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Développement de méthodes de séquençage de seconde génération pour l'analyse des profils de méthylation de l'ADN

L'analyse des profils de méthylation présente un grand intérêt car des altérations du méthylome sont impliquées dans de nombreuses pathologies. Le MeDIP (Methylated DNA ImmunoPrecipitation) immunoprécipite les séquences méthylées sur le génome entier, la plupart étant localisées dans les séquences répétées. De telles séquences sont difficiles à aligner après séquençage (MeDIP-Seq) et bon nombre d'entre elles ne peuvent donc être utilisées pour la suite des analyses. Nous présentons une méthode innovante appelée MeDIP-dep-Seq permettant de supprimer une quantité significative de plusieurs familles de ces éléments répétés (diminution d'un facteur de 300 au maximum) tandis que les séquences uniques d'intérêt ne sont pas affectées. Après séquençage sur un séquenceur de seconde génération (GAIIx, Illumina), le taux d'alignement est amélioré de façon conséquente permettant ainsi d'augmenter la quantité de séquences analysables. Nous avons également développé une plateforme d'analyse des données issues du MeDIP-Seq. De potentielles régions candidates identifiées par cette technique sur le génome entier peuvent ensuite être validées en utilisant des sélectors, sondes permettant la capture de régions génomiques d'intérêt. Nous avons introduit un traitement au bisulphite dans le protocole de sélection afin de développer un nouvel outil pour une analyse multiplexe. 98 loci ont été enrichis dans 6 échantillons puis séquencés en parallèle sur un séquenceur de paillasse (GS Junior, Roche). La combinaison de ces technologies permettra d'établir des cartes du méthylome et d'identifier des nouveaux biomarqueurs épigénétiques pour diagnostiquer et pronostiquer les cancers et maladies complexes.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00743905
Date30 March 2012
CreatorsSengenès, Jennifer
PublisherUniversité Pierre et Marie Curie - Paris VI
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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