''Coupable par association'' : exploitation de ressources transcriptomiques pour la construction de réseaux de co-expression de gènes dédiés à l'élucidation de voies cellulaires

No title available

• Auteur / Autrice : Franziska Liesecke
• Direction : Olivier Pichon, Thomas Dugé de Bernonville
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de la vie et de la santé.Bio-informatique
• Date : Soutenance le 02/10/2018
• Etablissement(s) : Tours
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Santé, Sciences Biologiques et Chimie du Vivant (Centre-Val de Loire ; 2012-....)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Biomolécules et biotechnologies végétales (Tours)
• Jury : Président / Présidente : Élisabeth Huguet
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Sabine Carpin
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Philippe Delavault, Sébastien Aubourg

Mots clés

Mots clés contrôlés

Bioinformatique

Méthode de traitement de données par groupe

Séquençage de l'ARN

Expression génique

Mots clés libres

Réseau de co-expression

Voies de signalisation

Voies cellulaires

Co-expression network

Transcriptomics

Metabolic pathways

Signaling pathwways

Résumé

Avec l’essor de technologies transcriptomiques à haut débit, une grande quantité de données a été générée.Ce travail est axé sur la réutilisation de ces données publiquement disponibles, pour la construction deréseaux de co-expression de gènes et leur exploitation dans l’élucidation de voies métaboliques et designalisation. Ce travail, dont l’objectif a été de fournir une méthodologie pour l’identification de gènescandidats, est axé autour de trois aspects : (i) le choix d’une distance appropriée pour évaluer la similarité deprofils d’expression entre gènes, (ii) l’identification du nombre d’échantillons minimal à inclure dans lamatrice d’expression, et (iii) la comparaison de réseaux, de type Pathway Level Co-expression (PLC) dedifférentes espèces et construits, avec les gènes codant les acteurs de la voie Multi Step Phosphorelay (MSP)comme guides.

With the rise of high throughput technologies able to provide a large-scale view of transcriptomes, a highamount data has been produced. This work focuses on publicly available data reuse to construct gene coexpressionnetworks for metabolic or signalling pathways elucidation. The final aim of this work, was toprovide a methodology for candidate gene identification and thus focuses on (i) the choice of an appropriateddistance to evaluate similarity between gene expression profiles, (ii) the identification of a minimal numberof samples to be included in the expression matrix in order to construct robust co-expression networks, andfinally (iii) the comparison of targeted co-expression networks built with the Pathway Level Co-expression(PLC) approach and using guide genes coding actors of the Multi Step Phosphorelay (MSP) among differentspecies.