Modelling of metabolic flexibility: toward a better understanding of animal adaptive capacities
Modélisation de la flexibilité métabolique : vers une meilleure compréhension des capacités adaptatives de l’animal
Résumé
A sustainable production requires breeding animals that are able to adapt to a large variety of environmental constraints and perturbations to maintain their performance. Metabolic flexibility is a key element for a better understanding of individual adaptation to environmental challenges. Elements participating in metabolism are organized in a complex biological network with regulatory factors acting at different spatial and temporal scales. Three modeling formalisms are described to address network organization when facing perturbations. Examples are given to illustrate applications in animal production science. These formalisms depend on the size of the biological network to be studied and the type of predictions (qualitative, quantitative): 1) structural modeling based on large graph mining to find influential nodes in the network, 2) stoichiometric modeling to analyze metabolic fluxes in a stationary state, and 3) dynamic modeling to observe time-course evolution of a subset of elements.
Une production durable nécessite de disposer d’animaux capables de s’adapter à une diversité croissante de contraintes et perturbations environnementales pour maintenir leurs performances de production. La flexibilité métabolique est un des leviers importants pour la compréhension de l’adaptation individuelle aux perturbations externes. Les éléments du métabolisme sont organisés en un réseau biologique vaste et complexe, recouvrant différentes échelles d’organisations spatiales et temporelles. Cet article présent trois formalismes de modélisation permettant de décrire ce réseau et y associe trois exemples illustratifs du comportement de ce réseau face à des perturbations telles que rencontrées en production animale. Ces formalismes dépendent de la taille du (sous)-réseau que l’on souhaite considérer et du type de prédictions souhaitées (qualitatives, quantitatives) : i) la modélisation structurelle qui se base sur l’étude des propriétés topologiques d’un réseau de grande taille, ii) la modélisation stœchiométrique qui permet d’analyser les flux métaboliques dans un état stationnaire et iii) la modélisation dynamique qui permet d’observer l’évolution des acteurs d’un réseau biologique dans le temps.