Les éléments transposables sont des séquences d'ADN qui ont la capacité de se déplacer dans le génome. Ils peuvent modifier l’architecture et la régulation du génome, et sont ainsi impliqués dans de nombreux désordres pathologiques, congénitaux ou acquis. L’analyse bioinformatique des éléments transposables dans les données de séquençage est la méthode de choix pour comprendre leur biologie. Mon travail de thèse a été dédié à cette question en utilisant des données réelles et simulées. Dans un premier axe, en utilisant un système cellulaire modulant le niveau de méthylation, nous avons révélé que différentes modifications chromatiniennes répressives assurent la mise sous silence des éléments transposables lorsque la méthylation de l’ADN est perdue. Dans un second axe, à l'aide d'une stratégie de mutagenèse aléatoire, nous avons découvert une nouvelle ADN méthyltransférase, spécialisée dans la méthylation des transposons jeunes au cours de la spermatogenèse. De par la nature répétée des éléments transposables, l'analyse des transposons dans les données de séquençage reste cependant un véritable défi. Finalement, dans un troisième temps, j’ai eu recours à une stratégie de simulation pour comparer les différentes méthodes d’alignement et de quantification dans les génomes murin et humain. J'ai ainsi pu élaborer des recommandations pour l'étude des éléments transposables et révéler les limites de détection de certaines familles de transposons. / Transposable elements are DNA sequences that have the ability to move in the genome. They can modify the architecture and the regulation of the genome, and be implicated in different pathological, congenital or acquired disorders. The transposon analysis with sequencing data is the first choice method to understand their biology. My thesis work was dedicated to this question using real and simulated data. In a first research axis, using a cellular system to modulate DNA methylation levels, we revealed that different repressive chromatin modifications ensure the silencing of transposable elements when DNA methylation is lost. In a second axis, using a random mutagenesis strategy, we discovered a new DNA methyltransferase, specialized in the methylation of young transposons during spermatogenesis. However, the analysis of transposons in sequencing datasets is a bioinformatic challenge because of the repeated nature of transposable elements. Eventually, in a third axis, using a simulation strategy applied to the mouse and the human genomes, I systematically compared different alignment and quantification tools. I was able to draw recommendations for the analysis of transposons and to reveal the limits in detecting specific transposons families.
Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2018SORUS251 |
Date | 05 October 2018 |
Creators | Teissandier, Aurélie |
Contributors | Sorbonne université, Bourc'his, Déborah, Barillot, Emmanuel |
Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
Page generated in 0.0025 seconds