Étude de l'autorenouvellement cellulaire par des approches de transcriptomique et de trancriptomique comparative

Transcriptomic and comparative transcriptomic analysis for the study of self-renewal

• Auteur / Autrice : Céline Keime
• Direction : Olivier Gandrillon, Dominique Mouchiroud
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Bio-informatique
• Date : Soutenance en 2006
• Etablissement(s) : Lyon 1

Mots clés

Mots clés contrôlés

Cellules souches

Oncogènes

Résumé

L'autorenouvellement et la différenciation sont essentiels pour le développement et l'homéostasie tissulaire chez l'ensemble des métazoaires et leur dérégulation est à l'origine de cancers. Nous nous sommes intéressés à ces processus en analysant le transcriptome de différentes populations de cellules en état d'autorenouvellement normal ou leucémogène. Pour cela, nous avons principalement utilisé des données issues de la technique SAGE (Serial Analysis of Gene Expression), qui permet d'échantillonner les ARNm en isolant à partir de chacun d'eux un court fragment appelé tag. Une étape clé dans l'analyse de ces données réside dans l'identification des tags, qui permet de retrouver de quels transcrits ils proviennent. Nous avons ainsi conçu et développé Identitag, qui permet l'identification des tags chez toutes les espèces pour lesquelles des données de transcrits sont disponibles. Ceci nous a permis d'analyser l'expression des gènes dans des cellules aviaires en état d'autorenouvellement, induites à se différencier ou présentant un phénotypique leucémique suite à la surexpression d’un oncogène, v-erbA. Ces études nous ont permis de mettre en évidence des gènes potentiellement impliqués dans l'autorenouvellement normal et leucémogène. Pour étendre notre étude à d'autres espèces, nous avons conçu et développé une méthode permettant de réaliser des comparaisons interspécifiques de transcriptomes à partir de données SAGE. En comparant plus de 400 librairies SAGE humaines et murines publiques, nous avons observé une corrélation entre les profils d'expression de gènes tissu-spécifiques au sein de ces espèces, mais également des gènes ayant un profil d'expression espèce-spécifique

Self-renewal and differentiation are necessary for the development and maintenance of tissue homeostasis in all metazoan species and the deregulation of these processes can lead to the development of cancer. We studied the molecular mechanisms controlling these processes by analyzing the transcriptome of different normal and leukemic self-renewing cell populations. For this, we have mainly worked on data generated by the Serial Analysis of Gene Expression (SAGE) method, which allows to quantify mRNA present in a cell population. It is based on the isolation of short tag sequences from each transcript. An essential step in SAGE data analysis is tag identification, that is the unambiguous assignment of each tag to the transcript from which it was derived. Therefore, we developed a new tool called Identitag, that can be used for tag identification in any species for which transcript sequences are available. We used Identitag to compare gene expression in chicken self-renewing cells or in their progeny after the induction of differentiation. We then analyzed the consequences of transformation of the same cell type by the v-erbA oncogene. These studies allowed us to identify genes which can be important for self-renewal in normal and leukemic cells. In order to extend our analysis to other species, we designed a method which allows to compare transcriptomes between species, based on SAGE data. By using this method, we compared more than 400 publicly available human and mouse SAGE libraries. Despite the correlated patterns of tissue specific gene expression in different species we observed, we identified genes that showed species specific patterns of expression