Etude bioinformatique de l'épigénome au cours de la différenciation des lymphocytes T et des leucémies

par Mohamed Belhocine

Thèse de doctorat en Biologie. Bioinformatique et génomique

Sous la direction de Salvatore Spicuglia et de Vahid Asnafi.

Le président du jury était Jacques Van Helden.

Le jury était composé de Denis Puthier.

Les rapporteurs étaient Bernard Mari, Daniel Gautheret.


  • Résumé

    Des études récentes ont mis en évidence qu’au moins 70% du génome humain est transcrit et produit une myriade d’ARN non codants. Au début de ma thèse j’ai utilisé des données de RNA-Seq sens-spécifique pour identifier les transcrits divergents dans les tissus primaires de souris. J’ai utilisé aussi des données ChIP-Seq afin d’analyser leurs caractéristiques épigénétiques. Nous avons trouvé que la transcription divergente est associée de manière significative à des gènes liés à la régulation de la transcription et le développement.Dans un deuxième temps, je me suis intéressé à l'identification et la caractérisation des lncRNA chez l'homme. J’ai appliqué des approches statistiques pour quantifier leur expression et identifier ceux qui sont (dé)régulés dans un contexte normal ou leucémique Dans un troisième temps. Au cours de ma thèse, je me suis attaché à étudier le mécanisme moléculaire épigénomique ainsi qu'à développer un pipeline bioinformatique permettant d'identifier les gènes (codant ou non codant) associés à des profils H3K4me2/3 étendus. Ainsi, j’ai mis en évidences que ces profils étendus étaient directement dépendants d'un processus transcriptionelle impliquant des nouveaux mécanismes de régulation. Cette étude a donné aussi lieu à une publication dont je suis cosignataire en premier auteur. (Zacarias, Belhocine et al. Journal of Immunology 2015). Cette nouvelle approche devrait s'avérer très utile dans d'autres modèles développementaux et/ou pathologiques et peuvent être utilisé comme outil de prioritisation des candidats les plus relevant dans des approches plus globale.

  • Titre traduit

    Bioinformatic study of the epigenome during T cell differentiation and leukemia


  • Résumé

    Recent studies indicate that at least 70% of the human genome is transcribed into a myriad of both coding and non-coding RNAs. at the beginning of my thesis I used RNA-Seq data to identify divergent transcripts in mouse primary tissues. I also used the ChIP-Seq data to analyze their epigenetic characteristics. The results demonstrated that divergent transcription was significantly associated with genes related to transcription regulation and development. In a second phase, I was interested in the LncRNAs identification and characterization during the development of human T lymphocytes and in T acute lymphoblastic leukemia (T-ALL). I applied statistical approaches to quantify their expression and identify those that are regulated in a normal or leukemic contextSubsequently, I determined the most appropriate approach to prioritize the functional role of LncRNAs. Indeed, I focused on studying the molecular epigenomic mechanism marking and developed a bioinformatics pipeline to identify genes (coding or non-coding) associated with the extended profiles of H3K4me2/3. Evidence generated through the pipeline demonstrated that these extended profiles were directly dependent on specific transcriptional process involving new regulatory mechanisms.In conclusion, this body of work has resulted in a more comprehensive approach to determining the true functional role of LncRNAs in both normal biological context and in human disease.


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