Développement de nouveaux outils pour l'intégration des données du ChIP-Seq et leurs applications pour l'étude du contrôle de la transcription

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dc.contributor.advisorDroit, Arnaud-
dc.contributor.advisorCorbeil, Jacques-
dc.contributor.authorJoly Beauparlant, Charles-
dc.date.accessioned2018-04-24T23:05:16Z-
dc.date.available2018-04-24T23:05:16Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.other33547-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11794/28115-
dc.description.abstractLes progrès fulgurants des technologies de séquençage permettent de développer des projets de recherche très complexes. De plus, les consortiums internationaux tels qu’ENCODE, Roadmap Epigenomics et Fantom offrent publiquement de vastes jeux de donnés à la communauté scientifique. Ainsi, mon projet de recherche au doctorat a pour but de développer de nouvelles approches bioinformatiques afin d’analyser efficacement les données génomiques de type ChIP-Seq pour cibler les changements dans les patrons d’interactions entre les protéines et l’ADN. De nouveaux outils R tels ENCODExplorer et FantomTSS ont donc été développés afin de faciliter l’intégration des données publiques. De plus, l’outil metagene, développé dans le cadre de mon doctorat, permet de comparer les patrons d’enrichissement des protéines interagissant avec l’ADN. Il extrait efficacement la couverture des régions génomiques, normalise le signal et d’utilise les contrôles pour retirer le bruit de fond. Il produit des graphiques pour comparer visuellement les facteurs et conditions et offre des outils statistiques pour cibler les profils significativement différents. Afin de valider mon approche expérimentale, j’ai analysé une centaine de jeux de données de ChIP-Seq de la lignée GM12878 pour étudier les profils d’enrichissement au niveau des amplificateurs et des promoteurs en fonction de leur activité transcriptionnelle. Cette étude a ciblé deux modes de recrutement distincts, soit l’effet gradient et l’effet seuil. Face à la complexité et la quantité de données disponibles, il est essentiel de développer de nouvelles approches méthodologiques et statistiques afin d’améliorer notre compréhension des mécanismes biologiques. ENCODExplorer et metagene sont disponibles sur Bioconductor.fr
dc.description.abstractRecent progress in sequencing technologies opened the possibility of performing very complex research experiments. Combined with the vast public datasets produced by intenational consortiums such as ENCODE, Roadmap Epigenomics and Fantoms, the amount of data to process can be daunting. The goal of my doctoral project is to develop new bioinformatic approaches to facilitate the integration of ChIP-Seq data for the study of the dynamic of the interactions between proteins and DNA. New tools such as ENCODExplorer and FantomTSS were developped in R to make the publicly available datasets easier to integrate. Futhermore, the metagene package allows the comparison of enrichment patterns of DNA-interacting proteins. This package efficiently extracts read coverage from genomic regions of interest, normalize the signal and uses controls to remove background noise. The main functionnality of the metagene package is to visually compare enrichment profiles from multiple groups of genomic regions and to offer statistical tools to caracterize and compare those profiles. To validate my experimental approach, I used over a hundred datasets from the GM12878 cell line produced by the ENCODE consortium to study the enrichment profiles of transcription factors and histones in enhnacer and promoter regions. I was able to define two distinct recruitment patterns: the gradient effect and the threshold effect. With the ever growing complexity of genomic datasets, it is essential to develop new methodotical approaches to allow a better understanding of the underlying biological processes. ENCODExplorer and metagene are both available on Bioconductor.en
dc.format.extent1 ressource en ligne (xv, 120 pages)-
dc.languagefre-
dc.titleDéveloppement de nouveaux outils pour l'intégration des données du ChIP-Seq et leurs applications pour l'étude du contrôle de la transcriptionfr_CA
dc.typeCOAR1_1::Texte::Thèse::Thèse de doctoratfr
dc.date.updated2018-04-24T23:05:15Z-
dc.subject.rvmBio-informatiquefr_CA
dc.subject.rvmGénomiquefr_CA
dc.subject.rvmProtéinesfr_CA
dc.subject.rvmADNfr_CA
dc.subject.rvmR (Langage de programmation)fr_CA
dc.subject.rvmTranscription génétique -- Régulationfr_CA
dcterms.publisher.locationQuébec-
dc.identifier.bacTC-QQLA-33547-
bul.identifier.controlNumbera2675376-
etdms.degree.nameThèse. Médecinefr_CA
etdms.degree.nameThèse. Médecine moléculairefr_CA
etdms.degree.grantorUniversité Lavalfr_CA
Collection:Thèses et mémoires

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