Les microorganismes, par leurs fascinantes capacités d’adaptation liées à l’extraordinaire diversité de leurs capacités métaboliques, jouent un rôle fondamental dans tous les processus biologiques. Jusqu’à récemment, la mise en culture était l’étape préliminaire obligatoire pour réaliser l’inventaire taxonomique et fonctionnel des microorganismes au sein des environnements. Cependant ces techniques ne permettent d’isoler qu’une très faible fraction des populations microbiennes et tendent donc à être remplacées par des outils moléculaires haut-débit. Dans ce contexte, l’évolution des techniques de séquençage a laissé entrevoir de nouvelles perspectives en écologie microbienne mais l’utilisation directe de ces techniques sur des environnements complexes, constitués de plusieurs milliers d’espèces différentes, reste néanmoins encore délicate. De nouvelles stratégies de réduction ciblée de la complexité comme la capture de gènes ou les biopuces ADN représentent alors une bonne alternative notamment pour explorer les populations microbiennes même les moins abondantes. Ces stratégies à haut-débit reposent sur la détermination de sondes combinant à la fois une forte sensibilité, une très bonne spécificité et un caractère exploratoire. Pour concevoir de telles sondes plusieurs logiciels ont été développés : PhylGrid 2.0, KASpOD et ProKSpOD. Ces outils généralistes et polyvalents sont applicables à la sélection de sondes pour tout type de gènes à partir des masses de données produites à l’heure actuelle. L’utilisation d’architectures de calculs hautement parallèles et d’algorithmes innovants basés sur les k-mers ont permis de contourner les limites actuelles. La qualité des sondes ainsi déterminées a pu permettre leur utilisation pour la mise au point de nouvelles approches innovantes en écologie microbienne comme le développement de deux biopuces phylogénétiques, d’une méthode de capture de gènes en solution ainsi que d’un algorithme de classification des données métagénomiques. Ces stratégies peuvent alors être employées pour diverses applications allant de la recherche fondamentale pour une meilleure compréhension des écosystèmes microbiens, au suivi de processus de bioremédiation en passant par l’identification de tous types de pathogènes (eucaryotes, procaryotes et virus). / Microorganisms play a crucial role in all biological processes related to their huge metabolic potentialities. Until recently, the cultivation was a necessary step to appraise the taxonomic and functional diversity of microorganisms within environments. These techniques however allow surveying only a small fraction of microbial populations and tend to be consequently replaced by highthroughput molecular tools. While the evolution of sequencing technologies opened the door to unprecedented opportunities in microbial ecology, massive sequencing of complex environments, with thousands of species, still remains inconceivable. To overcome this limitation, strategies were developed to reduce the sample complexity such as gene capture or DNA microarrays.These high-throughput strategies rely on the selection of sensitive, specific and explorative probes. To design such probes several programs have been developed: PhylGrid 2.0, KASpOD and ProKSpOD. These multipurpose tools were implemented to design probes from the exponentially growing sequence datasets in microbial ecology. Using highly parallel computing architectures and innovative k-mers based strategies allowed overcoming major limitations in this field. The high quality probe sets were used to develop innovative strategies in microbial ecology including two phylogenetic microarrays, a gene capture approach and a taxonomic binning algorithm for metagenomic data. These approaches can be carried out for various applications including better understanding of microbial ecosystems, bioremediation monitoring or identification of pathogens (eukaryotes, prokaryotes and viruses).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2014CLF22498 |
| Date | 17 October 2014 |
| Creators | Parisot, Nicolas |
| Contributors | Clermont-Ferrand 2, Peyretaillade, Eric |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French, English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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