Gene duplication and cell type evolution in Cnidaria

Duplication de gènes et évolution des types cellulaires chez les cnidaires Les avancées récentes en microfluidique ont permis l'essor de la transcriptomique unicellulaire, une méthodologie donnant accès à l'expression génique à une résolution sans précédent. La transcriptomique unicellulaire (scRNA-seq) constitue une avancée majeure par rapport à la transcriptomique bulk en atteignant l'échelle de la cellule individuelle, unité fondamentale de l'organisme. La transcriptomique bulk, apparue avec le séquençage ARN à haut débit Illumina/Solexa à la fin des années 2000, mesure une expression moyenne à l'échelle de populations cellulaires. À l'inverse, la scRNA-seq permet de résoudre les différences entre cellules, rendant possible la dissection de tissus complexes et l'identification des déterminants transcriptomiques de la diversité cellulaire. Elle est devenue un outil central en oncologie, en immunologie et en biologie du développement, notamment pour identifier des populations cellulaires rares et cartographier les cellules à différents stades de vie. Ces cartographies, appelées atlas cellulaires, offrent une vue d'ensemble de la diversité cellulaire et permettent d'inférer les dynamiques de différenciation. Si la biologie du développement se prête à la transcriptomique unicellulaire comparative par l'étude du devenir cellulaire au cours de l'ontogenèse, la biologie évolutive étend cette approche à l'analyse de l'évolution des programmes cellulaires. Les types cellulaires peuvent être organisés en relations hiérarchiques arborescentes, reflétant des caractéristiques régulatrices partagées. Considérer les cellules comme des unités évolutives permet ainsi d'assimiler l'émergence de nouveaux types cellulaires à des événements de spéciation, les types cellulaires frères héritant d'un cœur régulateur commun issu d'un ancêtre cellulaire. La transcriptomique unicellulaire comparative entre espèces permet dès lors d'inférer des états ancestraux et d'identifier les points de divergence entre types cellulaires apparentés. L'identification des gènes critiques pour l'identité cellulaire soulève deux questions majeures : comment ces gènes sont-ils apparus et quelles fonctions déclenchent la spéciation cellulaire ? Ces questions peuvent être abordées par des comparaisons interspécifiques et des reconstructions phylogénétiques, tout en tenant compte de contraintes méthodologiques et bioinformatiques. Cette thèse présente des outils visant à caractériser les gènes impliqués dans l'évolution des cnidocytes à partir d'un type cellulaire neuronal ancestral. Les cnidocytes, ou cellules urticantes, constituent la synapomorphie des cnidaires, un embranchement apparu il y a environ 600 millions d'années et comprenant près de 10 000 espèces. Bien qu'ils présentent une diversité morphologique et fonctionnelle, les atlas de scRNA-seq ont établi que les cnidocytes forment un type cellulaire distinct unifié par une expression génique commune. Plusieurs indices suggèrent une origine neuronale, notamment une activité mécanoréceptrice et des origines développementales partagées, comme montré chez Nematostella vectensis. La divergence entre neurones et cnidocytes a été associée à la duplication d'un facteur de transcription essentiel à la différenciation terminale, soulignant le rôle des duplications géniques dans l'émergence de nouveaux types cellulaires, bien que cette observation reste limitée à une seule espèce. J'ai développé deux outils pour exploiter les données de scRNA-seq dans ce contexte. Le premier identifie des types cellulaires équivalents entre espèces à partir de gènes orthologues et extrait des signatures transcriptomiques, permettant de retrouver le cœur identitaire des cnidocytes et des neurones. Le second explore leur divergence en exploitant la topologie des arbres de familles géniques afin de détecter des événements de duplication, identifiant des gènes candidats susceptibles d'expliquer la divergence à partir d'un ancêtre neuronal et fournissant un cadre pour l'étude de l'évolution neuronale.