Annotation computationnelle de génomes : des organismes uniques aux communautés complexes

In silico genome annotation : from single organisms to complex communities

• Auteur / Autrice : Francesco Strozzi
• Direction : Jean-François Zagury
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Biochimie et biologie moléculaire. Bioinformatique
• Date : Soutenance le 27/09/2024
• Etablissement(s) : Paris, CNAM
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris ; 2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de Génomique, bioinformatique et chimie moléculaire (Paris) - Laboratoire Génomique, bioinformatique et chimie moléculaire
• Jury : Président / Présidente : David Vallenet
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Aurélie Cobat, Rachel Morra, Jean-Louis Spadoni
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : David Vallenet, Marie-France Sagot
• DOI : 10.70675/c9da71c3zac1cz426fz8f3az8a3c7fcf3c17

Mots clés

Mots clés contrôlés

Génétique

Intelligence computationnelle

Prévision

Génome

Mots clés libres

Génome

Annotation

Computationnelle

Prédiction

Gènes

Genome

Annotation

Computational

Genes

Prediction

In silico

Résumé

L’analyse et l’annotation d’un génome est l’étape primordiale et nécessaire pour permettre une compréhension des fonctions biologiques d’un organisme. Dans les travaux ici présentés et qui couvrent plus de 14 ans de recherche dans le domaine de la génomique et de la bioinformatique, plusieurs approches d’analyse computationnelle ont été développés et appliqués pour identifier les gènes et déterminer les contenus des génomes d’organismes différents. Des procédures d’analyse bioinformatique ont été développés pour améliorer l’annotation dans un génome nouvellement assemblé, comme celui de la vache en 2007-2009, ce qui a permis d’identifier plusieurs centaines de gènes qui n’étaient encore pas annotés, comme les microARN, et des gènes issues d’autres espèces qui n’avaient pas encore été identifiés dans ce génome. Des travaux successifs se sont ensuite focalisés sur l’étude et la caractérisation du microbiome intestinal humain avec la détermination, par voie bioinformatique, de la plus large collection de protéines issues des bactéries de cette communauté complexe. Ces informations ont été inclues dans un nouveau catalogue unifié de référence pour le microbiome intestinal humaine, qui a été publié en 2021 et qui a servi comme base pour des nouvelles études censées explorer la composition de ce microbiome et son rôle dans la santé humaine. Parallèlement à ces travaux d’annotation de plusieurs génomes différents, des nouvelles librairies et outils bioinformatiques ont été développés. En 2011 un travail a été publié pour décrire la réalisation d’une librairie en langage Ruby, qui simplifiait l’accès à la base de données Ensembl, pour récupérer plus efficacement des informations essentielles sur la fonction et la séquence de gènes et génomes dans plusieurs espèces. En 2021 un autre travail a été publié, à la suite du développement d’une nouvelle méthode qui augmente la précision de la prédiction de gènes dans les milliers d’espèces bactériennes qui composent le microbiome humain. L’ensemble des travaux ici présentés a permis donc d’apporter des nouvelles connaissances pour les gènes existants dans plusieurs organismes et de développer des nouveaux outils pour supporter l’annotation de génomes, une activité complexe qui est à la base même de la génomique et sans laquelle des nombreux avancés dans la recherche de base, mais aussi dans la recherche appliquée dans les domaines de la biotechnologie, de la santé et du développement de médicaments, ne seraient pas possibles.

The work presented here covers more than 14 years of research to annotate the genomes of different organisms and improve our knowledge. Bioinformatics analysis procedures were applied to the cow genome in 2007-2009, identifying several hundred genes not yet characterised in this organism. In parallel with this genomic annotation activity, new libraries and bioinformatics tools were developed. In 2011, a work was published on a bioinformatics library that simplified querying the Ensembl database. Successive work on the human microbiome led to the publication, in 2021, of a new method that improved the accuracy of genes prediction for the bacteria within this microbiome, thanks also to a large collection of bacterial genomes that were made available as part of a new unified reference catalogue of the human microbiome.