Les progrès récents en termes de séquençage d’ADN permettent maintenant d’accéder au matériel génétique de communautés microbiennes extraites directement d’échantillons environnementaux naturels. Ce nouveau domaine de recherche, appelé métagénomique, a de nombreuses applications en santé, en agro-alimentaire, en écologie, par exemple. Analyser de tels échantillons demande toutefois de développer de nouvelles méthodes bio-informatiques pour déterminer la composition taxonomique de la communauté étudiée. L’identification précise des organismes présents est en effet une étape essentielle à la compréhension des écosystèmes même les plus simples. Cependant, les technologies de séquençage actuelles produisent des fragments d’ADN courts et bruités, qui ne couvrent que partiellement les séquences complètes des gènes, ce qui pose un véritable défi pour l’analyse taxonomique à haute résolution. Nous avons développé MATAM, une nouvelle méthode bio-informatique dédiée à la reconstruction rapide et sans erreurs de séquences complètes de marqueurs phylogénétiques conservés, à partir de données brutes de séquençage. Cette méthode est composée d’une succession d’étapes qui réalisent la construction et l’analyse d’un graphe de chevauchement de lectures. Nous l’avons appliquée à l’assemblage de la petite sous-unité de l’ARN ribosomique sur des métagénomes simulés, synthétiques et réels. Les résultats obtenus sont de très bonne qualité et améliorent l’état de l’art. / Recent advances in DNA sequencing now allow studying the genetic material from microbial communities extracted from natural environmental samples. This new research field, called metagenomics, is leading innovation in many areas such as human health, agriculture, and ecology. To analyse such samples, new bioinformatics methods are still needed to ascertain the studied community taxonomic composition because accurate organisms identification is a necessary step to understand even the simplest ecosystems. However, current sequencing technologies are generating short and noisy DNA fragments, which only partially cover the complete genes sequences, giving rise to a major challenge for high resolution taxonomic analysis. We developped MATAM, a new bioinformatic methods dedicated to fast reconstruction of low-error complete sequences from conserved phylogenetic markers, starting from raw sequencing data. This methods is a multi-step process that builds and analyses a read overlap graph. We applied MATAM to the reconstruction of the small sub unit ribosomal ARN in simulated, synthetic and genuine metagenomes. We obtained high quality results, improving the state of the art.

L'alimentation en eau constitue le principal facteur limitant la croissance, voire la survie des<br />plantes. Les modèles climatiques prévoient pour les 50 à 100 années à venir une baisse des<br />précipitations et des températures estivales accrues dans la moitié sud de la France. La durée<br />de vie d'une forêt de pin maritime, de sa plantation jusqu'à la coupe d'exploitation est<br />justement de 50 ans. Il est donc important de savoir si ces organismes pourront faire face à ces<br />brusques changements climatiques ; en d'autres termes si les variétés améliorées plantées<br />aujourd'hui pourront maintenir le niveau actuel de productivité dans un milieu plus pauvre en<br />eau, et tolérer des épisodes de sécheresse intense. La capacité de ces organismes à faire face à<br />ces perturbations brutales dépendra à la fois de leur plasticité phénotypique et de leur diversité<br />génétique. Dans le cadre de cette thèse, nous avons étudié la plasticité moléculaire du système<br />racinaire de jeunes plants de pin maritime élevés en milieu hydroponique et soumis à un stress<br />osmotique par ajout de polyéthylène glycol. Un plan factoriel croisant deux écotypes (France<br />et Maroc) par cinq niveaux de stress a permis d'analyser les réponses du transcriptome et du<br />protéome à court et long terme. Nos investigations ont porté sur l'accumulation des transcrits<br />de 7000 gènes et de 1200 protéines. L'analyse statistique des données a permis d'identifier<br />des gènes dont la plasticité moléculaire est génétiquement contrôlée, révélant des stratégies de<br />réponse différentes de chaque écotype. La valeur adaptative de ces gènes pourra alors être<br />confirmée par l'interprétation des patrons de diversité nucléotidique de ces gènes candidats.