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Approche phylogénomique et diversité spécifique du genre Frankia : cas particulier des souches non cultivables et implications écologiques
No full textThe depiction of the phylogenetic structure of the genus Frankia is still troublesome and the evolutionary forces guiding the speciation, dispersion and diversity are not well documented. The current phylogeny has been defined on the basis of the comparative analysis of the 16S rRNA gene sequence while de genomospecies definition is still subjected to DNA-DNA hybridization trials. Aiming to bring to light the genomic variability of the genus and its translation into the ecological and specific diversity, our studies consisted in, firstly, evaluating the specific diversity within the genus and the ability of the Amplified Fragment Length Polymorphism technique (AFLP) to describe Frankia genomospecies and their phylogenetic liaisons. Moreover this technique was also tested for the study of the non isolated Frankia directly in the actinorhizal nodules. Secondly, we defined a MLSA (Multilocus Sequence analysis) scheme which allowed us to establish a phylogeny of the genus by using a hundred of strains and for the first time to describe the phylogenetic divergence of a group of non culturable strains exhibiting the particular ability (phenotype) of sporulating in planta (Sp+). The Sp+ strains are distributed into two divergent clades whose structure is highly correlated to the host genotype. The importance of genetic markers having impact over ecology of the strains has been revised. In this regard we have studied the phylogenetic analysis and the occurrence of the genetic components for the siderophore production and of the sodF gene in Frankia.La définition de la structure phylogénétique du genre Frankia est encore problématique, les forces évolutives guidant son spéciation, dispersion et donc la génération de sa diversité ne sont pas complètement documentées. La phylogénie actuelle du genre a été définie par l’analyse comparative de la séquence du 16S rRNA. Par ailleurs, la définition des espèces génomiques a été gênée par la faible applicabilité de la technique d’hybridation ADN-ADN. Dans le cadre de cette thèse nos travaux ont consisté à étudier la variabilité génomique dans le genre et sa conséquente traduction en variabilité spécifique et écologique. Dans un premier temps, nous avons évalué la diversité spécifique du genre ainsi que l’utilité de la technique AFLP (Amplified Fragment Length Polymorphism) pour la définition des espèces génomiques. De plus, notre protocole fut aussi utilisé pour analyser souches non isolées en appliquant le protocole directement sur des nodosités actinorhiziennes. Dans un deuxième temps, un schéma MLSA (Multilocus Sequence Analysis) nous a permis de redéfinir la phylogénie du genre sur une centaine de souches, et pour la première fois de décrire la divergence phylogénétique d’un groupe de souches non-isolées présentant un phénotype unique de sporulation in planta (Sp+). Les souches Sp+ sont distribuées dans deux clades très divergents dont la structuration est fortement corrélée au génotype de la plante hôte et au phénotype Sp+/Sp- de la souche. L’intérêt de marqueurs génétiques présentant un intérêt pour l’écologie des souches a été révisé. Dans ce but nous avons étudié la présence, distribution et phylogénie de sodF et des différents composants génétiques impliquées dans la production des siderophores chez Frankia
La régulation épigénétique des éléments transposables dans les populations naturelles de Drosophila simulans
No full textEpigenetic modifications such as DNA methylation and post-translational histonemodifications are involved in transposable elements (TE) silencing in many species. Theirrelative abundance in genomes ask the question of differences in regulation mecanismbetween species. Within the Drosophila simulans species, natural populations exibits a uniquepolymorphism in TE copy number, providing a powerfull tool for the analysis of TEregulation in population from the same specie. We analyzed DNA methylation and posttranslationalhistone modifications associated with the LTR retrotransposon tirant in thegermline of natural populations and report the influence of this element on chromatinestructure. DNA methylation is a wide-conserved epigenetic modification involved in generegulation and TE silencing but its function in drosophila remains missunderstood. Usingdifferent methods, we determined the abundance of methylated cytosines in drosophila, andshowed that methylation level are low and variable between species. Our results show lowevidence for a TE regulation system involving DNA methylation but this cannot be so farexcluded.La méthylation de l’ADN et les modifications post-traductionnelles des histones sont desmodifications épigénétiques qui interviennent dans la régulation des éléments transposables(ET) chez de nombreuses espèces. La proportion des ET dans les génomes varie selon lesespèces considérées et pose la question des mécanismes de régulation de ces ET. Au sein del’espèce Drosophila simulans, les populations naturelles présentent un polymorphisme uniquedans le nombre de copies des ET, ce qui en fait un excellent modèle pour étudier cettequestion. L’étude de la méthylation d’ADN et des modifications post-traductionnelles deshistones associées au rétrotransposon à LTR tirant dans la lignée germinale des populationsnaturelles a permis de montrer l’influence d’une copie d’ET sur la structure de la chromatineau site d’insertion. Dans un second volet, nous avons cherché à caractériser la méthylation del’ADN chez la drosophile, chez laquelle la fonction est encore mal connue. Nous avons, pardes approches spécifiques et globales, mesuré l’abondance de cette marque épigénétique chezla drosophile. Nous concluons que les taux de méthylation de l’ADN sont très faibles maisvariables entre espèces. Notre travail n’a pas permis de mettre en évidence un rôle de laméthylation de l’ADN dans le contrôle des ET, toutefois, nous ne pouvons pas exclure cesystème de régulation
Les réseaux bayésiens : classification et recherche de réseaux locaux en cancérologie
No full textIn oncology, microarrays have become a classical tool to search and characterize pathologies at a deeper level than previous methods, using genetic expression to find the mechanisms, classes, molecular associations, and cellular interaction networks of different cancers. From a biological point of view, these cellular networks are interesting because they concentrate a large amount of knowledge about cellular processes. The goal of this PhD thesis project is to extract structures that could correspond to genetic interaction networks from the expression data. "Bayesian Networks", i.e. a graphic and probabilistic method that models even static systems (like the expression network) with conditional independences, are used as the framework to investigate this problem. The adaptation of this method to data where the dimension of the variables (about 105 for gene expression) is much greater than the dimension of the samples (about 102 in oncology) aggravates some statistical and combinatorial problems. For several cancer problematics, this project proposes an acceleration strategy for capturing expression networks with Bayesian Networks and some methods to classify tumors, finding gene signatures of particular biological conditions by searching for local networks in the neighborhood of a gene of interest. In parallel, we propose to model a Bayesian Network from a known biological network, which is useful to simulate samples and to test these methods to reconstruct graphs fromEn cancérologie, les puces à ADN mesurant le transcriptome sont devenues un outil commun pour chercher à caractériser plus finement les pathologies, dans l’espoir de trouver au travers des expressions géniques : des mécanismes,des classes, des associations entre molécules, des réseaux d’interactions cellulaires. Ces réseaux d’interactions sont très intéressants d’un point de vue biologique car ils concentrent un grand nombre de connaissances sur le fonctionnement cellulaire. Ce travail de thèse a pour but, à partir de ces mêmes données d’expression, d’extraire des structures pouvant s’apparenter à des réseaux d’interactions génétiques. Le cadre méthodologique choisi pour appréhender cette problématique est les « Réseaux Bayésiens », c’est-à-dire une méthode à la fois graphique et probabiliste permettant de modéliser des systèmes pourtant statiques (ici le réseau d’expression génétique) à l’aide d’indépendances conditionnelles sous forme d’un réseau. L’adaptation de cette méthode à des données dont la dimension des variables (ici l’expression des gènes, dont l’ordre de grandeur est 105) est très supérieure à la dimension des échantillons (ordre102 en cancérologie) pose des problèmes statistiques (de faux positifs et négatifs) et combinatoires (avec seulement 10gènes on a 4×1018 graphes orientés sans circuit possibles). A partir de plusieurs problématiques de cancers (leucémies et cancers du sein), ce projet propose une stratégie d’accélération de recherche de réseaux d’expression à l’aide de Réseaux Bayésiens, ainsi que des mises en œuvre de cette méthode pour classer des tumeurs, sélectionner un ensemble de gènes d’intérêt reliés à une condition biologique particulière, rechercher des réseaux locaux autour d’un gène d’intérêt.On propose parallèlement de modéliser un Réseau Bayésien à partir d’un réseau biologique connu, utile pour simuler des échantillons et tester des méthodes de reconstruction de graphes à partir de données contrôlées
Alignement Multiple de Données Génomiques et Post-Génomiques : Approches Algorithmiques
No full textMultiple alignment of biological networks is used to extract functional information from high-throughput data represented by graphs. This data can be protein-protein interactions, metabolic pathways or even the gene layout on a chromosome. We start by giving a precise formalism, based on the notions of layered datagraph and alignment multigraph (MGA), which defines local multiple alignments in the datagraph, allowing for example the tuning of the topology conservation between networks. Next, we present a new algorithm that builds and partitions the MGA ''on the fly", which allows us to deal with alignment of numerous biological networks. In a second part, we extend the formalism to be able to recover alignments - which we call ''partial" - when there are missing nodes on some networks. We explain the algorithms we have designed to compute those alignments, and then we give some improvements and some variants tailored to deal with specific biological problems.L'alignement multiple de réseaux biologiques a pour objectif d'extraire des informations fonctionnelles des données haut-débit représentées sous forme de graphes. Ceci concerne, par exemple, les données d'interaction protéines-protéines, les données métaboliques ou même les données génomiques. Dans un premier temps nous proposons un formalisme précis, qui s'appuie sur les notions de graphe de données stratifié et de multigraphe d'alignement (MGA), et qui définit les alignements multiples locaux en autorisant notamment un réglage de la conservation de la topologie entre les réseaux. Nous présentons ensuite un algorithme de construction et partitionnement ''à la volée" du MGA, qui permet de traiter de façon efficace l'alignement de nombreux réseaux biologiques. Dans un second temps, nous étendons le formalisme pour parvenir à retrouver des alignements - que nous qualifions de ''partiels" - lorsqu'il y a des noeuds manquants sur certains réseaux. Nous détaillons les algorithmes associés, puis nous proposons différentes améliorations, et des variantes adaptées à des problèmes biologiques particuliers
Classification de profils d'expression de gènes: application à l'étude de la régulation du cycle cellulaire chez les eucaryotes.
No full textDNA microarray technology allows us to monitor the expression levels of thousands of genes simultaneously during important biological processes. Analyzing the expression profiles of multiple genes provides the opportunity to clarify certain aspects of functional genomics. This work focuses on the analysis, clustering and interpretation of gene expression patterns during cell proliferation, this process insuring the multiplication of cells, which is drastically aberrant in cancer cells. Taking into account the temporal dependency of expression data, we studied three families of proximity measures. The first family defines limited measures to compare genes expression values by ignoring the constraint of time-dependent data. The second family is limited to compar genes expression behaviors. Finally, the third group of measures covers both genes expression temporal behavior and values. A unified formalization of these measures is proposed. An adaptive clustering of thousands of genes is used to learn the proximity measure to be considered for the identification and characterization of genes involved in cell cycle phases.La technologie des puces à ADN a rendu aujourd'hui possible de mesurer les niveaux d'expression de milliers de gènes durant des processus biologiques importants. Analyser des profils d'expression de multiples gènes offre la possibilité d'éclairer certains aspects de la génomique fonctionnelle. Ce travail porte sur l'analyse, la classification et l'interprétation de profils d'expressions de gènes durant le processus de division cellulaire. La division cellulaire est le processus biologique de prolifération des cellules qui devient drastiquement aberrant dans le cas de cellules cancéreuses. Tenant compte de la structure temporelle des données d'expression, nous avons étudié trois familles de mesures de proximités. La première famille définit des mesures limitées à la comparaison des valeurs des expressions en ignorant la contrainte de dépendance temporelle des données. La seconde famille se limite à la comparaison des formes des expressions. Enfin, la troisième famille de mesures couvre simultanément les aspects formes et valeurs. Une formalisation unifiée de ces mesures est proposée. Une classification adaptative de milliers de gènes est appliquée afin d'apprendre la mesure de proximité à considérer pour l'identification et la caractérisation de gènes impliqués dans les phases du cycle cellulaire
Modélisation des Réarrangements Vα-Jα du TRA/TRD chez la souris et chez l'homme
No full textV(D)J recombination constitutes a somatic site specific DNA recombination, which originates lymphocyte antigen receptor diversity in jawed vertebrates. Concerning the T cell receptor α chains, V and J genes are used from inside the TRA locus toward distal genes during the successive rearrangements, with no allelic exclusion at the genomic level. Experimental quantifications of particular V-J associations were performed in mouse, giving the tendencies of thymic and peripheral combinatorial repertoires. A stochastic numerical model, based on successive opening windows progressing over the V and J regions during the rearrangement rounds, revealed new insights in the understanding of the dynamical rules governing V-J rearrangements and provided a simulated combinatorial repertoire with the entire V-J association frequencies. In the transition to human, thymic quantifications of certain V-J associations were performed, providing a first experimental wide-ranging sampling of the human TRA combinatorial repertoire. The modeling modeling step offered a clear understanding of the dynamical building of the human α repertoire and proposed predictions on repertoire combinatorial diversity richness. Finally, the precise progression of gene accessibility to rearrangements, according to non-constant opening speeds, together with a synchronized opening of the J regions between both alleles, were sufficient to fully explain both the experimental V-J frequencies currently available for the two species as well as the interallelic J usage.La recombinaison V(D)J constitue une recombinaison somatique et site-spécifique de l'ADN à l'origine de la diversité des récepteurs antigéniques des lymphocytes T chez les vertébrés mandibulés. Concernant la chaîne α des récepteurs T, les gènes V et J sont utilisés depuis l'intérieur du locus TRA vers les gènes distaux durant des réarrangements successifs et ce sans exclusion allélique. La quantification expérimentale de certaines associations V-J chez la souris a permis de définir les tendances des répertoires combinatoires thymiques et périphériques. Un modèle numérique stochastique, basé sur des fenêtrages d'ouverture successives progressant sur les régions V et J durant les cycles de réarrangements, a permis une meilleure compréhension des règles dynamiques gouvernant les réarrangements V-J et a apporté la connaissance d'un répertoire combinatoire simulé renseignant les fréquences de toutes les associations V-J. Lors de la transition à l'homme, la quantification des associations V-J a été réalisée au niveau du thymus, constituant un premier échantillonnage à large échelle du répertoire combinatoire TRA humain. L'étape de modélisation a offert une compréhension claire de la construction dynamique du répertoire α humain et a permis de proposer des prédictions sur la diversité du répertoire combinatoire. Finalement, la progression de l'accessibilité des gènes aux réarrangements selon des vitesses d'ouverture non-constantes associée à une ouverture synchronisée des régions J entre les deux allèles se sont révélées suffisantes pour expliquer les fréquences V-J expérimentales présentement disponibles pour les deux espèces ainsi que l'utilisation interallélique des gènes J