Combiner approches basées sur la connaissance et sur des comparaisons de séquences pour élucider les fonctions métaboliques, des voies aux communautés

Combining knowledge-based and sequence comparison approaches to elucidate metabolic functions, from pathways to communities

• Auteur / Autrice : Arnaud Belcour
• Direction : Anne Siegel
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 21/10/2022
• Etablissement(s) : Rennes 1
• Ecole(s) doctorale(s) : MATHSTIC
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de recherche en informatique et systèmes aléatoires (Rennes) - DYLISS
• Jury : Président / Présidente : Cédric Lhoussaine
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Olivier Dameron, Fabien Jourdan, Samuel Blanquart, Karoline Faust
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Delphine Ropers, David Vallenet

Mots clés

Mots clés contrôlés

Représentation des connaissances

Biologie systémique

Génomique comparative

Métabolisme

Bioinformatique

Mots clés libres

Bioinformatique

Métabolisme

Représentation des connaissances

Génomique comparative

Biologie systémique

Évolution

Microflore

Bioinformatics

Metabolism

Knowledge representation

Comparative genomics

Systems biology

Evolution

Microbiota

Résumé

Le métabolisme peut être modélisé et étudié à plusieurs niveaux. Un premier niveau étudié est celui des voies métaboliques qui correspondent à des enchaînements de transformations chimiques amenant à la production de composés d'intérêt. Et c'est au travers d'une formalisation de la dérive métabolique en programmation par contraintes, que des voies métaboliques alternatives ont pu être proposées chez une algue. Un second niveau du métabolisme rassemble l'ensemble des centaines de voies métaboliques contenu dans le métabolisme d'un organisme. Une méthode visant à créer des réseaux métaboliques homogènes à partir de données publiques hétérogènes est présentée et est appliquée sur trois jeux de données bactériens et eucaryotes. Le troisième niveau est le métabolisme d'un groupe d'organisme et permet d'étudier le fonctionnement d'un organisme non spécifiquement identifié. Pour cela, une méthode reposant sur l’ingénierie des connaissances et la comparaison des séquences a été développée et a permis d'étudier le métabolisme d'une communauté bactérienne. Le dernier niveau correspond au métabolisme d'une communauté et vise à comprendre les possibles interactions métaboliques entre ces organismes. Une méthode a été développée permettant l'identification d'espèces clés au travers de la complémentarité métabolique.

Metabolism can be modelled and studied at many levels. The first level is the metabolic pathways, which contain a set of chemical transformations leading to the production of compounds of interest. Alternative metabolic pathways were predicted in an alga using a formalism of the metabolic pathway drift and its implementation with constraint programming. The second level is the organism metabolism which contains hundreds of metabolic pathways. A method has been developed to reconstruct homogeneous metabolic networks from heterogeneous public data. The third level is the metabolism of a group of organisms (or taxon) which can be useful to characterize an organism that has not been clearly identified. To achieve this, a method using knowledge engineering and sequence comparison has been created. Finally, the fourth level is the metabolism of a community and the metabolic interaction in this community. A method has been developed to identify the key species among a community.