Thèse soutenue

G4-Hunter : un nouvel algorithme pour la prédiction des G-quadruplexes

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Auteur / Autrice : Amina Bedrat
Direction : Jean-Louis Mergny
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Bioinformatique
Date : Soutenance le 06/11/2015
Etablissement(s) : Bordeaux
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de la vie et de la santé (Bordeaux)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : ARN : Régulations naturelle et artificielle (Bordeaux)
Jury : Président / Présidente : Roger Marthan
Examinateurs / Examinatrices : Patrizia Alberti, Marie Beurton-Aimar, Jean-Christophe Andrau
Rapporteurs / Rapporteuses : Geneviève Pratviel, Jean-Pierre Perreault

Mots clés

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Résumé

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Des séquences compatibles avec la formation de G4 sont présentes au niveau de certaines régions clés du génome telles que les extrémités des chromosomes, mais également les régions de commutation de classe des immunoglobulines, les promoteurs de certains gènes dont des oncogènes et des séquences transcrites. Plus de 370 000 cibles potentielles ont été prédites lors des analyses bioinformatiques du génome humain. Cependant, ces prédictions ne sont pas exhaustives étant limitées par la formulation des algorithmes de prédiction utilisés. En effet, les séquences recherchées suivent la formule consensus suivante G3+N(1−7)G3+N(1−7)G3+N(1−7)G3+. Ainsi, en apportant plus de souplesse dans la description du quadruplex nous pourrons identifier et localiser plus de cibles potentielles. C’est pourquoi, nous proposons un nouvel algorithme G4-Hunter qui permettra l’identification la plus exhaustive possible de séquences cibles en prenant en compte la totalité de la région et non plus uniquement la cible potentielle. Par ailleurs, une étude expérimentale à grande échelle (sur une centaine de séquences cibles) a été menée afin de valider et tester la robustesse de G4-Hunter. A l’aide de ce nouvel outil, nous avons pu identifier de nouvelles séquences cibles non identifiées par les approches déjà existantes au sein des génomes humain, HIV et Dictyostelium discoideum.