier gène. Mais comment la régulation croisée Gap-Gap peut-elle augmenter la précision spatiale? Des modèles mathématiques détaillés de l`ensemble du système des gènes de l`écart — représentés en tant que circuit génique intégré — sont nécessaires pour répondre à cette question. Manu et coll.

[25] ont obtenu de tels modèles en les adaptant à des données d`expression quantitative. L`analyse des circuits génétiques résultants révèle que l`erreur réduite dans le placement des limites est due à la rétroaction dans les interactions réglementaires: BCD active non seulement HB mais aussi ses répresseurs KR et KNI (figure 2C). S`il y a plus de BCD dans un embryon, il y a aussi plus de répresseurs qui annulent effectivement l`augmentation de l`activation maternelle. Dans Kr KNI double mutants, cette compensation est manquante, et HB varie précisément comme prévu si elle devait dépendre de BCD seul. Cela commence à jeter de la lumière dans une perspective familière et mesurée. Un deuxième article des mêmes auteurs [26] utilise une approche mathématique plus rigoureuse pour montrer comment ce règlement se présente et, dans le processus, illustre comment la méthodologie de la théorie des systèmes complexes [29] peut être utilisée pour enquêter sur la dynamique du développement réel réseaux de régulation génique. Les auteurs analysent la structure dynamique, ou l`espace d`État, de leur modèle. L`espace d`État est un volume imaginaire avec (dans ce cas) les concentrations de régulateur comme dimensions.