Thèse soutenue

Développement de nouvelles méthodes informatiques pour une annotation synthétique d’un ensemble de gènes.

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Auteur / Autrice : Aarón Ayllón-Benítez
Direction : Patricia ThébaultFleur Mougin
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 05/12/2019
Etablissement(s) : Bordeaux
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de mathématiques et informatique (Talence, Gironde ; 1991-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire bordelais de recherche en informatique
Jury : Président / Présidente : Antoine de Daruvar
Examinateurs / Examinatrices : Fleur Mougin, Olivier Dameron, Mohamed Elati, Christine Gaspin, Jesualdo Tomás Fernández Breis
Rapporteurs / Rapporteuses : Olivier Dameron, Mohamed Elati

Résumé

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Les avancées dans l'analyse de l'expression différentielle de gènes ont suscité un vif intérêt pour l'étude d'ensembles de gènes présentant une similarité d'expression au cours d'une même condition expérimentale. Les approches classiques pour interpréter l'information biologique reposent sur l'utilisation de méthodes statistiques. Cependant, ces méthodes se focalisent sur les gènes les plus connus tout en générant des informations redondantes qui peuvent être éliminées en prenant en compte la structure des ressources de connaissances qui fournissent l'annotation. Au cours de cette thèse, nous avons exploré différentes méthodes permettant l'annotation d'ensembles de gènes.Premièrement, nous présentons les solutions visuelles développées pour faciliter l'interprétation des résultats d'annota-tion d'un ou plusieurs ensembles de gènes. Dans ce travail, nous avons développé un prototype de visualisation, appelé MOTVIS, qui explore l'annotation d'une collection d'ensembles des gènes. MOTVIS utilise ainsi une combinaison de deux vues inter-connectées : une arborescence qui fournit un aperçu global des données mais aussi des informations détaillées sur les ensembles de gènes, et une visualisation qui permet de se concentrer sur les termes d'annotation d'intérêt. La combinaison de ces deux visualisations a l'avantage de faciliter la compréhension des résultats biologiques lorsque des données complexes sont représentées.Deuxièmement, nous abordons les limitations des approches d'enrichissement statistique en proposant une méthode originale qui analyse l'impact d'utiliser différentes mesures de similarité sémantique pour annoter les ensembles de gènes. Pour évaluer l'impact de chaque mesure, nous avons considéré deux critères comme étant pertinents pour évaluer une annotation synthétique de qualité d'un ensemble de gènes : (i) le nombre de termes d'annotation doit être réduit considérablement tout en gardant un niveau suffisant de détail, et (ii) le nombre de gènes décrits par les termes sélectionnés doit être maximisé. Ainsi, neuf mesures de similarité sémantique ont été analysées pour trouver le meilleur compromis possible entre réduire le nombre de termes et maintenir un niveau suffisant de détails fournis par les termes choisis. Tout en utilisant la Gene Ontology (GO) pour annoter les ensembles de gènes, nous avons obtenu de meilleurs résultats pour les mesures de similarité sémantique basées sur les nœuds qui utilisent les attributs des termes, par rapport aux mesures basées sur les arêtes qui utilisent les relations qui connectent les termes. Enfin, nous avons développé GSAn, un serveur web basé sur les développements précédents et dédié à l'annotation d'un ensemble de gènes a priori. GSAn intègre MOTVIS comme outil de visualisation pour présenter conjointement les termes représentatifs et les gènes de l'ensemble étudié. Nous avons comparé GSAn avec des outils d'enrichissement et avons montré que les résultats de GSAn constituent un bon compromis pour maximiser la couverture de gènes tout en minimisant le nombre de termes.Le dernier point exploré est une étape visant à étudier la faisabilité d'intégrer d'autres ressources dans GSAn. Nous avons ainsi intégré deux ressources, l'une décrivant les maladies humaines avec Disease Ontology (DO) et l'autre les voies métaboliques avec Reactome. Le but était de fournir de l'information supplémentaire aux utilisateurs finaux de GSAn. Nous avons évalué l'impact de l'ajout de ces ressources dans GSAn lors de l'analyse d’ensembles de gènes. L'intégration a amélioré les résultats en couvrant d'avantage de gènes sans pour autant affecter de manière significative le nombre de termes impliqués. Ensuite, les termes GO ont été mis en correspondance avec les termes DO et Reactome, a priori et a posteriori des calculs effectués par GSAn. Nous avons montré qu'un processus de mise en correspondance appliqué a priori permettait d'obtenir un plus grand nombre d'inter-relations entre les deux ressources.