Os transtornos do espectro autista (TEA) são condições neuropsiquiátricas caracterizadas por padrões comportamentais estereotipados, ausência ou limitação de comunicação verbal e de interação social recíproca. Diversos estudos têm mostrado que esses transtornos possuem etiologia genética complexa e heterogênea, o que dificulta a identificação dos fatores causais. Estima-se que cerca de 70% dos casos de TEA são idiopáticos. Portanto, com o objetivo de identificar mecanismos etiológicos associados aos TEA, utilizamos as seguintes estratégias: customização de uma lâmina de microarray CGH que possibilite a detecção não só de grandes CNVs, mas também de alterações menores do que 10 kbp, em exons e regiões UTR de genes potencialmente candidatos; a comparação entre os tipos de rearranjos detectados em pacientes sindrômicos e em não sindrômicos e, ainda, a investigação mais detalhada de uma família com indivíduos portadores de transtorno autista e síndrome de Asperger. Foram avaliados 103 portadores de TEA não sindrômicos e 18 sindrômicos, sendo as taxas de detecção de alterações potencialmente patogênicas, respectivamente, de 11,6% e 38,9%. Dentre as alterações detectadas 44,4% são menores do que 10 Kbp. Portanto, a estratégia de usar uma lâmina customizada, com alta densidade de sondas complementares aos exons e regiões não codificantes de genes potencialmente envolvidos na etiologia dos TEA, capaz de detectar tanto alterações grandes quanto pequenas, parece ser relevante na tentativa de elucidar o maior número de casos possíveis e melhor compreender esses transtornos. Além disso, essa lâmina também pode ser utilizada como uma ferramenta para auxiliar o diagnóstico clínico e o aconselhamento genético com um custo mais acessível em comparação a outras comerciais ou ao sequenciamento de última geração. Cerca de 33,3% das CNVs observadas afetam região UTR, sugerindo que mutações nessas regiões podem explicar uma proporção significativa dos casos nos quais não são detectadas alterações através de outros testes genômicos, visto que a maioria desses ainda não exploram adequadamente regiões não codificantes. Entre os pacientes autistas não sindrômicos verificou-se que a maioria dos genes afetados por CNVs estão envolvidos em duas principais funções biológicas - sinapses glutamatérgicas e orientação axonal, sugerindo que TEA não sindrômico pode ser causado por disfunção em genes diferentes envolvidos em processos fisiológicos comuns. Diferente do que observamos entre pacientes não sindrômicos, detectamos mais de uma alteração em um mesmo indivíduo ou alterações que englobam mais de um gene entre os pacientes sindrômicos, reforçando o modelo oligogênico para alguns casos de TEA. Por fim, os dados obtidos no estudo da família com portadores de síndrome de Asperger e transtorno autista sugere que a gravidade do quadro clínico possa estar relacionada ao número de mutações e possivelmente por duas mutações diferentes em ambos os alelos de um mesmo gene. Nossos resultados, além de apoiar o envolvimento dos genes MDGA2, FHIT, HTR2A, SHANK2, GRIA3, ZNF778, PRKCα, CDH15, DIAPH3, GCH1, GRM5, MARK1, SLC17A6, IMMP2L, BZRAP1, SYNGAP1, ANK3, MAP1A, GABRR2 e LAMC3 nos TEA também sugere novos genes candidatos: LRRC7, LRRIQ3, CADPS1, NUFIP, SEMA3A, SNAP29, MBD2, GAD2, DGKH e PARD3 / The autism spectrum disorders (ASD) are neuropsychiatric conditions typically characterized by social deficits, communication difficulties, stereotyped or repetitive behaviors and interests. Several studies have shown that these disorders have a complex and heterogeneous genetic etiology, which makes difficult to identify the causal factors. Approximately 70% of cases are idiopathic. In order to identify etiological mechanisms associated with ASD, we have used the following strategies: customized a microarray CGH platform that allows detection not only of large CNVs, but also alterations smaller than 10 kbp in exons and UTR regions of potential candidate genes, the comparison between the types of rearrangements detected in syndromic and non-syndromic patients and further, more detailed investigation of a family segregating both autistic disorder and Asperger syndrome. We evaluated 103 nonsyndromic and 18 syndromic patients by the custom-designed array and the detection rate of possibly pathogenic alterations were, respectively, 11.6% and 38.9%. Among these CNVs, 44.4% are smaller than 10 kbp. Therefore, the strategy of using a custom-designed array, enriched with probes targeted to genes potentially involved in the ASD etiology and able to detect both large and small CNVs, seems to be relevant in an attempt to elucidate the largest number of cases and to better understand these disorders. Furthermore, this platform can also be used as a tool to support the clinical diagnosis and genetic counseling with a more affordable cost compared to conventional other or next-generation sequencing. Approximately 33.3% of the observed CNVs affect UTR region, suggesting that mutations in non-coding regions might explain a significant proportion of ASD cases negative for most genomic screenings, which still do not explore adequately these regions. Among nonsyndromic autistic patients we found that most of the genes affected by CNVs are involved in two main biological functions - glutamatergic synapses and axonal guidance, suggesting that nonsyndromic ASD can be caused by dysfunction in different genes of a few common physiological processes. In contrast to our findings in nonsyndromic patients, we detected more than one alteration in a single individual or alterations that involve more than one gene among the syndromic patients, reinforcing the oligogenic model for some cases of ASD. Finally, the data obtained in the study of the family segregating both Asperger syndrome and autistic disorder suggests that the severity of ASD seems to be modulated by the number of hits and possibly by hits in both alleles of the same gene. Our results support the involvement of genes MDGA2, FHIT, HTR2A, SHANK2, GRIA3, ZNF778, PRKCα, CDH15, DIAPH3, GCH1, GRM5, MARK1, SLC17A6, IMMP2L, BZRAP1, SYNGAP1, ANK3, MAP1A, GABRR2 and LAMC3 in ASD etiology and also suggests new candidates: LRRC7, LRRIQ3, CADPS1, NUFIP, SEMA3A, SNAP29, MBD2, GAD2, DGKH and PARD3

Dans cette thèse nous proposons un nouveau modèle statistique pour l'analyse des problèmes de segmentation/classification dont l'objectif <br /> est de partitionner des données en zones homogènes, et de regrouper ces zones en un nombre fini de classes. Les problèmes de segmentation/classification sont traditionnellement étudiés à l'aide <br /> des modèles de chaînes de Markov cachées. Nous proposons un modèle alternatif qui combine un modèle de segmentation et un modèle de mélange.<br /> <br /> Nous construisons notre modèle dans le cas gaussien et nous proposons une généralisation à des variables discrètes dépendantes. Les paramètres de ce modèle sont estimés par maximum de vraisemblance à l'aide d'un algorithme hybride fondé sur la programmation dynamique et sur l'algorithme EM. Nous abordons un nouveau problème de sélection de modèle qui est la sélection simultanée du nombre de groupes et du nombre de segments et proposons une heuristique pour ce choix. <br /> <br /> Notre modèle est appliqué à l'analyse de données issues d'une nouvelle technologie, les microarrays CGH (Comparative Genomic Hybridization). Cette technique permet de compter le nombre de milliers de gènes le long du génome en une seule expérience. L'application de notre méthode à ces données permet de localiser des zones délétées ou amplifiées le long des chromosomes. Nous proposons également une application à l'analyse des séquences d'ADN pour l'identification de régions homogènes en terme de composition en nucléotides.

Os transtornos do espectro autista (TEA) são condições neuropsiquiátricas caracterizadas por padrões comportamentais estereotipados, ausência ou limitação de comunicação verbal e de interação social recíproca. Diversos estudos têm mostrado que esses transtornos possuem etiologia genética complexa e heterogênea, o que dificulta a identificação dos fatores causais. Estima-se que cerca de 70% dos casos de TEA são idiopáticos. Portanto, com o objetivo de identificar mecanismos etiológicos associados aos TEA, utilizamos as seguintes estratégias: customização de uma lâmina de microarray CGH que possibilite a detecção não só de grandes CNVs, mas também de alterações menores do que 10 kbp, em exons e regiões UTR de genes potencialmente candidatos; a comparação entre os tipos de rearranjos detectados em pacientes sindrômicos e em não sindrômicos e, ainda, a investigação mais detalhada de uma família com indivíduos portadores de transtorno autista e síndrome de Asperger. Foram avaliados 103 portadores de TEA não sindrômicos e 18 sindrômicos, sendo as taxas de detecção de alterações potencialmente patogênicas, respectivamente, de 11,6% e 38,9%. Dentre as alterações detectadas 44,4% são menores do que 10 Kbp. Portanto, a estratégia de usar uma lâmina customizada, com alta densidade de sondas complementares aos exons e regiões não codificantes de genes potencialmente envolvidos na etiologia dos TEA, capaz de detectar tanto alterações grandes quanto pequenas, parece ser relevante na tentativa de elucidar o maior número de casos possíveis e melhor compreender esses transtornos. Além disso, essa lâmina também pode ser utilizada como uma ferramenta para auxiliar o diagnóstico clínico e o aconselhamento genético com um custo mais acessível em comparação a outras comerciais ou ao sequenciamento de última geração. Cerca de 33,3% das CNVs observadas afetam região UTR, sugerindo que mutações nessas regiões podem explicar uma proporção significativa dos casos nos quais não são detectadas alterações através de outros testes genômicos, visto que a maioria desses ainda não exploram adequadamente regiões não codificantes. Entre os pacientes autistas não sindrômicos verificou-se que a maioria dos genes afetados por CNVs estão envolvidos em duas principais funções biológicas - sinapses glutamatérgicas e orientação axonal, sugerindo que TEA não sindrômico pode ser causado por disfunção em genes diferentes envolvidos em processos fisiológicos comuns. Diferente do que observamos entre pacientes não sindrômicos, detectamos mais de uma alteração em um mesmo indivíduo ou alterações que englobam mais de um gene entre os pacientes sindrômicos, reforçando o modelo oligogênico para alguns casos de TEA. Por fim, os dados obtidos no estudo da família com portadores de síndrome de Asperger e transtorno autista sugere que a gravidade do quadro clínico possa estar relacionada ao número de mutações e possivelmente por duas mutações diferentes em ambos os alelos de um mesmo gene. Nossos resultados, além de apoiar o envolvimento dos genes MDGA2, FHIT, HTR2A, SHANK2, GRIA3, ZNF778, PRKC&alpha;, CDH15, DIAPH3, GCH1, GRM5, MARK1, SLC17A6, IMMP2L, BZRAP1, SYNGAP1, ANK3, MAP1A, GABRR2 e LAMC3 nos TEA também sugere novos genes candidatos: LRRC7, LRRIQ3, CADPS1, NUFIP, SEMA3A, SNAP29, MBD2, GAD2, DGKH e PARD3 / The autism spectrum disorders (ASD) are neuropsychiatric conditions typically characterized by social deficits, communication difficulties, stereotyped or repetitive behaviors and interests. Several studies have shown that these disorders have a complex and heterogeneous genetic etiology, which makes difficult to identify the causal factors. Approximately 70% of cases are idiopathic. In order to identify etiological mechanisms associated with ASD, we have used the following strategies: customized a microarray CGH platform that allows detection not only of large CNVs, but also alterations smaller than 10 kbp in exons and UTR regions of potential candidate genes, the comparison between the types of rearrangements detected in syndromic and non-syndromic patients and further, more detailed investigation of a family segregating both autistic disorder and Asperger syndrome. We evaluated 103 nonsyndromic and 18 syndromic patients by the custom-designed array and the detection rate of possibly pathogenic alterations were, respectively, 11.6% and 38.9%. Among these CNVs, 44.4% are smaller than 10 kbp. Therefore, the strategy of using a custom-designed array, enriched with probes targeted to genes potentially involved in the ASD etiology and able to detect both large and small CNVs, seems to be relevant in an attempt to elucidate the largest number of cases and to better understand these disorders. Furthermore, this platform can also be used as a tool to support the clinical diagnosis and genetic counseling with a more affordable cost compared to conventional other or next-generation sequencing. Approximately 33.3% of the observed CNVs affect UTR region, suggesting that mutations in non-coding regions might explain a significant proportion of ASD cases negative for most genomic screenings, which still do not explore adequately these regions. Among nonsyndromic autistic patients we found that most of the genes affected by CNVs are involved in two main biological functions - glutamatergic synapses and axonal guidance, suggesting that nonsyndromic ASD can be caused by dysfunction in different genes of a few common physiological processes. In contrast to our findings in nonsyndromic patients, we detected more than one alteration in a single individual or alterations that involve more than one gene among the syndromic patients, reinforcing the oligogenic model for some cases of ASD. Finally, the data obtained in the study of the family segregating both Asperger syndrome and autistic disorder suggests that the severity of ASD seems to be modulated by the number of hits and possibly by hits in both alleles of the same gene. Our results support the involvement of genes MDGA2, FHIT, HTR2A, SHANK2, GRIA3, ZNF778, PRKC&alpha;, CDH15, DIAPH3, GCH1, GRM5, MARK1, SLC17A6, IMMP2L, BZRAP1, SYNGAP1, ANK3, MAP1A, GABRR2 and LAMC3 in ASD etiology and also suggests new candidates: LRRC7, LRRIQ3, CADPS1, NUFIP, SEMA3A, SNAP29, MBD2, GAD2, DGKH and PARD3