Date : 2011
Editeur / Publisher : [S.l.] : [s.n.] , 2011
Type : Livre / Book
Type : Thèse / ThesisLangue / Language : français / French
Résumé / Abstract : L’analyse des interactions transcriptionnelles mesurées par les puces à ADN est utilisée pour identifier des cibles physiopathologiques d'intérêt. Il est possible de caractériser l'importance relative des transcrits à l'aide de mesures de centralité basées sur l’abstraction des réseaux. Le bruit expérimental est l’un des problèmes majeurs rencontrés lors de l’analyse du transcriptome et se retrouve également dans les réseaux de co-expression, diminuant la pertinence biologique des mesures de centralité. Nous avons supposé que l’intégration des données d’expression avec les annotations fonctionnelles pourrait augmenter la pertinence biologique et rendre les mesures plus robustes au bruit. Dans ce contexte nous avons développé l’ATC, un score de centralité fonctionnelle, qui se base sur la propagation des annotations génomiques au sein des réseaux de co-expression. Cette approche, inspirée de la propagation des influences fonctionnelles dans les réseaux d’interaction moléculaires, a été comparée à d’autres mesures de centralité topologique, la connectivité et l’intermédiarité, dans leur capacité à identifier des gènes fonctionnellement importants. Elle s’est avérée également plus résistante au bruit aléatoire. Des indicateurs d’importance biologique, notamment l’essentialité et un score unifié de conservation phylogénétique, ont été utilisés. D’autres développements ont permis la réalisation de trois outils analytiques, publiquement accessibles : FunNet, FunNetViz et PhyloScore. L’ATC et l’analyse des réseaux de co-expression ont été appliqués à des données produites au laboratoire dans le cadre de l’obésité et de nouvelles pistes physiopathologiques ont été proposées.