Depuis leur apparition, les séquenceurs haut débit ont révolutionné l'étude des transcriptomes à l'échelle du génome. En effet, ils offrent la possibilité de générer des millions, voire des milliards de séquences, appelées reads. Des nouvelles approches transcriptomiques, telles que la Digital Gene Expression (DGE) et le RNA-Sequencing (RNA-Seq), permettent aujourd'hui de répertorier, de quantifier, voire reconstruire tous les transcrits d'une cellule, même les plus rares. Parmi ce type de transcrits se trouvent des ARN non-codants régulateurs ; des variants d'épissages créateurs de protéines ; et aussi des chimères (par fusion de gènes ou trans-épissage). La caractérisation de l'ensemble de ces transcrits représente un réel défi algorithmique, mais suscite aussi un défi biologique car certains peuvent être impliqués dans de nombreux processus cellulaires physiologiques et pathologiques et sont fréquemment décrits dans les cancers.Dans ce travail, nous proposons des algorithmes et des méthodes pour la caractérisation et l'annotation des transcriptomes. Tout d'abord, nous proposons une étude statistique sur la DGE afin d'évaluer l'impact des erreurs de séquences lors de l'analyse des reads. À partir de cette analyse, nous avons développé un pipeline d'annotation pour la DGE. Par le biais de ce premier travail, nous avons pu démontrer que de nombreuses informations étaient partagées entre les reads. Cela nous a amené à concevoir la structure d'indexation Gk arrays qui permet d'organiser une quantité massive de reads de façon à pouvoir interroger rapidement la structure sous forme de requêtes. Enfin, en s'appuyant sur les Gk arrays, nous avons développé CRAC qui est un logiciel spécialisé dans le traitement du RNA-Seq. En intégrant sa propre phase de mapping, CRAC est capable de distinguer les phénomènes biologiques des erreurs de séquences. Ilpermet notamment l'identification de chimères qui sont souvent très faiblement exprimées dans un transcriptome et sont par nature complexe à détecter avec des parties localisées à différents endroits sur le génome. / Since their introduction, high-throughput sequencers have revolutionized transcriptomic studies at genome scale. Indeed, they have the ability to generate millions, or even billions of short sequences, called reads. New transcriptomic approaches, such as Digital Gene Expression (DGE) and RNA-sequencing (RNA-Seq), enable the identification, quantification, and reconstitution of all transcripts of the cell, even rare ones. Among these transcripts are regulatory non-coding RNAs, alternative splice variants, which code for novel proteins, but also non colinear transcripts termed chimeras (generated by either gene fusion or trans-splicing). The characterization of these transcripts constitutes a sheer algorithmic,but also a biological challenge due to their differences in nature, their diverse implications in physiological and cellular processes, and for some their role in cancer development.In this work, we focus on algorithms and methods for the characterization and annotation of transcriptomes. First, we proposed a statistical study on DGE to assess the impact of sequence errors on the analysis. Therefrom, we developed a pipeline for the DGE annotation. Through this initial work,we demonstrated that a lot of information is shared between the reads. This property led us to design, the Gk arrays, an indexing data structure for organizing huge amounts of reads in memory and algorithms to quickly query this structure. Finally, based on the Gk arrays we have conceived, CRAC,a software specialised in the RNA-Seq processing. By integrating its own mapping process, CRAC is able to distinguish the biological phenomena from sequence errors. Moreover, it allows to identify chimeric RNAs, which may be weakly expressed in a transcriptome and are inherently complex to detect since their fragments originate from different places on the genome.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2011MON20065 |
| Date | 29 September 2011 |
| Creators | Philippe, Nicolas |
| Contributors | Montpellier 2, Rivals, Eric |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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