Thèse soutenue

Étude de la régulation anti-sens par l’analyse différentielle de données transcriptomiques dans le domaine végétal
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Auteur / Autrice : Marc Legeay
Direction : Béatrice DuvalJean-Pierre Renou
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 12/12/2017
Etablissement(s) : Angers
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et mathématiques (Nantes)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'Etudes et de Recherche en Informatique d'Angers - Laboratoire d'Etude et de Recherche en Informatique d'Angers (LERIA)
Jury : Président / Présidente : Jérémie Bourdon
Rapporteurs / Rapporteuses : Céline Rouveirol, Fariza Tahi

Mots clés

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Résumé

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Un des problèmes actuels en bio-informatique est de comprendre les mécanismes de régulation au sein d’une cellule ou d’un organisme. L’objectif de la thèse est d’étudier les réseaux de co-expression de gènes chez le pommier avec la particularité d’y intégrer les transcrits anti-sens. Les transcrits anti-sens sont des ARN généralement non-codants, dont les différents modes d’action sont encore mal connus. Dans notre étude exploratoire du rôle des anti-sens, nous proposons d’une part une analyse fonctionnelle différentielle qui met en évidence l’intérêt de l’intégration des données anti-sens en transcriptomique. D’autre part, concernant les réseaux de gènes, nous proposons de limiter l’inférence à un cœur de réseau et nous introduisons alors une méthode d’analyse différentielle permettant de comparer un réseau obtenu à partir de données sens avec un réseau contenant des données sens et anti-sens. Nous introduisons ainsi la notion de gènes AS-impacté, qui permet d’identifier des gènes dont les interactions au sein d’un réseau de co-expression sont fortement impactées par la prise en compte de transcrits anti-sens. Pour les données pommier que nous avons étudiées et qui concerne la maturation des fruits et leur conservation à basse température, l’interprétation biologique des résultats de notre analyse différentielle fournit des pistes pertinentes pour une étude expérimentale plus ciblée de gènes ou de voies de signalisation dont l’importance pourrait être sous-estimée sans la prise en compte des données anti-sens.