Approches intégrées du génome et du transcriptome dans les maladies complexes humaines

par Maxime Rotival

Thèse de doctorat en Génétique statistique

Sous la direction de Laurence Tiret.

Soutenue le 16-06-2011

à Paris 11 , dans le cadre de École doctorale Santé publique (2000-2015 ; Paris) , en partenariat avec Génomique cardiovasculaire (Paris) (laboratoire) et de Génomique cardiovasculaire (laboratoire) .

Le président du jury était Alexandre Alcaïs.

Le jury était composé de Laurence Tiret, Alexandre Alcaïs, Stéphane Robin, Philippe Broët.

Les rapporteurs étaient Pascal Roy.


  • Résumé

    Cette thèse a pour objet l'étude du lien génotype-transcriptome et de son influence sur le développement des maladies multifactorielles. Les apports de ce travail sont à la fois méthodologiques et appliqués. Nous étudions d'abord le lien génotype-transcriptome en établissant la liste des eQTL (expression Quantitative Trait Loci) dans le monocyte et nous évaluons l'apport de l'observation des eQTL pour l'interprétation des analyses d'association génome entier (GWAS). Nous proposons ensuite une méthode pour l'identification de variants génétiques affectant des modules de gènesco-régulés que nous appliquons à l'étude des données d'expression de monocytes issus d'une large étude populationnelle (GHS). Nous mettons ainsi en évidence plusieurs loci affectant l'expression de modules de gènes co-régulés, dont plusieurs sont impliqués dans la prédisposition au diabète de type I. Nous montrons également que le processus d'isolation des cellules monocytaires peut engendrer des biais liés à la contamination par des types cellulaires non désirés et nous proposons une approche pour contrôler ce type de biais dans les analyses.

  • Titre traduit

    Integrated approaches of genome and transcriptome in the study of human complex diseases


  • Résumé

    This thesis deals with the study of the relation between genotype and expression and its influence on the development of complex diseases. This work brings both methodological and applied results.First, we study the relation between genotype and transcriptome by establishing a database of eQTL (expression quantitative Trait Loci) in monocytes and we evaluate the contribution of eQTL for the interpretation of results from Genome Wide Association Studies (GWAS).We then provide a methodology for the identi_cation of genetic polymorphisms regulating modules of co-expressed genes that we apply to a large scale populationnal study of the monocyte transcriptome.We thus identify several loci associated with modules of co-regulated genes, several of which are involved in the susceptibility to type I diabetes. We also show that the isolation of monocytes can induce complex bias through contamination from unwanted cell types and we provide a method to control for such bias in the analysis.


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