Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

Cette thèse a pour objet l'étude du lien génotype-transcriptome et de son influence sur le développement des maladies multifactorielles. Les apports de ce travail sont à la fois méthodologiques et appliqués. Nous étudions d'abord le lien génotype-transcriptome en établissant la liste des eQTL (expression Quantitative Trait Loci) dans le monocyte et nous évaluons l'apport de l'observation des eQTL pour l'interprétation des analyses d'association génome entier (GWAS). Nous proposons ensuite une méthode pour l'identification de variants génétiques affectant des modules de gènesco-régulés que nous appliquons à l'étude des données d'expression de monocytes issus d'une large étude populationnelle (GHS). Nous mettons ainsi en évidence plusieurs loci affectant l'expression de modules de gènes co-régulés, dont plusieurs sont impliqués dans la prédisposition au diabète de type I. Nous montrons également que le processus d'isolation des cellules monocytaires peut engendrer des biais liés à la contamination par des types cellulaires non désirés et nous proposons une approche pour contrôler ce type de biais dans les analyses. / This thesis deals with the study of the relation between genotype and expression and its influence on the development of complex diseases. This work brings both methodological and applied results.First, we study the relation between genotype and transcriptome by establishing a database of eQTL (expression quantitative Trait Loci) in monocytes and we evaluate the contribution of eQTL for the interpretation of results from Genome Wide Association Studies (GWAS).We then provide a methodology for the identi_cation of genetic polymorphisms regulating modules of co-expressed genes that we apply to a large scale populationnal study of the monocyte transcriptome.We thus identify several loci associated with modules of co-regulated genes, several of which are involved in the susceptibility to type I diabetes. We also show that the isolation of monocytes can induce complex bias through contamination from unwanted cell types and we provide a method to control for such bias in the analysis.

Cette thèse a pour objet l'étude du lien génotype-transcriptome et de son influence sur le développement des maladies multifactorielles. Les apports de ce travail sont à la fois méthodologiques et appliqués. Nous étudions d'abord le lien génotype-transcriptome en établissant la liste des eQTL (expression Quantitative Trait Loci) dans le monocyte et nous évaluons l'apport de l'observation des eQTL pour l'interprétation des analyses d'association génome entier (GWAS). Nous proposons ensuite une méthode pour l'identification de variants génétiques affectant des modules de gènesco-régulés que nous appliquons à l'étude des données d'expression de monocytes issus d'une large étude populationnelle (GHS). Nous mettons ainsi en évidence plusieurs loci affectant l'expression de modules de gènes co-régulés, dont plusieurs sont impliqués dans la prédisposition au diabète de type I. Nous montrons également que le processus d'isolation des cellules monocytaires peut engendrer des biais liés à la contamination par des types cellulaires non désirés et nous proposons une approche pour contrôler ce type de biais dans les analyses.

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Les maladies complexes comme le Cancer et la maladie d'Alzheimer sont causées par des perturbations moléculaires multiples responsables d'un comportement cellulaire pathologique.Un enjeu majeur de la médecine de précision est l'identification des perturbations moléculaires induites par les maladies complexes et les thérapies à partir de leurs conséquences sur les phénotypes cellulaire.Nous définissons un modèle des maladies complexes,appelé la reprogrammation comportementale,assimilant les perturbations moléculaires à des altérations des fonctions dynamiques locales de systèmes dynamiques discrets induisant une reprogrammation de la dynamique globale du réseau. Ce cadre de modélisation s'appuie d'une part, sur les réseaux Booléens contrôlés, qui sont des réseaux Booléens dans lesquels sont insérés des paramètres de contrôle modélisant les perturbations et, d'autre part, sur la définition de modes (Possibilité, Nécessité) permettant d'exprimer les objectifs de cette reprogrammation.A partir de ce cadre, nous démontrons que le calcul des noyaux, i.e., des ensembles minimaux d'actions permettant la reprogrammation selon un mode s'exprime comme un problème d'inférence abductive en logique propositionnelle. En nous appuyant sur les méthodes historiques de calcul d'impliquants premiers des fonctions Booléennes,nous développons deux méthodes permettant le calcul exhaustif des noyaux de la reprogrammation. Enfin, nous évaluons la pertinence du cadre de modélisation pour l'identification des perturbations responsables de la transformation d'une cellule saine en cellule cancéreuse et la découverte de cibles thérapeutiques sur un modèle du cancer du sein. Nous montrons notamment que les perturbations inférées par nos méthodes sont compatibles avec la connaissance biologique en discriminant les oncogènes des gènes suppresseurs de tumeurs et en récupérant la mutation du gène BRCA1. De plus, la méthode récupère le phénomène de létalité synthétique entre PARP1 et BRCA1, qui constitue un traitement anticancéreux optimal car il cible spécifiquement les cellules tumorales. / Complex diseases such as cancer and Alzheimer's are caused by multiple molecular perturbations responsible for pathological cellular behavior. A major challenge of precision medicine is the identification of the molecular perturbations induced by the disease and the therapies from their consequences on cell phenotypes. We define a model of complex diseases, called behavioral reprogramming, that assimilates the molecular perturbations to alterations of the dynamic local functions of discrete dynamical systems inducing a reprogramming of the global dynamics of the network. This modeling framework relies on the one hand, on Control Boolean networks, which are Boolean networks containing control parameters modeling the perturbations and, on the other hand, the definition of reprogramming modes (Possibility, Necessity) expressing the objective of the behavioral reprogramming. From this framework, we demonstrate that the computation of the cores, namely, the minimal sets of action allowing reprogramming is a problem of abductive inference in propositional logic. Using historical methods computing the prime implicants of Boolean functions, we develop two methods computing all the reprogramming cores.Finally, we evaluate the modeling framework for the identification of perturbations responsible for the transformation of a healthy cell into a cancercell and the discovery of therapeutic targets ona model of breast cancer. In particular, we showthat the perturbations inferred by our methods a recompatible with biological knowledge by discriminating oncogenes and tumor suppressor genes and by recovering the causal of the BRCA1 gene. In addition, the method recovers the synthetic lethality phenomenon between PARP1 and BRCA1 that constitutes an optimal anti-cancer treatment because it specifically targets tumor cells.

La majeure partie de l'héritabilité des maladies inflammatoires des intestins (MICI) comprenant essentiellement la maladie de Crohn (MC) et la rectocolite ulcéro-hémorragique (RCUH) reste manquante. A côté des formes classiques de MICI polygéniques, un nombre croissant de maladies rares monogéniques avec un syndrome d’immunodéficience primaire innée ou acquise (ou Primary Immune Deficiency (PID) disorders) et un tableau clinique de maladie inflammatoire gastro-intestinale semblable aux MICI ont été identifiées au cours de ces dernières années. Les gènes mutés au sein de ces PID pourraient contenir des variants rares associés aux MICI dont l'identification aurait échappé aux études d'association du génome (GWAS) et qui pourraient être détectés avec le séquençage à haut débit. Nous avons sélectionné 23 gènes candidats associés à dix maladies monogéniques avec manifestations gastro-intestinales inflammatoires ressemblant aux MICI et avons évalué la contribution éventuelle de ces gènes à la prédisposition héréditaire à développer une MC via d'une part une étude d'association sur base des données de génotypage de 17000 patients atteints de MC issus des GWAS de l'IIBDGC et d'autre part, via une étude de séquençage à haut débit au sein d'une cohorte de 2390 patients atteints de MC. Nous avons identifié 4 nouveaux variants du gène XIAP qui sont associés chez les patients porteurs de la mutation, à un défaut d'activation de la voie de NOD2 après stimulation par le muramyl dipeptide (MDP). En complément à l'étude des formes monogéniques de MICI, les formes non européennes peuvent également constituer une source de données à exploiter pour pallier à l'héritabilité manquante. En effet, la plupart des GWAS ont été effectuées au sein de populations d'origine européenne. Or en combinant plusieurs groupes ethniques, il est possible d'identifier de nouveaux loci de susceptibilité tel qu'on a pu l'observer dans la première étude trans-éthnique réalisée au sein de patients atteints de MICI. Très peu d'études génétiques ont été réalisées au sein de la population d'origine marocaine qui est la population non européenne la plus prépondérante en Belgique. Nous avons entrepris une étude d'association sur des puces de génotypage de type Immunochip au sein d'une population de 306 patients d'origine marocaine atteints de MICI, se focalisant sur les 163 variants communs de susceptibilité connus dans les MICI lorsque l'étude a été débutée. L'étude a identifié une association significative aux MICI pour dix loci notamment au sein des gènes tels que IL23R, JAK2, CARD9 ou CCR6. Ces associations sont nouvelles et n'ont pas été étudiées ou confirmées dans les précédentes études faites au sein de patients d'origine marocaine atteints de MICI. / Doctorat en Sciences médicales (Médecine) / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Les études d'associations en génome entier ("GWAS") ont récemment permis la découverte de nombreux polymorphismes génétiques impliqués dans la susceptibilité aux maladies multifactorielles. Cependant, ces polymorphismes n'expliquent qu'une faible part de l'héritabilité génétique de ces maladies, nous poussant ainsi à explorer de nouvelles pistes de recherche. Une des hypothèses envisagées serait qu'une partie de cette héritabilité manquante fasse intervenir des phénomènes d'interactions entre polymorphismes génétiques. L'objectif de cette thèse est d'explorer cette hypothèse en adoptant une stratégie de recherche d'interactions basée sur des critères statistiques et biologiques à partir de données issues de différentes études "GWAS". Ainsi, en utilisant différentes méthodes statistiques, nous avons commencé par rechercher des interactions entre polymorphismes qui pourraient influencer le risque de thrombose veineuse. Cette recherche n'a malheureusement pas abouti à l'identification de résultats robustes vis à vis du problème des tests multiples. Dans un deuxième temps, à partir d'hypothèses "plus biologiques", nous avons tenté de mettre en évidence des interactions entre polymorphismes impliqués dans les mécanismes de régulation de l'expression génique associés aux microARNs. Nous avons pu ainsi montrer de manière robuste dans deux populations indépendantes qu'un polymorphisme au sein de la séquence du microARN hsa-mir-219-1 interagissait avec un polymorphisme du gène HLA-DPB1 pour en moduler l'expression monocytaire. Nous avons également montré que l'expression monocytaire du gène H1F0 était influencée par un phénomène d'interaction impliquant un polymorphisme du microARN hsa-mir-659. En apportant sa propre contribution à l'engouement récent que suscite la recherche d'interactions entre polymorphismes dans les maladies dites complexes, ce travail de thèse illustre clairement la difficulté d'une telle tâche et l'importance de réfléchir à de nouvelles stratégies de recherches. / Recently, Genome-Wide Association Studies (GWAS) have led to the discovery of numerous genetic polymorphisms involved in complex human diseases. However, these polymorphisms contribute only a little to the overall genetic variability of these diseases, suggesting the need for new kind of investigations in order to disentangle the so-called "missing heritability". The purpose of my PhD project was to investigate how different research strategies relying on statistical and biological considerations could help in determining whether part of this missing heritability could reside in interaction phenomena between genetic polymorphisms. Firstly, we applied different statistical methodologies and looked for interactions between polymorphisms that could influence the risk of venous thrombosis (VT). Even though this study was based on two large GWAS datasets, we were not able to identify pairwise interactions that survive multiple testing. This work suggests that strong interactive phenomena between common SNPs are unlikely to contribute much to the risk of VT. Second, by adopting a hypothesis-driven approach relying on biological arguments, we sought for interactions between microRNA related polymorphisms that could alter genetic expression. Using two large GWAS datasets in which genome-wide monocyte expression was also available, we were able to demonstrate the existence of two pairwise interaction phenomena on monocyte expression involving miRNAs polymorphisms: 1/ the expression of HLA-DPB1 was modulated by a polymorphism in its 3'UTR region with a polymorphism in the hsa-mir-219-1 microRNA sequence; 2/ similarly, the expression of H1F0 was influenced by a polymorphism in its 3'UTR region interacting with a polymorphism in the microRNA hsa-mir-659. Altogether, this project supports for the role of gene x gene interactions in the interindividual variability of biological processes but their identifications remain a tedious task requiring large samples and the development of new research strategies and methodologies.

Les études d'associations en génome entier ("GWAS") ont récemment permis la découverte de nombreux polymorphismes génétiques impliqués dans la susceptibilité aux maladies multifactorielles. Cependant, ces polymorphismes n'expliquent qu'une faible part de l'héritabilité génétique de ces maladies, nous poussant ainsi à explorer de nouvelles pistes de recherche. Une des hypothèses envisagées serait qu'une partie de cette héritabilité manquante fasse intervenir des phénomènes d'interactions entre polymorphismes génétiques. L'objectif de cette thèse est d'explorer cette hypothèse en adoptant une stratégie de recherche d'interactions basée sur des critères statistiques et biologiques à partir de données issues de différentes études "GWAS". Ainsi, en utilisant différentes méthodes statistiques, nous avons commencé par rechercher des interactions entre polymorphismes qui pourraient influencer le risque de thrombose veineuse. Cette recherche n'a malheureusement pas abouti à l'identification de résultats robustes vis à vis du problème des tests multiples. Dans un deuxième temps, à partir d'hypothèses "plus biologiques", nous avons tenté de mettre en évidence des interactions entre polymorphismes impliqués dans les mécanismes de régulation de l'expression génique associés aux microARNs. Nous avons pu ainsi montrer de manière robuste dans deux populations indépendantes qu'un polymorphisme au sein de la séquence du microARN hsa-mir-219-1 interagissait avec un polymorphisme du gène HLA-DPB1 pour en moduler l'expression monocytaire. Nous avons également montré que l'expression monocytaire du gène H1F0 était influencée par un phénomène d'interaction impliquant un polymorphisme du microARN hsa-mir-659. En apportant sa propre contribution à l'engouement récent que suscite la recherche d'interactions entre polymorphismes dans les maladies dites complexes, ce travail de thèse illustre clairement la difficulté d'une telle tâche et l'importance de réfléchir à de nouvelles stratégies de recherches.