Les ARN sont des molécules aux propriétés diverses interagissant les uns avec les autres dans le but de médier des fonctions spécifiques. L’évaluation de l’abondance relative des ARN est une étape cruciale à la compréhension de la stoechiométrie nécessaire à ces fonctions. Cependant, plusieurs biais et limitations s’imposent avec l’utilisation de différentes techniques d’évaluation, dont le séquençage d’ARN (RNA-Seq), qui sont problématiques dans l’estimation de l’abondance de différents types d’ARN. De récentes études ont exposé les avantages d’un protocole novateur de RNA-Seq qui utilise une rétrotranscriptase thermostable d’intron de groupe II (TGIRT) d’origine bactérienne afin de réduire ces biais. Ce mémoire fait la comparaison entre différentes techniques de RNA-Seq afin d’élucider si l’utilisation de TGIRT en RNA-Seq offre une représentation plus juste du transcriptome. Les comparaisons avec les valeurs d’abondance de différents types d’ARN décrites dans la littérature ainsi qu’obtenues expérimentalement par notre groupe pointent au fait que TGIRT donne une meilleure estimation de l’abondance relative des ARN, et plus particulièrement des ARN hautement structurés. Cette meilleure estimation de l’ensemble de la composition du transcriptome permet de faire des observations sur les rapports d’abondance entre des ARN codants et non-codants fonctionnellement apparentés. Notamment, des ratios d’expression constants entre les ARN non-codants associés à des RNP et les ARNm codants pour leur facteurs protéiques ont été observés. Ceci suggère la présence d’une régulation transcriptionnelle commune nécessaire à la stoechiométrie de ces complexes. Une forte disparité dans l’expression des snoRNA et de leurs gènes hôtes, dépendant du type de snoRNA et de gène hôte a par ailleurs été constatée, corroborant une régulation distincte de la stabilité de ces transcrits. Dans l’ensemble, nos données suggèrent que la méthode TGIRT-Seq est la plus appropriée dans l’évaluation du transcriptome entier et ouvre donc la voie à des analyses plus holistiques par RNA-Seq en donnant une estimation plus juste de l’abondance relative des transcrits d’ARN. / Abstract : RNA are molecules with a wide range of properties that can interact with one another to
mediate specific function. The evaluation of RNA abundance is a crucial step in
understanding the stoichiometry needed for these functions. However, many limitations and
biases come with the use of different techniques, including RNA sequencing (RNA-Seq),
which affects the estimation of the abundance of different RNA types. Recent studies have
exposed the advantages of a new RNA-Seq protocol using a thermostable group II intron
reverse transcriptase (TGIRT) of bacterial origin to reduce these biases. This thesis makes
the comparison between different RNA-Seq techniques to elucidate if the use of TGIRT in
RNA-Seq offers a more representative depiction of the transcriptome. The comparisons with
the abundance values given in literature and obtained experimentally by our group agree with
the fact that TGIRT gives a better estimation of the relative abundance of RNA, especially
highly structured RNA. This better estimation of the transcriptomic landscape allows many
observations on the abundance relations between coding and non-coding RNA that are
functionally related. Namely, constant expression ratios between RNP associated noncoding
RNA and the mRNA that codes for their associated proteins have been observed. This
suggests the presence of a common transcriptional regulation which is necessary for the
stoichiometry of these complexes. A strong disparity in the expression of snoRNA and their
host genes depending on snoRNA and host gene types has also been observed and
corroborate a distinct regulation of these transcripts’ stability. In summary, our data suggest
that the TGIRT-Seq method is the most appropriate to evaluate the transcriptome and thus
opens the way to more holistic RNA-Seq analyses by giving a better estimation of RNA
transcripts relative abundance.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usherbrooke.ca/oai:savoirs.usherbrooke.ca:11143/11867 |
| Date | January 2018 |
| Creators | Boivin, Vincent |
| Contributors | Scott, Michelle, Abou Elela, Sherif |
| Publisher | Université de Sherbrooke |
| Source Sets | Université de Sherbrooke |
| Language | French, English |
| Detected Language | French |
| Type | Mémoire |
| Rights | © Vincent Boivin |
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