• Refine Query
  • Source
  • Publication year
  • to
  • Language
  • 1
  • Tagged with
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • About
  • The Global ETD Search service is a free service for researchers to find electronic theses and dissertations. This service is provided by the Networked Digital Library of Theses and Dissertations.
    Our metadata is collected from universities around the world. If you manage a university/consortium/country archive and want to be added, details can be found on the NDLTD website.
1

Pseudomonas aeruginosa souche LESB58 : étude préliminaire pour la reconstruction métabolique in silico et analyse de la distribution de flux métaboliques à l'état stationnaire

Gagnon, Sandra 18 April 2018 (has links)
Pseudomonas aeruginosa souche LESB58 est une bactérie pathogène connue pour sa versatilité, son antibiorésistance et son caractère opportuniste émergent qui le rend responsable d'infections nosocomiales importantes en milieu hospitalier. Dans le cadre de ce travail, nous posons l’hypothèse qu’il est possible d’étudier le génome de la bactérie pathogène P. aeruginosa souche LESB58 par une approche de modélisation métabolique et analyse in silico à partir des annotations de son génome séquencé. Nous utilisons une approche basée sur les contraintes nommée « Fc (FBA) » pour analyser le modèle in silico. Comme le génome de P. aeruginosa n’est pas très caractérisé et qu’il contient un nombre considérable de gènes sans annotation fonctionnelle, nous n’avons pas terminé la reconstruction à l’échelle génomique. Comme un nombre important de relations « génotype-phénotype » n’ont pu être établies, nous avons débuté une analyse de génomique comparative de quatre souches séquencées de P. aeruginosa, soit les souches LESB58, PAO1, PA7 et PA14, afin de cibler les gènes impliqués dans les phénotypes connus de P. aeruginosa. Le but de ce travail a été de s’initier aux méthodes d’analyses métaboliques in silico et de recherches de relations « génotype-phénotype » pouvant reconstruire un modèle in silico.

Page generated in 0.0107 seconds