Base de données de séquences, phylogénie et identification bactérienne

par Grégory Devulder

Thèse de doctorat en Biologie

Sous la direction de Jean-Pierre Flandrois.

Soutenue en 2004

à Lyon 1 .


  • Résumé

    Les méthodes conventionnelles d'identification et de caractérisation des micro-organismes reposent sur des critères biochimiques ou phénotypiques. Ces méthodes éprouvées et performantes pour l'identification d'un grand nombre d'espèces, présentent toutefois des performances limitées pour l'identification de certaines espèces. L'objectivité de l'information contenue dans les séquences d'ADN et l'augmentation importante des séquences contenues dans les bases de données ouvrent de nouvelles perspectives liées à l'utilisation des méthodes moléculaires dans le cadre de l'identification bactérienne. Les différentes étapes indispensables à l'identification moléculaire peuvent être longues et fastidieuses. Leur automatisation était donc indispensable. Nous avons développé BIBI (Bio Informatic Bacterial Identification) un environnement d'identification bactérien à partir des séquences d'ADN. Accessible sur internet (http://pbil. Univ-lyon1. Fr/bibi), et utilisable quel que soit le domaine d'activité, ce programme garantit un temps de réponse constant et une universalité des résultats. Pour accroître la pertinence du résultat, nous avons également mis en place des banques de séquences adaptées à l'identification bactérienne. Associées à BIBI, ces bases taxinomiquement propres ont pour vocation d'assister l'utilisateur dans le processus d'identification

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La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 210 p.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : 146 réf. bibliogr. Index

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Claude Bernard (Villeurbanne, Rhône). Service commun de la documentation. BU Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : T50/210/2004/145bis
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