Développement de méthodes évolutionnaires d'extraction de connaissance et application à des systèmes biologiques complexes

Development of evolutionary knowledge extraction methods and their application in biological complex systems

• Auteur / Autrice : Benjamin Linard
• Direction : Julie D. Thompson
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Bioinformatique
• Date : Soutenance le 15/10/2012
• Etablissement(s) : Strasbourg
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de génétique et de biologie moléculaire et cellulaire (Strasbourg)
• Jury : Président / Présidente : Jean-François Gibrat
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Laurence Despons
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Klaas Vandepoele

Mots clés

Mots clés contrôlés

Exploration de données

Évolution

Espèces (biologie)

Gestion des connaissances -- Logiciels

Modèles mathématiques

Biologie systémique

Bioinformatique

Mots clés libres

Orthologie

Extraction de connaissance

Évolution

Réseaux biologiques

Orthology

Knowledge extraction

Evolution

Biological networks

Résumé

La biologie des systèmes s’est beaucoup développée ces dix dernières années, confrontant plusieurs niveaux biologiques (molécule, réseau, tissu, organisme, écosystème…). Du point de vue de l’étude de l’évolution, elle offre de nombreuses possibilités. Cette thèse porte sur le développement de nouvelles méthodologies et de nouveaux outils pour étudier l’évolution des systèmes biologiques tout en considérant l’aspect multidimensionnel des données biologiques. Ce travail tente de palier un manque méthodologique évidant pour réaliser des études haut-débit dans le récent domaine de la biologie évolutionnaire des systèmes. De nouveaux messages évolutifs liés aux contraintes intra et inter processus ont été décrites. En particulier, mon travail a permis (i) la création d’un algorithme et un outil bioinformatique dédié à l’étude des relations évolutives d’orthologie existant entre les gènes de centaines d’espèces, (ii) le développement d’un formalisme original pour l’intégration de variables biologiques multidimensionnelles permettant la représentation synthétique de l’ histoire évolutive d’un gène donné, (iii) le couplage de cet outil intégratif avec des approches mathématiques d’extraction de connaissances pour étudier les perturbations évolutives existant au sein des processus biologiques humains actuellement documentés (voies métaboliques, voies de signalisations…).

Systems biology has developed enormously over the 10 last years, with studies covering diverse biological levels (molecule, network, tissue, organism, ecology…). From an evolutionary point of view, systems biology provides unequalled opportunities. This thesis describes new methodologies and tools to study the evolution of biological systems, taking into account the multidimensional properties of biological parameters associated with multiple levels. Thus it addresses the clear need for novel methodologies specifically adapted to high-throughput evolutionary systems biology studies. By taking account the multi-level aspects of biological systems, this work highlight new evolutionary trends associated with both intra and inter-process constraints. In particular, this thesis includes (i) the development of an algorithm and a bioinformatics tool dedicated to comprehensive orthology inference and analysis for hundreds of species, (ii) the development of an original formalism for the integration of multi-scale variables allowing the synthetic representation of the evolutionary history of a given gene, (iii) the combination of this integrative tool with mathematical knowledge discovery approaches in order to highlight evolutionary perturbations in documented human biological systems (metabolic and signalling pathways...).