Le metabarcoding, un domaine alliant les technologies de séquençage à haut débit et l’identification d’organismes biologiques via l’ADN, a permis d’ouvrir les portes à un grand nombre de nouveaux projets scientifiques. Il existe une multitude de programmes capables d’effectuer les analyses, mais ces programmes ne sont souvent pas adaptés pour des projets particuliers comme la détection de pathogènes. ADAPTI a été développé afin de répondre à ce manque. ADAPTI est une méthodologie complète d’analyse adaptée pour la détection de pathogènes, mais capable de s’adapter à différents contextes de recherche grâce à son développement flexible et extensible. Toute la méthodologie a été mise à l’épreuve afin d’évaluer sa capacité, tant au niveau de l’efficacité en temps, mémoire vive et en espace disque, qu’au niveau de la validité et l’exactitude des résultats. Il a été démontré qu’ADAPTI est non seulement capable de fournir des résultats sur des jeux de données de grande taille, mais il le fait avec une grande sensibilité tout en conservant une efficacité multifilaire acceptable. ADAPTI a ensuite été comparé à des programmes open source en utilisant un jeu de données standardisé et il a été déterminé qu’il permet d’effectuer de meilleures analyses que les autres programmes testés. Il a été déterminé que la haute sensibilité fait la force d’ADAPTI, mais aussi l’une de ses faiblesses en permettant une plus grande quantité de séquences « bruits », lesquelles nécessitent des traitements supplémentaires. Certains programmes composant la suite d’ADAPTI nécessitent de l’optimisation au niveau de l’utilisation de la mémoire vive, ce qui est souvent un enjeu en bio-informatique. Il sera aussi nécessaire d’implémenter des capacités de calcul parallèle massif, car l’évolution rapide des technologies de séquençage rendra ADAPTI inefficace dans sa forme actuelle d’ici quelques années. Somme toute, ADAPTI est une méthodologie fonctionnelle capable de répondre à la demande en pathologie.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/66444 |
| Date | 07 December 2020 |
| Creators | Gagné, Patrick |
| Contributors | Bérubé, Jean, Hardy, Simon |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | mémoire de maîtrise, COAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
| Format | 1 ressource en ligne (ix, 85 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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