La génomique comparative est une discipline de la biologie qui s'intéresse à l'évolution des génomes par le biais de la comparaison entre espèces de leur structure et de l'information qu'ils contiennent. Implicitement, identifier des similarités entre deux génomes revient à décrire une propriété ancestrale qu'ils partagent encore de nos jours. L'abondance de données génomiques provenant de centaines d'espèces différentes rend possible de nombreuses comparaisons de ce type, mais souvent restreinte à deux espèces comparées l'une à l'autre, hors de tout cadre unifié et sans références particulières. Ce travail de thèse décrit une nouvelle méthode, appelée AGORA (Algorithms for Gene Order Reconstruction in Ancestors), pour reconstruire de manière automatique et systématique l'ordre des gènes et les caryotypes de toutes les espèces ancestrales dans une phylogénie donnée. AGORA est capable de gérer les duplications de gènes, les délétions, et les gains, et interprète de manière réaliste des phylogénies complexes de gènes. Nous avons appliqué la méthode chez 46 espèces de vertébrés séquencées et annotées (en utilisant 8 espèces supplémentaires en référence externe) pour reconstruire des ordres de gènes ancestraux dans 43 génomes ancestraux sur près de 600 millions d'années d'évolution. Les performances d'AGORA ont été mesurées par des simulations de génomes de vertébrés, et par confrontation à des génomes ancestraux déjà connus. Les données, présentées graphiquement dans un serveur web nommé Genomicus (http://www.dyogen.ens.fr/genomicus) fournissent un nouveau cadre unifié dans lequel les génomes ancestraux peuvent servir de référence naturelle auxquelles comparer les génomes modernes qui en descendent. À ce titre, ces données fournissent une nouvelle ressource pour étudier l'évolution de l'organisation de l'information génétique dans les génomes.
Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00552138 |
Date | 15 December 2010 |
Creators | Muffato, Matthieu |
Publisher | Université d'Evry-Val d'Essonne |
Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | PhD thesis |
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