Analyse comparative de données de génomique 3D

Comparative analysis of 3D genomics data

• Auteur / Autrice : Elise Jorge
• Direction : Sylvain Foissac, Nathalie Vialaneix
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Biostatistique
• Date : Inscription en doctorat le 26/09/2023
• Etablissement(s) : Université de Toulouse (2023-....)
• Ecole(s) doctorale(s) : Sciences Ecologiques, Vétérinaires, Agronomiques et Bioingénieries
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : GenPhySE

Mots clés

Mots clés libres

Génomique 3D

Hi-C

Matrice d'interaction

3D genomics

Hi-C

Interaction matrix

Résumé

La conformation tridimensionnelle du génome a un impact majeur sur son fonctionnement, avec des implications importantes au niveau de l’individu. La technologie Hi-C produit des données de séquençage d'ADN qui visent à caractériser la structure 3D du génome dans les cellules d'un échantillon biologique donné. Ce projet de thèse se propose de développer une méthode d’analyse permettant d’identifier l’impact de cette structure 3D sur certains phénomènes biologiques. En particulier, l’objectif est de développer une méthode basée sur une modélisation en arbres, bien représentative de la structure multi-échelle des données, et de proposer un parcours pertinent de l’arbre qui permette des garanties statistiques sur les résultats des tests réalisés. D’un point de vue applicatif, nous ciblerons notamment les questions du développement musculaire impliqué dans la mortalité néonatale chez le porc ainsi que les différences entre tissus chez les animaux d’élevage.

The three-dimensional conformation of the genome has a major impact on its functioning, with significant implications at the individual level. Hi-C technology produces DNA sequencing data aimed at characterizing the 3D structure of the genome in the cells of a given biological sample. This thesis project aims to develop an analysis method to identify the impact of this 3D structure on certain biological phenomena. In particular, the objective is to develop a method based on tree modeling, which accurately represents the multi-scale structure of the data, and to propose a relevant tree traversal that provides statistical guarantees on the results of the tests conducted. From an application standpoint, we will focus notably on questions related to muscle development implicated in neonatal mortality in pigs as well as tissue differences in livestock animals.