Date : 2010
Type : Livre / Book
Type : Thèse / ThesisLangue / Language : français / French
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Résumé / Abstract : Implicitement, identifier des similarités entre deux génomes revient à décrire une propriété ancestrale qu'ils partagent encore de nos jours. L'abondance de données génomiques provenant de centaines d'espèces différentes rend possible de nombreuses comparaisons de ce type, mais souvent restreinte à deux espèces comparées l'une à l'autre, hors de tout cadre unifié et sans références particulières. Ce travail de thèse décrit une nouvelle méthode, appelée AGORA (Algorithms for Gene Order Reconstruction in Ancestors), pour reconstruire de manière automatique et systématique l'ordre des gènes et les caryotypes de toutes les espèces ancestrales dans une phylogénie donnée. AGORA est capable de gérer les duplications de gènes, les délétions, et les gains, et interprète de manière réaliste des phylogénies complexes de gènes. Nous avons appliqué la méthode chez 46 espèces de vertébrés séquencées et annotées (en utilisant 8 espèces supplémentaires en référence externe) pour reconstruire des ordres de gènes ancestraux dans 43 génomes ancestraux sur près de 600 millions d'années d'évolution. Les performances d'AGORA ont été mesurées par des simulations de génomes de vertébrés, et par confrontation à des génomes ancestraux déjà connus. Les données, présentées graphiquement dans un serveur web nommé Genomicus (http://www.dyogen.ens.fr/genomicus) fournissent un nouveau cadre unifié dans lequel les génomes ancestraux peuvent servir de référence naturelle auxquelles comparer les génomes modernes qui en descendent. À ce titre, ces données fournissent une nouvelle ressource pour étudier l'évolution de l'organisation de l'information génétique dans les génomes.
Résumé / Abstract : Biological studies rarely limit to the single-genome-analysis, and often include several species, thus encompassing an entire window of genome evolution (by the comparison of several species), and adding time and evolution as a new dimension to the study. Generally, this includes defining characters of ancestral genomes. With the lack of a wide ancestral genomes database, studies are often performed several times. Here we describe a new method, named AGORA (Algorithms for Gene Order Reconstruction in Ancestors) to automatically and systematically reconstruct gene order and karyotypes in all the ancestral species of a given phylogeny. AGORA can handle different gene content between species (duplications, gains, and loss) by using accurate gene phylogenies as input. We applied AGORA on 46 sequenced and annotated vertebrate genomes (using 8 outgroups genomes) to reconstruct ancestral gene order in 43 ancestral genomes on a 600 million years time-frame. AGORA performances were estimated using simulated datasets, and comparison with other studies. The results can be freely browsed and downloaded from a new web server, Genomicus, dedicated to the study of genome evolution, helping areas such as gene evolution, or genome rearrangements.