Identification des motifs de voisinage conservés dans des contextes métaboliques et génomiques

par Alexandra Zaharia

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Christine Froidevaux.

Soutenue le 28-09-2018

à Paris Saclay , dans le cadre de École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne) , en partenariat avec Laboratoire de recherche en informatique (Orsay, Essonne) (laboratoire) et de Université Paris-Sud (établissement opérateur d'inscription) .


  • Résumé

    Cette thèse s'inscrit dans le cadre de la biologie des systèmes et porte plus particulièrement sur un problème relatif aux réseaux biologiques hétérogènes. Elle se concentre sur les relations entre le métabolisme et le contexte génomique, en utilisant une approche de fouille de graphes.Il est communément admis que des étapes enzymatiques successives impliquant des produits de gènes situés à proximité sur le chromosome traduisent un avantage évolutif du maintien de cette relation de voisinage au niveau métabolique ainsi que génomique. En conséquence, nous choisissons de nous concentrer sur la détection de réactions voisines catalysées par des produits de gènes voisins, où la notion de voisinage peut être modulée en autorisant que certaines réactions et/ou gènes soient omis. Plus spécifiquement, les motifs recherchés sont des trails de réactions (c'est-à-dire des séquences de réactions pouvant répéter des réactions, mais pas les liens entre elles) catalysées par des produits de gènes voisins. De tels motifs de voisinage sont appelés des motifs métaboliques et génomiques.De plus, on s'intéresse aux motifs de voisinage métabolique et génomique conservés, c'est-à-dire à des motifs similaires pour plusieurs espèces. Parmi les variations considérées pour un motif conservé, on considère l'absence/présence de réactions et/ou de gènes, ou leur ordre différent.Dans un premier temps, nous proposons des algorithmes et des méthodes afin d'identifier des motifs de voisinage métabolique et génomique conservés. Ces méthodes sont implémentées dans le pipeline libre CoMetGeNe (COnserved METabolic and GEnomic NEighborhoods). À l'aide de CoMetGeNe, on analyse une sélection de 50 espèces bactériennes, en utilisant des données issues de la base de connaissances KEGG.Dans un second temps, un développement de la détection de motifs conservés est exploré en prenant en compte la similarité chimique entre réactions. Il permet de mettre en évidence une classe de modules métaboliques conservés, caractérisée par le voisinage des gènes intervenants.

  • Titre traduit

    Mining conserved neighborhood patterns in metabolic and genomic contexts


  • Résumé

    This thesis fits within the field of systems biology and addresses a problem related to heterogeneous biological networks. It focuses on the relationship between metabolism and genomic context through a graph mining approach.It is well-known that succeeding enzymatic steps involving products of genes in close proximity on the chromosome translate an evolutionary advantage in maintaining this neighborhood relationship at both the metabolic and genomic levels. We therefore choose to focus on the detection of neighboring reactions being catalyzed by products of neighboring genes, where the notion of neighborhood may be modulated by allowing the omission of several reactions and/or genes. More specifically, the sought motifs are trails of reactions (meaning reaction sequences in which reactions may be repeated, but not the links between them). Such neighborhood motifs are referred to as metabolic and genomic patterns.In addition, we are also interested in detecting conserved metabolic and genomic patterns, meaning similar patterns across multiple species. Among the possible variations for a conserved pattern, the presence/absence of reactions and/or genes may be considered, or the different order of reactions and/or genes.A first development proposes algorithms and methods for the identification of conserved metabolic and genomic patterns. These methods are implemented in an open-source pipeline called CoMetGeNe (COnserved METabolic and GEnomic NEighborhoods). By means of this pipeline, we analyze a data set of 50 bacterial species, using data extracted from the KEGG knowledge base.A second development explores the detection of conserved patterns by taking into account the chemical similarity between reactions. This allows for the detection of a class of conserved metabolic modules in which neighboring genes are involved.



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