Cette thèse est une étude systémique de la régulation de la transcription des gènes de la bactérie Buchnera aphidicola vivant en symbiose intracellulaire obligatoire avec le puceron du pois, Acyrthosiphon pisum. Plusieurs études expérimentales antérieures sur ce modèle de symbiose attestent d'une part que la bactérie fournit à son hôte le complément nutritionnel qu'il ne trouve pas dans son alimentation, et d'autre part, que la bactérie adapte cette fourniture aux variations de la demande de son hôte, les mécanismes impliqués dans cette régulation demeurant relativement obscurs. Nous avons structuré notre analyse de la régulation de la transcription chez Buchnera en quatre parties. La première dresse l'inventaire de la machinerie transcriptionnelle de Buchnera. La deuxième partie analyse l'architecture génomique de Buchnera, i.e. l'organisation et l'évolution de sa carte opéronique. Pour cette étude, nous avons été amenés à développer une méthode bayésienne de prédiction d'opérons adaptée à Buchnera, ce qui nous a permis de proposer une nouvelle carte opéronique de la bactérie. La troisième partie porte sur les propriétés structurelles séquence-dépendantes du chromosome de Buchnera. Les résultats obtenus à l'Issue de cette approche ascendante, nous ont amené à construire un premier modèle de réseau de la régulation transcriptionnelle chez Buchnera. Enfin, la quatrième partie est un travail de modélisation suivant une approche descendante. Il s'agit du développement d'une méthode d'inférence de réseau de régulation à partir de données d'expression que nous avons appelée IGOIM. Cette méthode a été validée sur des jeux de données simulées et de la littérature.

L'émergence des expériences dites à haut débit permet l'acquisition rapide de données concernant un système biologique. Les biologistes disposent ainsi, aujourd'hui, d'un nombre important de données de natures hétérogènes qu'ils cherchent à structurer et analyser. Les méthodes dites intégratives proposent de répondre à cette demande, mais la création d'une méthode générale et satisfaisant les requêtes précises des biologistes constitue une tâche ardue. Ce mémoire s'inscrit dans cette problématique. Nous y abordons diverses méthodes d'intégration des aspects omiques (métaboliques, génomiques, transcriptomiques...) d'un système bactérien et nous proposons la nôtre, nommée SIPPER, qui est une méthode générique et flexible. SIPPER permet de retrouver de l'information biologique cohérente entre les différents aspects étudiés grâce à la construction d'un modèle intégratif et l'utilisation d'une distance reposant sur des propriétés ou hypothèses biologiques choisies. Nous avons appliqué SIPPER deux fois sur les données métaboliques et génomiques d'E. coli. La première application teste l'hypothèse "les chaînes de réactions successives du réseau métabolique sont catalysées à l'aide d'enzymes produites par des gènes proches sur le génome", et la seconde teste l'hypothèse "les chaînes de réactions successives sont catalysées par des gènes dont l'expression est similaire". Nous avons découvert, par ces expériences, des mesures caractérisant certaines entités biologiques comme la densité génomique qui permet l'identification d'opérons métaboliques. L'apport de l'intégration de données supplémentaires aux approches n'utilisant traditionnellement qu'un seul type d'information a également été illustré au travers de la génomique comparative. Nous avons ainsi élaboré M&W-IISCS_M, une méthode qui calcule des intervalles communs maximaux ayant un fort intérêt omique.