Thèse soutenue

Combinatoire des mutations génétiques

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Auteur / Autrice : Raphael Champeimont
Direction : Alessandra Carbone
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 15/12/2014
Etablissement(s) : Paris 6
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Biologie Computationnelle et Quantitative
Jury : Examinateurs / Examinatrices : Claudine Devauchelle, Alain Denise, Bernard Dujon, François Penin

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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Dans une première partie, je présente le travail que j’ai accompli sur la coévolution moléculaire. Je présente le contexte biologique et les différentes mesures qui permettent de détecter la conservation et la coévolution à l’échelle des acides aminés. Ensuite, je montre une application de ces mesures à la détection des résidus critiques dans la protéine P53 liée au cancer. Dans ce but, j’ai créé une évaluation des différentes méthodes de prédiction. J’utilise ensuite la même méthodologie sur une base de données de mutations liées à des maladies génétiques. Je montre également comment la coévolution au niveau des résidus permet de découvrir des interactions protéine-protéine sur le virus de l’hépatite C. Enfin, je présente l’algorithme PruneTree, qui permet de filtrer des ensembles de séquences utilisés comme entrée par les programmes de détection de coévolution.Dans une deuxième partie, je m’intéresse à l’étude de l’évolution à l’échelle du génome, en particulier aux mécanismes de recombinaison méiotique. Pour cela j’ai considéré le taux de recombinaison le long du génome et sa cause, les cassures double-brin de l’ADN. Je présente alors un modèle de la distribution de ces cassures et de la liaison des différentes protéines liées à la recombinaison. Je présente également une méthode de détection de périodicité le long du génome basée sur les transformées de Fourier.Enfin, dans la dernière partie, je présente un nouvel algorithme pour simuler l’évolution des génomes de façon à évaluer les outils de reconstruction, et le paquet R-CLAG permettant d’utiliser l’algorithme de classification CLAG depuis R.