Génotypage de variations de structure avec des données de séquençage longues lectures

Structural variant genotyping with long read data

• Auteur / Autrice : Lolita Lecompte
• Direction : Dominique Lavenier, Claire Lemaitre
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 04/12/2020
• Etablissement(s) : Rennes 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de recherche en informatique et systèmes aléatoires (Rennes) - GenScale
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : GenScale

Mots clés

Mots clés contrôlés

Génomique

Bioinformatique

Mots clés libres

Bioinformatique

Génomique

Variants de structure

Génotypage

Bioinformatics

Genomics

Structural variants

Genotyping

Résumé

Les variants de structure (SVs) sont des réarrangements génomiques de plus de 50 paires de base et restent encore aujourd'hui peu étudiés malgré les impacts importants qu'ils peuvent avoir sur le fonctionnement des génomes. Récemment, les technologies de séquençage de troisième génération ont été développées et produisent des données de longues lectures qui s'avèrent très utiles car elles peuvent chevaucher les réarrangements. À l'heure actuelle, les méthodes bioinformatiques se sont concentrées sur le problème de la découverte de SVs avec des données de longues lectures. Aucune méthode n'a cependant été proposée pour répondre spécifiquement à la question du génotypage de SVs avec ce même type de données. L'objectif du génotypage de SVs vise pour un ensemble de SVs donné à évaluer les allèles présents dans un nouvel échantillon séquencé. Cette thèse propose une nouvelle méthode pour génotyper des SVs avec des longues lectures et repose sur la représentation des séquences des allèles. Notre méthode a été implémentée dans l'outil SVJedi. Nous avons testé notre outil à la fois sur des données simulées et réelles afin de valider notre méthode. SVJedi obtient une précision élevée qui dépasse les performances des autres outils de génotypage de SVs, notamment des outils de détection de SVs et des outils de génotypage de SVs de lectures courtes.

Structural Variants (SVs) are genomic rearrangements of more than 50 base pairs. Since SVs can reach several thousand base pairs, they can have huge impacts on genome functions, studying SVs is, therefore, of great interest. Recently, a new generation of sequencing technologies has been developed and produce long read data of tens of thousand of base pairs which are particularly useful for spanning over SV breakpoints. So far, bioinformatics methods have focused on the SV discovery problem with long read data. However, no method has been proposed to specifically address the issue of genotyping SVs with long read data. The purpose of SV genotyping is to assess for each variant of a given input set which alleles are present in a newly sequenced sample. This thesis proposes a new method for genotyping SVs with long read data, based on the representation of each allele sequences. We also defined a set of conditions to consider a read as supporting an allele. Our method has been implemented in a tool called SVJedi. Our tool has been validated on both simulated and real human data and achieves high genotyping accuracy. We show that SVJedi obtains better performances than other existing long read genotyping tools and we also demonstrate that SV genotyping is considerably improved with SVJedi compared to other approaches, namely SV discovery and short read SV genotyping approaches.