Correlations between expression level of genes and isochores

• Auteur / Autrice : Stylianos Arhondakis
• Direction : Philippe Dessen
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génétique humaine
• Date : Soutenance en 2008
• Etablissement(s) : Paris 7

Mots clés

Mots clés contrôlés

Régulation de l'expression des gènes

Analyse de séquence d'ADN

Génome

Isochores

Séquence riche en GC

Séquençage par oligonucléotides en batterie

génétique

Plasmides

Résumé

Cette thèse rapporte les effets de la composition en base de l'ADN (GC, le pourcentage de guanine et cytosine) sur l'expression des gènes humains, tant sur le plan génique que génomique. Au-delà de l'importance évolutive des découvertes faites ici, nous montrons comment les fluctuations du contenu en GC peuvent biaiser les méthodes utilisées pour estimer le niveau d'expression des gènes. Dans la première partie de ce manuscrit, la persistance et la validité biologique des corrélations entre niveau d'expression et contenu en GC des gènes humains sont montrées, soutenant une des propriétés fondamentales des isochores humains. Les investigations présentées ici montrent l'impact du contenu en GC sur les technologies visant à détecter le transcriptome d'une espèce donnée. Elles nous ont par ailleurs permis de détecter plusieurs éléments affectant non seulement les corrélations, mais aussi la détection fiable du transcriptome humain. Dans la seconde partie, nous montrons que l'analyse in silico des données expérimentales amène à une meilleur compréhension de la façon dont l'environnement compositionnel affecte l'expression d'un gène, même dans le cas des plasmides. Notre étude souligne l'importance des propriétés compositionnelles pour l'expression des gènes, et conteste l'utilisation des plasmides comme moyen efficace d'éliminer les effets du contexte génomique sur l'expression d'un gène particulier. Pour résumer, les objectifs de ce travail étaient d'identifier les impacts biologique et technique du contenu en GC sur l'expressivité des gènes chez l'homme. Ces objectifs ont pu être menés à bien grâce à un travail de recherche centré sur deux disciplines scientifiques a priori sans rapport direct: l'évolution des génomes et les développements technologiques. Plusieurs résultats rapportés ici peuvent avoir des applications pratiques comme la mesure fiable des niveaux d'expression géniques ou l'amélioration des techniques de transcriptomique et/ou des vecteurs d'expression.

This thesis investigates the effects of base composition (Le. , GC, the percentage of guanine and cytosine) on expression levels of human genes, using genome-wide and single-gene expression data. Beyond the evolutionary importance of this subject, several practical implications of GC when assessing expression levels are reported and explained. In the first part of the thesis the persistence and biological validity of the correlations between expression and GC level of human genes is shown, supporting this functional property of human isochores. Detailed investigations presented here, concerning the role of GC in technologies monitoring the transcriptome, allowed us to understand and detect several causes affecting not only the correlations, but also a faithful detection of the human transcriptome. In the second part, an in silico analysis of experimental data led to an improved understanding of how the compositional environment affects gene expression, even in the context of plasmids. This study highlights the relevance of compositional properties for gene expression, and challenges the use of plasmids as a successful way to eliminate effects 01 expression of the genomic context where a gene is located. Summarizing, in this thesis, a strategy is adopted that aims to recognize the biological and technical influence of GC on expression levels as estimated by genome-wide and single-gene techniques. This led to the achievement of a work that implicates two very different fields of study, evolutionary and technological. Several of the results reported here may have practical consequences for successfully quantifying and controlling expression levels, for improving transcriptome techniques and/or expression vectors, and for their application in the biomedical community.