Dans le domaine de la biologie moléculaire, les technologies d'analyse d'expression génique comme les biopuces suscitent un intérêt très grand. Une des applications de ces technologies est le diagnostic et la classification de différents types de tumeurs. Une des particularités des données issues des biopuces est qu'elles sont décrites par un très grand nombre d'attributs (gènes) alors que peu d'échantillons analysés sont disponibles. Cela empêche la compréhension des données et réduit de manière considérable la performance des algorithmes de classification. Dans cette thèse, nous proposons des méthodes innovantes pour réduire la taille initiale des données et pour sélectionner des ensembles de gènes pertinents pour une classification supervisée. Nous proposons tout d'abord une méthode de pré-traitement des données et de réduction de dimension basée sur la logique floue. Le problème de la sélection d'attributs est ensuite traité par deux types d'approche. Dans la première, nous proposons une méthode enveloppe qui grâce à une double exploration génétique sélectionne un ensemble de gènes pertinents pour un classifieur SVM. Dans la deuxième, nous proposons une méthode intégrée où les informations fournies par un classifieur linéaire (ADL) guident le processus de recherche vers un sous-ensemble de petite taille et performant pour la classification. Les différentes expérimentations que nous avons menées montrent de très bonnes performances, surtout pour la méthode intégrée.

L'accident de Tchernobyl, en 1986, a mis en lumière le cancer de la thyroïde. Ce cancer, assez rare, est pourtant en forte augmentation, et cela avant même 1986. Le diagnostic des tumeurs folliculaires thyroïdiennes par analyses anatomopathologiques est parfois difficile. Ce travail s'intéresse à la classification moléculaire de ces tumeurs ainsi qu'à la recherche de marqueurs spécifiques à chaque pathologie. En regroupant et en analysant le transcriptome de plus de 90% des types de lésions folliculaires de la thyroïde, nous avons établi une classification moléculaire globale de ces lésions, nous avons défini des marqueurs spécifiques faisant l'objet d'un brevet, et nous avons permis de préciser le diagnostic de la majorité des tumeurs de malignité incertaine. L'étude bioinformatique des données issues de biopuces apporte des précisions à la classification internationale des tumeurs, particulièrement pour les tumeurs oncocytaires, microfolliculaires et de malignité incertaine.

L'ADN est condensé dans le noyau sous forme de chromatine. La structure chromatinienne de l'ADN est un obstacle pour la transcription car elle limite l'accessibilité de l'ADN. Des complexes spécialisés sont capables de remodeler cette structure. Chez Saccharomyces cerevisiae, les complexes RSC (Remodels the Structure of Chromatin) et SWI/SNF sont apparentés comme en témoignent les homologies existant entre plusieurs de leurs sous-unités. Toutefois, seul le complexe RSC, plus abondant que SWI/SNF, est essentiel à la viabilité cellulaire. Ceci suggère qu'il pourrait avoir de multiples rôles dont un dans la transcription. <br />La transcription est réalisée chez les eucaryotes par trois ARN polymérases (pol) différentes chacune spécifique d'une classe de gènes. Nous avons montré que le complexe RSC interagit avec les ARN polymérases I et III. Notre attention s'est portée sur l'interaction entre la sous-unité Rsc4 et la protéine ABC27, commune aux trois ARN polymérases. La protéine Rsc4 interagit en double-hybride avec ABC27 par son domaine C-terminal. Nous avons étudié un mutant de la sous-unité Rsc4 ayant perdu la capacité d'interagir avec ABC27. Les profils d'expression génomiques, établis par puces à ADN, ont permis de caractériser des effets de cette mutation sur la transcription par l'ARN polymérase II. Curieusement, la majorité des gènes induits sont répartis par le chromosome XII. Cet effet n'est pas polaire. La présence de l'ADN ribosomique sur ce chromosome nous a conduits à proposer qu'il pourrait être une cause de ce comportement particulier. Nous avons mis en évidence des modifications dans la voie de maturation de l'ARN 35S, transcrit par la pol I, mais nous n'avons pas pu caractériser des défauts de transcription par les ARN polymérases I et III.

Les progrès fulgurants de ces dix dernières années réalisés dans les domaines de la microinformatique et de la microfluidique associés au génie génétique (PCR et séquençage) ont permis un changement d'échelle dans la quantité des données acquises au cours d'une même expérience. La transcriptomique est directement issue de ces avancées technologiques. Ce mémoire présenté pour l'obtention d'une Habilitation à Diriger des Recherdes porte sur l'analyse du transcriptome de la bactérie intracellulaire obligatoire des pucerons, Buchnera aphidicola. Dans la première partie, les principales méthodes d'analyses statistiques différentielles et d'intégration des données transcriptomiques sont présentées sous la forme d'une analyse bibliographique. La deuxième partie est consacrée au développement d'outils bioinformatiques : ROSO, un logiciel d'optimisation des sondes oligonucléotidiques, la puce Buchnera et SITRANS, un système d'information pour la gestion et la publication des données d'expression. Enfin, la dernière partie est consacrée à la caractérisation du transcriptome de Buchnera en condition de stress trophique de son hôte, le puceron du pois Acyrthosiphon pisum. La régulation transcriptionnelle chez les bactéries symbiotiques intracellulaires à génome réduit est encore actuellement très mal connue. Cette question sera abordée chez Buchnera tout d'abord au niveau évolutif par l'étude de la relation entre l'expression des gènes et leur organisation dans le génome, puis au niveau fonctionnel, par la caractérisation de la réponse de la bactérie à une diminution de la quantité d'acides aminés essentiels dans le substrat nutritif du puceron, combinée à un stress osmotique.

Nous proposons une approche “algorithme génétique” pour la reconstruction génomique. Notre approche introduit le concept d'algorithmie génétique multi-échelle : l'optimisation est conduite simultanément à une échelle locale et à une échelle globale. La fonction d'efficacité est donc hybride. Notre approche prend également en compte plusieurs types de données, dynamiques, statiques, ou imposées. Il en résulte un nouveau logiciel de reconstruction génomique, COGARE. Il est étalonné sur données simulées et comparé aux algorithmes existants. Il est utilisé sur deux cas réels, sur lesquels il révèle des capacités à renvoyer des informations pertinentes au biologiste.

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

Le travail décrit dans ce manuscrit rassemble les résultats obtenus au cours de ma thèse de doctorat. Ils s'inscrivent dans le domaine de la glycobioinformatique. Ils ont impliqué des développements de bases de données structurales et des applications en modélisation moléculaire des interactions protéines-sucres. Les méthodes de modélisation moléculaire ont été utilisées dans la reconstruction et dans la prédiction des structures tridimensionnelles de polysaccharides et d'oligosaccharides, ces dernières étant également établies par une approche de type "haut-débit" par application d'un algorithme génétique à des fins de minimisation énergétique. Les données ainsi générées ont été organisées sous la forme de bases de données relationnelles, proprement annotées (PolySca3DB et BiOligo) qui sont en libre accès pour consultation sur internet. Ces méthodes de modélisation moléculaire ont été appliquées à la caractérisation, par RMN en solution, des conformations de basse énergie d'une souche pathogène d'un polysaccharide de la bactérie E. coli. D'autres bactéries pathogènes de type gram négatif, interagissent avec des oligosaccharides par l'intermédiaire de protéines secrétées, telles que des lectines. Nous avons testé, au travers de l'utilisation de méthodes d'amarrage moléculaire, la possibilité d'identifier de manière automatique, la nature de ces interactions, en prenant comme cibles des épitopes oligosaccharidiques fucosylés. Les résultats de ces recherches ont été comparés, de manière critique, à ceux issus de l'application de bio-puces à sucres et de calorimétrie isotherme de titration. Les conclusions et perspectives de ces travaux sont présentées dans un article de revue consacré à l'application des méthodes de chimie computationnelle dans l'étude des interactions protéines-glucides qui viennent compléter l'arsenal des outils dédiés au champs de recherche couvert par la glycobiologie structurale et moléculaire.

Cette thèse présente la réalisation d'un dispositif expérimental pour la détection d'atomes, sur une puce atomique, avec une micro-cavité optique. La puce atomique est un substrat sur lequel des fils et la cavité optique sont fabriqué par des techniques de lithographie. La puce permet de piéger, de manipuler et de transporter des atomes grâce aux potentiels magnétiques générés par les courants électriques qui traversent ces fils. La puce permettra à terme de transporter les atomes vers la microcavité optique où ils peuvent être en interaction forte avec la lumière de la cavité. Le résonateur est construit à partir d'un guide d'onde sur lequel des miroirs sont déposés aux extrémités. Une tranchée est creusée dans le guide d'onde pour que les atomes puissent interagir avec le champ électromagnétique. Ce manuscrit présente la fabrication et la caractérisation d'une telle cavité. Une étude théorique du résonateur a permis d'estimer la finesse et la figure de mérite du système atome-cavité. Les calculs montrent que la microcavité peut permettre dans certains cas de détecter des atomes uniques.

ALFA (Absolute Luminosity for ATLAS) vise à mesurer la luminosité absolue pour l'expérience ATLAS avec une incertitude de 2 - 3\% et la section efficace totale. La luminosité est reliée au nombre d'événements. Plus la luminosité est élevée, plus le nombre d'événements est élevé. C'est donc une quantité importante pour les collisionneurs en général et notamment pour le LHC (Large Hadron Collider). LHC est constitué de deux faisceaux circulant dans deux chambres à vide différentes et collisionnant aux quatre points d'interaction où les principales expériences de physique sont positionnées (ATLAS, CMS, ALICE et LHCb). Les détecteurs constituant ALFA insérés dans des Pots Romains sont positionnés à 240 m de distance du point d'intéraction d'ATLAS après six quadrîpoles et deux dipôles qui constituent la partie de ligne faisceau utile à ALFA et localisée sur le LHC.Les détecteurs sont constitués de fibres scintillantes pour détecter les protons élastiques issus du Point d'Interaction. Ces protons sont transportés au travers des différents aimants qui constituent la ligne de faisceau considérée et qui nécessite une optimisation des paramètres optiques pour les besoins de la mesure. Nous appellerons les optiques fort β, les optiques utilisées durant les périodes expérimentales dédiées à ALFA. Les paramètres des optiques fort β ont été simulés afin de remplir le cahier des charges demandé pour ALFA et elles ont été testées sur le LHC en 2011 et 2012 pendant un certain nombre de périodes expérimentales spécifiques aux optiques fort β sur le LHC.Ces périodes expérimentales se sont terminées en 2013 avant l'arrêt du LHC. Les paramètres optiques ont été mesurés et comparés aux simulations.Certains paramètres ayant des valeurs bien meilleures que celles attendues. Cela a aussi permis de regardes quelques incertitudes sur les paramètres optiques et d'évaluer l'impact de certains de ces paramètres sur la mesure de section efficace totale.

Un système est dit robuste s'il est possible de garantir son bon comportement Le cancer est en passe de devenir la première cause de décès dans le monde avec un nombre de cas de cancer qui a pratiquement doublé sur les trente dernières années. Le diagnostic du cancer est d’autant plus important qu’il est maintenant reconnu que, plus la prise en charge du patient est rapide, plus les traitements thérapeutiques sont efficaces. Ce diagnostic doit être précis, fiable, et établi dans les premiers stades de la maladie afin d’augmenter significativement les chances de succès du/des traitements. Les techniques conventionnelles pour le diagnostic du cancer sont essentiellement basées sur des techniques d’imagerie (radiographies, IRM…) associés à des tests cytologiques et biochimiques. Avec le développement récent des technologies de biologie moléculaire (et notamment en protéomique), de nombreux marqueurs tumoraux ont été identifiés et sont utilisés dans des tests d’immunoassay pour le diagnostic voire pronostic du cancer en oncologie clinique. Cependant, le faible taux de marqueurs tumoraux dans le sérum de patient, ainsi que leur grande diversité, sont un challenge important pour l’établissement d’un diagnostic d’autant plus que les techniques de détection souffrent souvent d’un manque de sensibilité et de sélectivité. De plus, du fait de la diversité et de la variabilité des cancers, aucun marqueur tumoral n’est suffisamment spécifique pour permettre un diagnostic précis. Aussi, afin d’augmenter la fiabilité et la précision du diagnostic, il est nécessaire d’utiliser plusieurs marqueurs tumoraux. Dans ce contexte, grâce à leur capacité d’analyse haut débit en parallèle et le faible volume d’échantillon nécessaire, les technologies de puces à protéines (protein microarray)présentent de nombreux avantages pour l’identification de marqueurs tumoraux associés à la réponse humorale. Comme les marqueurs tumoraux sont souvent présents dans les échantillons en très faible quantité (à l’échelle sub micro-molaire), il y a un besoin urgent de développer des puces à protéines avec une détection ultrasensible de marqueurs tumoraux. La spécificité du diagnostic sera fortement liée au choix des protéines que l’on veut détecter(notées protéines cibles) et par conséquent au choix des protéines sondes que l’on va immobiliser sur le support. Un des paramètres critiques dans le développement de puces à protéines sensibles est la chimie de surface qui détermine le mode d’immobilisation de la protéine sonde sur le support et influence son activité biologique et donc sa capacité à reconnaitre et interagir avec la protéine cible que l’on cherche à détecter. Comme de nombreuses études suggèrent qu’un seul biomarqueur n’est pas suffisamment spécifique et sensible, la recherche d’une combinaison pertinente de biomarqueurs est un axe important pour l’amélioration d’un tel diagnostic. L’objectif de ce travail de thèse est donc le développement d’un outil original basé sur la technologie de puces à protéines fonctionnalisées avec différentes chimies de surface pour la détection sensible et spécifique de biomarqueurs tumoraux afin d’améliorer le diagnostic du cancer. Deux types de puces à protéines seront développés pour des applications différentes. Une première puce, avec comme protéines sondes des anticorps, sera développée pour la détection de biomarqueurs tumoraux impliqués dans le cancer colorectal. Une deuxième puce, où les protéines sondes seront des antigènes, sera étudiée en vue de l’identification de réponses autoimmunes de patientes atteintes d’un cancer du sein. [...] / Protein microarrays are becoming powerful tools to screen and identify tumor markers for cancer diagnosis, because of the multiplex detection and minute volume of sample requirement. Due to the diversity and variation in different cancers, no single tumor marker is sensitive and specific enough to meet strict diagnostic criteria. Therefore, a combination of tumor markers is required to increase sensitivity and to establish distinct patterns to increase specificity. To obtain reliable tests, the development of reproducible surface chemistry and immobilization procedure are crucial steps in the elaboration of efficient protein microarrays. In this thesis, 3D micro-structured glass slides were functionalized with various surface chemistries like silane monolayer (amino, epoxy and carboxy), and polymer layers of Jeff amine, chitosan, carboxymethyl dextran (CMD), maleic anhydride-alt-methyl vinyl ether copolymer (MAMVE) for physical adsorption or covalent binding with proteins. Surface characterizations, such as X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) and Attenuated total reflectance Fourier transform infrared spectroscopy (ATR-FTIR), confirmed the monolayer/polymer grafting on the glass slides. Colorimetric assay for determining amine density of three aminated surfaces demonstrated that APDMES had more grafting density than Jeffamine and chitosan. Contact angle measurements show that polymer surfaces were more hydrophilic than monolayer surfaces due to the increasing dosages of polar functional groups. Moreover, the parameters such as additives and pH of spotting buffer, probe concentration, blocking procedures etc, were optimized for tumor marker detection. Under the optimized conditions, antibody microarrays were validated with purified tumor antigens. The best analytical performances obtained for each tumor antigen tested were strongly dependent on functionalized surfaces, e.g. MAMVE exhibited best analytical performances for CEA andHsp60 while NHS leads to best results for PDI and CA19-9. Besides, the implemented antibody microarrays were applied to tumor marker detection from colorectal cancer sera. This evaluation shows the interest to combine several tumor markers on the same surface and the combination of tumor markers on their specific surface lead to remarkably increase the positive responses of tested cancer sera (even up to 100 %). A second type of microarrays (tumor-associated antigens - TAA microarrays) was designed to discriminate breast cancer patients from healthy donors through the detection of tumor autoantibodies. This study included a cohort of 29 breast cancer patients’ and 28 healthy donors’ sera. A panel of fiveTAAs (Hsp60, p53, Her2, NY-ESO-1 and Hsp70) immobilized on their respective optimized surface chemistry allowed to specifically detect over 82% of breast cancer patients.