Thèse de doctorat--Sciences naturelles--Faculté des sciences de Paris, 1913. N°: 1353.

Thèses (M.Sc.)--Université de Sherbrooke (Canada), 1997. / Titre de l'écran-titre (visionné le 17 juillet 2006). Publié aussi en version papier.

Thèses (M.Sc.)--Université de Sherbrooke (Canada), 2001. / Titre de l'écran-titre (visionné le 20 juin 2006). Publié aussi en version papier.

Thèse de doctorat : Biologie cellulaire et moléculaire : Paris 12 : 2007. / Thèse uniquement consultable au sein de l'Université Paris 12 (Intranet). Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. 350 réf.

Thèse doctorat : Médecine. Biologie cellulaire : Université de Nantes : 2003. / Bibliogr. f. 115-130.

Thèse d'exercice : Médecine. Pédiatrie : Université de Nantes : 2005. / Bibliogr. f. 25-27.

Thèse de doctorat : Médecine. Maladies de l'appareil digestif : Nantes : 2003. / Bibliogr.

Thèse de doctorat--Sciences naturelles--Faculté des sciences de Paris, 1906. N°: 29. / Notes bibliogr.

Titre de l'écran-titre (visionné le 4 décembre 2024) / Le microbiome intestinal a évolué avec son hôte humain et joue un rôle crucial dans la santé physique et mentale. Cependant, les données sur le métagénome de l'intestin sont biaisées en faveur des populations au mode de vie industrialisé. Jusqu'à présent, la majorité des communautés non industrielles étudiées dépendent d'un régime alimentaire principalement composé d'aliments riches en fibres issus de la cueillette locale. Tandis que, les populations industrialisées consomment principalement des aliments de supermarché caractérisés par une faible teneur en fibres et une forte teneur en matières grasses. Les caractéristiques taxonomique et fonctionnelle du microbiome de ces populations ont été décrites par de nombreuses études métagénomique. En revanche, il existe peu de données métagénomiques sur des populations telles que les Inuits du Nunavik, dont l'alimentation repose sur des produits animaux chassé localement. Nous avons donc émis l'hypothèse que nous identifierions une composition d'espèces et des capacités fonctionnelles distinctes dans les microbiomes intestinaux du Nunavik par rapport aux métagénomes non industrialisés et industrialisés. En outre, nous avons postulé que nous pourrions reconstruire les génomes de bactéries précédemment inconnues dans les métagénomes intestinaux des Inuits du Nunavik. Tout d'abord, nous avons généré des données de séquençage shotgun en profondeur à partir de 279 échantillons donnés par des résidents du Nunavik. Ensuite, nous avons choisi des échantillons provenant de populations non industrialisées et industrialisées dans une base de données publique pour qu'ils servent de groupes de comparaison. Nous avons utilisé une méthode basée sur les lectures de séquençage non assemblées pour réaliser un profilage taxonomique et fonctionnel des échantillons du Nunavik et de comparaison. Enfin, nous avons utilisé une approche basée sur l'assemblage des lectures de séquençage pour reconstruire des génomes assemblés du métagénome (MAG), identifier et décrire des espèces microbiennes non caractérisées présentes dans le microbiome intestinal du Nunavik. Mes travaux ont démontré que le microbiome intestinal des jeunes Inuits du Nunavik présente une plus grande diversité intra-individuelle, une plus faible diversité inter-individuelle et qu'il est distinct de celui de leurs homologues non industrialisés et industrialisés. De plus, nous avons identifié des signatures taxonomiques et fonctionnelles uniques qui distinguent les microbiomes du Nunavik des groupes de comparaison. En outre, nous avons reconstruit un total de 30365 MAG, représentant 840 génomes non redondants qui appartiennent chacun à une seule espèce bactérienne. Parmi les 840 MAG non redondants, 734 sont des représentants d'espèces décrites et ont été classés comme MAG connus (kMAG). En revanche, 101 n'ont pas été assignés au niveau taxonomique de l'espèce, et 5 représentent des genres non caractérisés ; nous les avons donc classés comme MAGs inconnus (uMAGs). De plus, nous avons démontré que les uMAGs sont fortement associés au microbiome intestinal du Nunavik par rapport aux populations non industrialisées et industrialisées. Enfin, une analyse fonctionnelle complète a démontré que près de 30 % des gènes prédits dans les uMAGs ont des fonctions inconnues. Dans son ensemble, mon projet de doctorat fournit une description complète des profils taxonomiques et fonctionnels du microbiome intestinal des Inuits du Nunavik. Les études réalisées dans le cadre de cette thèse démontrent que le microbiome intestinal du Nunavik est différent de celui de populations ayant des modes de vie et des environnements différents des Inuits. Ensemble, les résultats de mes travaux contribuent à réduire les biais des bases de données, à améliorer la représentativité et à maximiser le profilage taxonomique. Ce projet de doctorat permet donc de mieux comprendre la composition bactérienne de l'intestin humain. Par conséquent, ces résultats ont le potentiel d'améliorer les modèles prédictifs de l'état de santé, non seulement pour les jeunes Inuits du Nunavik, mais aussi pour l'ensemble de la population. / The gut microbiome has co-evolved with its human host and plays a crucial role in physical and mental health. However, Human gut metagenome data are biased toward populations following an industrialized lifestyle. Until now, most non-industrial communities studied depend on a diet primarily composed of locally foraged fiber-rich foods. Whereas industrialized populations predominantly consume market food characterized by low fiber high fat contents. The taxonomic and functional characteristics of the gut microbiome of these populations have been described by numerous metagenomic studies. In contrast, there is limited metagenomic data from populations such as the Nunavik Inuit, who rely on naturally sourced animal products in their diet. Hence, we hypothesized that we would identify distinct species composition and functional capabilities in Nunavik gut microbiomes compared to non-industrialized and industrialized metagenomes. Additionally, we postulated that we could reconstruct genomes of previously unknown bacteria from Nunavik Inuit gut metagenomes. We first generated deep shotgun sequencing data from 279 samples donated by Nunavik resident. Next, we chose samples from non-industrialized and industrialized populations available in a public database to serve as comparison groups. We performed read-based taxonomic and functional profiling of metagenomic data for Nunavik and comparison samples. Lastly, we used an assembly-based approach to reconstruct metagenome assembled genomes (MAGs) and identify previously uncharacterized microbial species within the Nunavik gut microbiome. My work demonstrated that the Nunavik Inuit youth gut microbiome exhibits higher intra-individual diversity, lower inter-individual diversity, and is distinct from their non-industrialized and industrialized counterparts. Furthermore, we identified unique taxonomic and functional signatures discriminating Nunavik microbiomes from comparison groups. In addition, we reconstructed a total of 30,365 MAGs, representing 840 distinct non-redundant genomes that each belong to a single bacterial species. Among the 840 non-redundant MAGs, 734 are representatives ofdescribed species and were categorized as known MAGs (kMAGs). In contrast, 101 were unassigned at the species level, and 5 represent uncharacterized genera, thus, we classified them as unknown MAGs (uMAGs). Furthermore, we demonstrate that uMAGs strongly associate with Nunavik gut microbiome compared to nonindustrialized and industrialized population. Finally, comprehensive functional analysis demonstrated that close to 30% of genes predicted in uMAGs have unidentified functions. Overall, my doctoral project provides a comprehensive description of the Nunavik Inuit gut microbiome taxonomic and functional profiles. Studies performed for this thesis demonstrate that the Nunavik gut microbiome is different from populations with different lifestyles and environment. Together my work findings contribute to reducing database bias, enhancesrepresentativeness and maximizes taxonomic profiling. Hence, it allows for a more comprehensive understanding of the bacterial composition of the Human gut. As a result, it has the potential to improve predictive models of health status not only for young Nunavik Inuit but also for the broader population.

Durant les dernières décennies, la recherche sur le microbiome intestinal a positionné ce dernier comme important régulateur de nombreux processus physiologiques chez l'humain. Propulsée par les technologies de séquençage à haut débit, la recherche sur l'écologie microbienne a connu un important changement de paradigme. Les méthodes d'isolation et de mise en culture de bactéries d'intérêt sont maintenant, de manière générale, remplacées par le séquençage génétique de communautés microbiennes complètes directement dans leur environnement. Ce type d'analyse, la métagénomique, a révélé l'immense catalogue de gènes bactériens présents dans l'environnement intestinal et a levé le voile sur la majorité silencieuse du microbiote : les microorganismes non-cultivables. Ce vaste catalogue de gènes microbiens représente une véritable mine d'information dans un contexte où la recherche tente de trouver des mécanismes moléculaires expliquant la relation entre le microbiome et la santé des individus. Dans ce contexte, l'apprentissage automatique, qui permet l'analyse de données complexes, peut être utilisé pour pointer vers des effecteurs microbiens d'intérêt. L'objectif du projet est d'utiliser les données métagénomiques d'individus malades et en santé dans une tâche de classification. Plus précisément, notre but est de comparer le pouvoir prédictif de différentes représentations du microbiome, toutes dérivées des données de séquençage en métagénomique non-ciblée. Notre étude a démontré que dans un contexte de classification de phénotype de l'hôte, les méthodes de représentation qui utilisent toute l'information génique séquencée permettent de meilleures performances de prédiction que celles qui utilisent exclusivement l'information contenue dans les banques de données de référence, comme les profils taxonomique et fonctionnel. Nos résultats suggèrent que l'utilisation exclusive de l'information a priori dans un contexte d'apprentissage automatique limite, d'une certaine façon, la possibilité de trouver de nouveaux effecteurs microbiens inconnus des banques de données. / During the last decades, research positioned the gut microbiome as a major regulator of numerous physiological processes in humans. Propelled by next-generation sequencing technologies, the research on microbial ecology has undergone a significant paradigm shift; generally, bacteria isolation and cultivation are now being replaced by genetic sequencing of whole bacterial communities directly from their environment. This type of analysis, referred as metagenomics, revealed the large catalog of microbial genes comprised in the gut environment and lifted the veil on the microbiota's silent majority: non-cultivable microorganisms. This vast catalog of genes represents a real mine of information in a context where research aims at finding molecular mechanisms to explain the relation between microbiome and host health. In this context, machine learning, which allows the analysis of complex data, can be used to point toward promising microbial features. The objective of this project is to use metagenomics data from healthy and diseased individuals in a classification task. More precisely, our goal is to compare the predictive power of different microbiome representations, all derived from untargeted metagenomics data. Our study has shown that in a context of host phenotype classification, representation methods that use all the available sequenced information allow better prediction performances than those that are based on reference databases, like the taxonomic and functional profiles. Our results suggest that the exclusive use of a priori information, in a machine learning context, limits, in a way, the possibility of finding new microbial effectors unknown from reference databases.