Analyses bioinformatiques dans le cadre de la génomique du SIDA

par Cédric Coulonges

Thèse de doctorat en Bioinformatique

Sous la direction de Jean-François Zagury.

Soutenue le 16-12-2011

à Paris, CNAM , dans le cadre de Ecole doctorale Arts et Métiers (Paris) , en partenariat avec Génomique, bioinformatique et pathologies du système immunitaire (Paris) (équipe de recherche) .

Le président du jury était Aurélien Latouche.

Le jury était composé de Jean-François Zagury, Aurélien Latouche, Christiane Guinot, Laurence Tiret, Mickaël Guedj.

Les rapporteurs étaient Christiane Guinot, Laurence Tiret.


  • Résumé

    Les technologies actuelles permettent d’explorer le génome entier pour y découvrir des variants génétiques associés aux maladies. Cela implique des outils bioinformatiques adaptés à l’interface de l’informatique, des statistiques et de la biologie. Ma thèse a porté sur l’exploitation bioinformatique des données génomiques issues de la cohorte GRIV du SIDA et du projet international IHAC (International HIV Acquisition Consortium). Posant les prémices de l'imputation, j’ai d’abord développé le logiciel SUBHAP. Notre équipe a montré que la région HLA était essentielle dans la non progression et le contrôle de la charge virale et cela m’a conduit à étudier le phénotype non-progresseur non « elite ». J’ai ainsi révélé un variant du gène CXCR6 qui, en dehors du HLA, est le seul résultat identifié par approche génome-entier et répliqué. L’imputation des données du projet IHAC (10000 patients infectés et 15000 contrôles) a été réalisée et des premières associations sont en cours d’exploration.

  • Titre traduit

    Bioinformatics analyses in the context of AIDS genomic


  • Résumé

    Nowadays with the newest technologies, the entire genome can be explored to uncover genetic variants which may be linked to diseases. This requires bioinformatics tools which are adequate for studies which are at the border between computing, statistics and biology. My thesis work focused on the bioinformatical analysis of genomic data from the GRIV AIDS cohort and from the IHAC (International HIV Acquisition Consortium) project. I first laid the foundation for imputation work by developing the SUBHAP software. Our team showed that the HLA region was essential in non-progression and viral charge control. This led me to study the non progressor non elite phenotype. Thus, I uncovered a variant of the CXCR6 gene which is, apart from HLA, the only result identified with a GWAS approach so far and which has been reproduced. The imputation of data from the IHAC project (10000 infected patients and 15000 control subjects) was also performed and the first associations are now being studied.


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