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Mapping Transcriptome/Phénotype des neurones dopaminergiques mésencéphaliques

Le phénotype électrique des neurones est déterminé par l’action conjointe d’une multitude de canaux ioniques, sensibles au potentiel, activés par le calcium ou activés par des ligands. Comprendre l’émergence d’un phénotype électrique donné, et son maintien au cours de la longue vie du neurone, en dépit de perturbations internes et externes, exige de développer des approches systémiques qui considèrent les canaux responsables de l’activité comme un ensemble organisé et non comme des entités isolées. Au cours des dernières années, nous avons mis en place ce type d’approche en combinant enregistrements électrophysiologiques de neurones uniques et PCR quantitative microfluidique afin d’obtenir, sur les mêmes neurones, une quantification précise des variations du phénotype électrique et des niveaux d’expression des canaux ioniques le sous-tendant. Nous travaillons sur les neurones dopaminergiques de la substance noire compacte, qui ont la particularité de générer une activité spontanée pacemaker observable in vivo et in vitro. Cette spécificité permet, dans un premier temps, de se limiter à une analyse des conductances intrinsèques (canaux sensibles au potentiel et au calcium) et à leurs liens avec l’activité intrinsèque générée par ces neurones.

Le projet de Master 2 s’inscrira dans la continuité de ce travail, et visera à poursuivre la caractérisation transcriptome/phénotype déjà engagée sur les neurones dopaminergiques. Le projet impliquera de caractériser les variations du phénotype électrique de souris KOs pour certains canaux ioniques, et de récolter les ARNm afin de déterminer les modifications d’expression de canaux ioniques associées. L’étudiant sera en charge des enregistrements électrophysiologiques (patch-clamp) ainsi que la récolte d’ARNm par aspiration du cytoplasme, la quantification des ARNm étant réalisée sur une plateforme externe. L’analyse des données sera faite au laboratoire par l’utilisation d’analyses mathématiques multi-variées.

Méthodes : patch-clamp sur tranches de cerveau, PCR quantitative sur cellule unique, analyses mathématiques multi-variées.

Contact : jean-marc.goaillard@univ-amu.fr Tel : 04 91 69 89 54

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