Développement de méthodes de fouille de données basées sur les modèles de Markov cachés du second ordre pour l'identification d'hétérogénéités dans les génomes bactériens

Data Mining methods based on second-order Hidden Markov Models to identify heterogeneities into bacteria genomes

• Auteur / Autrice : Catherine Eng
• Direction : Pierre Leblond, Jean-françois Mari
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génomique
• Date : Soutenance le 15/06/2010
• Etablissement(s) : Nancy 1 en cotutelle avec Université de Metz
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale BioSE - Biologie, Santé, Environnement
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Génétique et microbiologie
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Pierre Leblond, Jean-françois Mari, Olivier Gascuel, Jean-Stéphane Varré, Stéphane Aymerich, Annabelle Thibessard, Laurent Brehelin
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Olivier Gascuel, Jean-Stéphane Varré

Mots clés

Mots clés contrôlés

Markov, Processus de

Exploration de données

Identification

Polymorphisme génétique

génétique

Bactéries

Mots clés libres

Bioinformatique

Fouille de données

Modèle de Markov du second ordre

Site de fixation des facteurs de transcription

Approche stochastique et combinatoire

Transfert horizontal de gènes

Streptomyces coelicolor

Streptococcus thermophilus

Bioinformatics

Data mining

Second order hidden Markov model

Transcriptional factor binding site

Stochastic and combinatorial approach

Horizontal gene transfer

Streptomyces coelicolor

Streptococcus thermophilus

Résumé

Les modèles de Markov d’ordre 2 (HMM2) sont des modèles stochastiques qui ont démontré leur efficacité dans l’exploration de séquences génomiques. Cette thèse explore l’intérêt de modèles de différents types (M1M2, M2M2, M2M0) ainsi que leur couplage à des méthodes combinatoires pour segmenter les génomes bactériens sans connaissances a priori du contenu génétique. Ces approches ont été appliquées à deux modèles bactériens afin d’en valider la robustesse : Streptomyces coelicolor et Streptococcus thermophilus. Ces espèces bactériennes présentent des caractéristiques génomiques très distinctes (composition, taille du génome) en lien avec leur écosystème spécifique : le sol pour les S. coelicolor et le milieu lait pour S. thermophilus

Second-order Hidden Markov Models (HMM2) are stochastic processes with a high efficiency in exploring bacterial genome sequences. Different types of HMM2 (M1M2, M2M2, M2M0) combined to combinatorial methods were developed in a new approach to discriminate genomic regions without a priori knowledge on their genetic content. This approach was applied on two bacterial models in order to validate its achievements: Streptomyces coelicolor and Streptococcus thermophilus. These bacterial species exhibit distinct genomic traits (base composition, global genome size) in relation with their ecological niche: soil for S. coelicolor and dairy products for S. thermophilus. In S. coelicolor, a first HMM2 architecture allowed the detection of short discrete DNA heterogeneities (5-16 nucleotides in size), mostly localized in intergenic regions. The application of the method on a biologically known gene set, the SigR regulon (involved in oxidative stress response), proved the efficiency in identifying bacterial promoters. S. coelicolor shows a complex regulatory network (up to 12% of the genes may be involved in gene regulation) with more than 60 sigma factors, involved in initiation of transcription. A classification method coupled to a searching algorithm (i.e. R’MES) was developed to automatically extract the box1-spacer-box2 composite DNA motifs, structure corresponding to the typical bacterial promoter -35/-10 boxes. Among the 814 DNA motifs described for the whole S. coelicolor genome, those of sigma factors (B, WhiG) could be retrieved from the crude data. We could show that this method could be generalized by applying it successfully in a preliminary attempt to the genome of Bacillus subtilis