Thèse soutenue

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Auteur / Autrice : Alessandra Riva
Direction : Alain Hénaut
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Biologie cellulaire
Date : Soutenance en 2004
Etablissement(s) : Evry-Val d'Essonne

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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Le travail analyse la contribution des expériences de transcriptome à la biologie in silico et étudie leur complémentarité avec les méthodes classiques de bioinformatique. Trois études comparatives ont été réalisées et les conclusions sont les suivantes : Quand il existe une base expérimentale solide, la génomique (associée au data mining) peut être employée avec succès pour répondre aux questions. Le transcriptome apporte des informations secondaires. L'analyse du transcriptome ne permet pas de résoudre les problèmes dus à l'imprécision des informations génomiques. L'analyse du transcriptome fournit directement des listes de gènes qui co-varient. Ces listes montrent le plus souvent une réelle cohérence biologique. La génomique apporte des informations secondaires. L'identification du rôle physiologique d'un groupe de gènes nécessite la combinaison d'informations fournies à la fois par le transcriptome et par le data mining.