La métagénomique vise à étudier le contenu génétique et génomique d'un échantillon provenant d'un environnement naturel. Cette discipline récente s'attache à étudier les génomes de différents organismes provenant d'un même milieu. La métagénomique pose de nouvelles questions, tant d'un point de vue biologique qu'informatique. Les masses de données générées par les études métagénomiques et la complexité des milieux étudiés, nécessitent de développer de nouvelles structures de données et de nouveaux algorithmes dédiés. Parmi les différentes approches existantes en métagénomique, la métagénomique comparative consiste à comparer plusieurs métagénomes afin d'en connaître les divers degrés de similarité. Lorsque cette comparaison se base uniquement sur le contenu brut des échantillons, sans faire appel à des connaissances externes, on parle de métagénomique comparative de novo. L'objectif des travaux que nous proposons est de développer une méthode permettant d'extraire les séquences similaires de deux jeux de données métagénomiques, où chaque jeu peut être composé de centaines de millions de courtes séquences. La comparaison proposée consiste à identifier les séquences d'un premier jeu similaires à au moins une séquence d'un second jeu. Afin d'être rapide et économe en mémoire, l'implémentation de notre méthode a nécessité la conception d'une nouvelle structure d'indexation, basée sur le filtre de bloom. Le logiciel final, nommé Compareads, a une consommation mémoire faible (de l'ordre de quelques go) et peut calculer l'intersection de deux échantillons de 100 millions de séquences chacun en une dizaine d'heures. Notre méthode est une heuristique qui génère un faible taux de faux positifs. Le logiciel Compareads est dédié à l'analyse de grands jeux de données métagénomiques. À l'heure actuelle, il est le seul outil capable de comparer de tels jeux. Compareads a été appliqué sur plusieurs projets métagénomiques. Notre outil produit des résultats robustes, biologiquement exploitables et en accord avec diverses méthodes fondamentalement différentes. Il est actuellement utilisé de manière intensive sur les échantillons provenant de l'expédition tara oceans. Sur ce projet, notre méthode à permis de mettre en évidence que les grands systèmes océaniques influent sur la répartition globale des micro-organismes marins.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00941922 |
| Date | 19 December 2013 |
| Creators | Maillet, Nicolas |
| Publisher | Université Rennes 1 |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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