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Analyse intégrée des données omiques dans l'impact de l'alimentation sur la santé cardiométabolique

Au Canada, les maladies cardiovasculaires (MCV) sont la deuxième cause de mortalité après le cancer, et l'une des principales causes d'hospitalisation. La prise en charge des individus souffrant de MCV repose sur l'évaluation et le traitement de plusieurs facteurs de risque cardiométabolique, lesquels comprennent le syndrome métabolique, l'activité physique et l'alimentation. L'adoption de saines habitudes de vie, incluant notamment une alimentation équilibrée, demeure la pierre angulaire de la prévention des MCV. En effet, une alimentation riche en fruits et légumes est inversement reliée à l'incidence de MCV. Les biomarqueurs d'exposition à la diète permettent par ailleurs d'étudier l'impact des facteurs alimentaires sur le développement des MCV. Les caroténoïdes plasmatiques, qui sont des biomarqueurs de la consommation de fruits et de légumes, sont associés à la santé cardiométabolique. L'alimentation influence en plus une multitude de facteurs omiques, modulant ainsi le risque de MCV. Les sciences omiques étudient l'ensemble complexe des molécules qui composent le corps. Parmi ces sciences, la génomique, l'épigénomique, la transcriptomique et la métabolomique s'intéressent respectivement à l'étude à grande échelle des gènes, de la méthylation de l'ADN, de l'expression génique et des métabolites. Étant donné qu'un seul type de données omiques ne permet généralement pas de saisir la complexité des processus biologiques, une approche intégrative combinant plusieurs données omiques s'avère idéale afin de déchiffrer la physiopathologie des traits complexes. La biologie des systèmes étudie les interactions complexes des différentes données omiques entre elles, et avec l'environnement ainsi que leur influence sur un trait d'intérêt, tel que la santé. Il existe plusieurs méthodes pour analyser et intégrer des données omiques. La génétique quantitative permet d'estimer les contributions des effets génétiques et environnementaux dans la variance de traits complexes. L'analyse de réseaux de corrélations pondérées permet de mettre en relation un grand nombre de données omiques interreliées avec un trait, comme par exemple un ensemble de facteurs de risque de maladies complexes. L'objectif général de cette thèse est d'étudier l'impact des déterminants omiques sur la relation entre l'alimentation et la santé cardiométabolique. Le premier objectif spécifique, utilisant une approche de la génétique quantitative, est de caractériser l'héritabilité des données omiques et des caroténoïdes plasmatiques ainsi que de vérifier si le lien avec des facteurs de risque cardiométabolique peut être expliqué par des facteurs génétiques et environnementaux. Le deuxième objectif spécifique, utilisant une approche de réseaux de corrélations pondérées, est d'évaluer le rôle des données omiques individuelles et combinées dans la relation entre les caroténoïdes plasmatiques et le profil lipidique. Ce projet de doctorat repose sur l'étude observationnelle GENERATION qui comprend 48 sujets en bonne santé répartis en 16 familles. Toutes les données omiques étudiées et les caroténoïdes plasmatiques ont démontré iii des ressemblances familiales dues, à des degrés divers, à l'effet de la génétique et de l'environnement partagé. La génétique et l'environnement sont également impliqués dans le lien entre la méthylation de l'ADN et l'expression génique ainsi qu'entre les métabolites, les caroténoïdes et les facteurs de risque cardiométabolique. L'utilisation de réseaux de corrélations pondérées a en outre permis de mieux comprendre le système moléculaire interactif qui relie les caroténoïdes, la méthylation de l'ADN, l'expression génique et le profil lipidique. En conclusion, ces travaux basés sur des données omiques individuelles et combinées analysées dans des approches de la génétique quantitative et de réseaux de corrélations pondérées ont mis en lumière la relation entre l'alimentation et la santé cardiométabolique. / After cancer, cardiovascular disease (CVD) is the second leading cause of death and one of the leading causes of hospitalization in Canada. CVD management is based on the assessment and treatment of several cardiometabolic risk factors, which include metabolic syndrome, physical activity, and diet. A healthy lifestyle, including a balanced diet, remains the key to prevent CVD. A diet rich in fruits and vegetables is inversely associated with CVD incidence. Biomarkers of exposure to diet are used to study the impact of dietary factors on the development of CVD. Plasma carotenoids, a biomarker of fruit and vegetable consumption, are associated with cardiometabolic health. Diet also influences a myriad of omics factors, thus modulating CVD risk. Omics sciences study the complex set of molecules that make up the body. Among these sciences, genomics, epigenomics, transcriptomics, and metabolomics consider the large-scale study of genes, DNA methylation, gene expression, and metabolites, respectively. Given that a single type of omics data usually does not capture the complexity of biological processes, an integrative approach combining multiple omics data proves ideal to elucidate the pathophysiology of diseases. Systems biology studies the complex interactions of different omics data among themselves and with the environment on a trait such as health. There are several methods for analyzing and integrating omics data. Quantitative genetics estimates the contributions of genetic and environmental effects to the variance of complex traits such as omics data. Weighted correlation network analysis allows the association of a large number of omics data with a trait such as risk factors for diseases. The general objective of this thesis is to study the impact of omics determinants in the link between diet and cardiometabolic health. The first specific objective, using a quantitative genetics approach, is to characterize the heritability of omics data and plasma carotenoids as well as to check if their link with cardiometabolic risk factors can be explained by genetic and environmental factors. The second specific objective, using a weighted correlation network approach, is to assess the role of individual and combined omics data in the relationship between plasma carotenoids and lipid profile. This project is based on the GENERATION observational study, which includes 48 healthy subjects from 16 families. All omics data studied showed familial resemblances due, to varying degrees, to genetic and common environmental effects. Genetics and environment are also involved in the link between DNA methylation and gene expression, as well as between metabolites, carotenoids, and cardiometabolic risk factors. Moreover, weighted correlation network analysis has provided insight into the interactive molecular system that links carotenoids, DNA methylation, gene expression, and lipid profile. In conclusion, the present study, using approaches from quantitative genetics and weighted correlation network analysis, brought to light the impact of some individual and combined omics data in the link between diet and cardiometabolic health

Identiferoai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/69041
Date18 May 2021
CreatorsTremblay, Bénédicte L.
ContributorsVohl, Marie-Claude
Source SetsUniversité Laval
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
Typethèse de doctorat, COAR1_1::Texte::Thèse::Thèse de doctorat
Format1 ressource en ligne (xxii, 262 pages), application/pdf
Rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2

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