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Études de réseaux d’expression génique : utilité pour l’élucidation des déterminants génétiques des traits complexesScott-Boyer, Marie Pier 04 1900 (has links)
Les traits quantitatifs complexes sont des caractéristiques mesurables d’organismes vivants
qui résultent de l’interaction entre plusieurs gènes et facteurs environnementaux.
Les locus génétiques liés à un caractère complexe sont appelés «locus de traits quantitatifs
» (QTL). Récemment, en considérant les niveaux d’expression tissulaire de milliers
de gènes comme des traits quantitatifs, il est devenu possible de détecter des «QTLs
d’expression» (eQTL). Alors que ces derniers ont été considérés comme des phénotypes
intermédiaires permettant de mieux comprendre l’architecture biologique des traits complexes, la majorité des études visent encore à identifier une mutation causale dans un seul gène. Cette approche ne peut remporter du succès que dans les situations où le gène incriminé a un effet majeur sur le trait complexe, et ne permet donc pas d’élucider les
situations où les traits complexes résultent d’interactions entre divers gènes.
Cette thèse propose une approche plus globale pour : 1) tenir compte des multiples
interactions possibles entre gènes pour la détection de eQTLs et 2) considérer comment
des polymorphismes affectant l’expression de plusieurs gènes au sein de groupes de
co-expression pourraient contribuer à des caractères quantitatifs complexes. Nos contributions sont les suivantes :
Nous avons développé un outil informatique utilisant des méthodes d’analyse multivariées
pour détecter des eQTLs et avons montré que cet outil augmente la sensibilité
de détection d’une classe particulière de eQTLs.
Sur la base d’analyses de données d’expression de gènes dans des tissus de souris
recombinantes consanguines, nous avons montré que certains polymorphismes
peuvent affecter l’expression de plusieurs gènes au sein de domaines géniques de
co-expression.
En combinant des études de détection de eQTLs avec des techniques d’analyse
de réseaux de co-expression de gènes dans des souches de souris recombinantes
consanguines, nous avons montré qu’un locus génétique pouvait être lié à la fois à
l’expression de plusieurs gènes au niveau d’un domaine génique de co-expression
et à un trait complexe particulier (c.-à-d. la masse du ventricule cardiaque gauche).
Au total, nos études nous ont permis de détecter plusieurs mécanismes par lesquels
des polymorphismes génétiques peuvent être liés à l’expression de plusieurs gènes, ces
derniers pouvant eux-mêmes être liés à des traits quantitatifs complexes. / Complex quantitative traits are measurable characteristics of living organisms resulting
from the interaction between multiple genes and environmental factors. Genetic loci
associated with complex trait are called "quantitative trait loci" (QTL). Recently, considering
the expression levels of thousands of genes as quantitative traits, it has become
possible to detect "expression QTLs " (eQTL). These eQTL are considered intermediate
phenotypes and are used to better understand the biological architecture of complex
traits. However the majority of studies still try to identify a causal mutation in a single
gene. This approach can only meet success in situations where the gene incriminate as
a major effect on the complex trait, and therefore can not elucidate the situations where
complex traits result from interactions between various genes.
This thesis proposes a more comprehensive approach to: 1) take into account the possible
interactions between multiple genes for the detection of eQTLs and 2) consider how
polymorphisms affecting the expression of several genes in a module of co-expression
may contribute to quantitative complex traits. Our contributions are as follows:
We have developed a tool using multivariate analysis techniques to detect eQTLs,
and have shown that this tool increases the sensitivity of detection of a particular
class of eQTLs.
Based on the data analysis of gene expression in recombinant inbred strains mice
tissues, we have shown that some polymorphisms may affect the expression of
several genes in domain of co-expression.
Combining eQTLs detection studies with network of co-expression genes analysis
in recombinant inbred strains mice, we showed that a genetic locus could be linked
to both the expression of multiple genes at a domain of gene co-expression and a
specific complex trait (i.e. left ventricular mass).
Our studies have detected several mechanisms by which genetic polymorphisms may
be associated with the expression of several genes, and may themselves be linked to quantitative complex traits.
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Études de réseaux d’expression génique : utilité pour l’élucidation des déterminants génétiques des traits complexesScott-Boyer, Marie Pier 04 1900 (has links)
Les traits quantitatifs complexes sont des caractéristiques mesurables d’organismes vivants
qui résultent de l’interaction entre plusieurs gènes et facteurs environnementaux.
Les locus génétiques liés à un caractère complexe sont appelés «locus de traits quantitatifs
» (QTL). Récemment, en considérant les niveaux d’expression tissulaire de milliers
de gènes comme des traits quantitatifs, il est devenu possible de détecter des «QTLs
d’expression» (eQTL). Alors que ces derniers ont été considérés comme des phénotypes
intermédiaires permettant de mieux comprendre l’architecture biologique des traits complexes, la majorité des études visent encore à identifier une mutation causale dans un seul gène. Cette approche ne peut remporter du succès que dans les situations où le gène incriminé a un effet majeur sur le trait complexe, et ne permet donc pas d’élucider les
situations où les traits complexes résultent d’interactions entre divers gènes.
Cette thèse propose une approche plus globale pour : 1) tenir compte des multiples
interactions possibles entre gènes pour la détection de eQTLs et 2) considérer comment
des polymorphismes affectant l’expression de plusieurs gènes au sein de groupes de
co-expression pourraient contribuer à des caractères quantitatifs complexes. Nos contributions sont les suivantes :
Nous avons développé un outil informatique utilisant des méthodes d’analyse multivariées
pour détecter des eQTLs et avons montré que cet outil augmente la sensibilité
de détection d’une classe particulière de eQTLs.
Sur la base d’analyses de données d’expression de gènes dans des tissus de souris
recombinantes consanguines, nous avons montré que certains polymorphismes
peuvent affecter l’expression de plusieurs gènes au sein de domaines géniques de
co-expression.
En combinant des études de détection de eQTLs avec des techniques d’analyse
de réseaux de co-expression de gènes dans des souches de souris recombinantes
consanguines, nous avons montré qu’un locus génétique pouvait être lié à la fois à
l’expression de plusieurs gènes au niveau d’un domaine génique de co-expression
et à un trait complexe particulier (c.-à-d. la masse du ventricule cardiaque gauche).
Au total, nos études nous ont permis de détecter plusieurs mécanismes par lesquels
des polymorphismes génétiques peuvent être liés à l’expression de plusieurs gènes, ces
derniers pouvant eux-mêmes être liés à des traits quantitatifs complexes. / Complex quantitative traits are measurable characteristics of living organisms resulting
from the interaction between multiple genes and environmental factors. Genetic loci
associated with complex trait are called "quantitative trait loci" (QTL). Recently, considering
the expression levels of thousands of genes as quantitative traits, it has become
possible to detect "expression QTLs " (eQTL). These eQTL are considered intermediate
phenotypes and are used to better understand the biological architecture of complex
traits. However the majority of studies still try to identify a causal mutation in a single
gene. This approach can only meet success in situations where the gene incriminate as
a major effect on the complex trait, and therefore can not elucidate the situations where
complex traits result from interactions between various genes.
This thesis proposes a more comprehensive approach to: 1) take into account the possible
interactions between multiple genes for the detection of eQTLs and 2) consider how
polymorphisms affecting the expression of several genes in a module of co-expression
may contribute to quantitative complex traits. Our contributions are as follows:
We have developed a tool using multivariate analysis techniques to detect eQTLs,
and have shown that this tool increases the sensitivity of detection of a particular
class of eQTLs.
Based on the data analysis of gene expression in recombinant inbred strains mice
tissues, we have shown that some polymorphisms may affect the expression of
several genes in domain of co-expression.
Combining eQTLs detection studies with network of co-expression genes analysis
in recombinant inbred strains mice, we showed that a genetic locus could be linked
to both the expression of multiple genes at a domain of gene co-expression and a
specific complex trait (i.e. left ventricular mass).
Our studies have detected several mechanisms by which genetic polymorphisms may
be associated with the expression of several genes, and may themselves be linked to quantitative complex traits.
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Weighted gene co-expression network analysis of colorectal patients to identify right drug-right target for potent efficacy of targeted therapyTripathi, Anamika 10 December 2017 (has links)
Indiana University-Purdue University Indianapolis (IUPUI) / Colon rectal cancer (CRC) is one of the most common cancers worldwide. It is characterized by the successive accumulation of mutations in genes controlling epithelial cell growth and differentiation leading to genomic in-stability. This results in the activation of proto-oncogene(K-ras), loss of tumor suppressor gene activity and ab-normality in DNA repair genes. Targeted therapy is a new generation of cancer treatment in which drugs attack targets which are specific for the cancer cell and are critical for its survival or for its malignant behavior. Survival of metastatic CRC patients has approximately doubled due to the development of new combinations of stan-dard chemotherapy, and the innovative targeted therapies, such as monoclonal antibodies against epidermal growth factor receptor (EGFR) or monoclonal antibodies against vascular endothelial growth factor (VEGFR).The study is to exhibit the need for right drug-right target and provides a proof of principle for potent efficacy of molecular targeted therapy for CRC. We have performed the weighted gene co-expression network analysis for three different patient cohort treated with different targeted therapy drugs. The results demonstrates the variation across different treatment regime in context of transcription factor networks. New significant tran-scription factors have been identified as potential biomarker for CRC cancer including EP300, STAT6, ATF3, ELK1, HNF4A, JUN, TAF1, IRF1, TP53, ELF1 and YY1. The results provides guidance for future omic study on CRC and additional validation work for potent biomarker for CRC.
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