Date : 2015
Type : Livre / Book
Type : Thèse / ThesisLangue / Language : français / French
Classification Dewey : 570
Résumé / Abstract : La transcription pervasive génère des milliers de lncRNA pouvant réguler l'expression des gènes et jouer un rôle important dans le développement et dans différentes maladies. Parmi eux, les asRNA restent mal caractérisés malgré l'importance de leurs rôles régulateurs. Durant ma thèse, nous avons utilisé des données de séquençage à haut débit directionnelles de diverses lignées cellulaires et tissus humains pour définir de nouveaux asRNA. L'analyse bioinformatique nous a permis de classer les nouveaux asRNA selon 3 critères: niveau d'expression, la présence d'EST épissée et de jonction prédite. Nous avons défini 4 catégories: la classe1 répond aux 3 critères (la plus robuste), la classe2a satisfait les critères d'expression et de jonction, la classe2b satisfait les critères d'expression et d'EST et la classe3 satisfait le critère d'expression. Le niveau d'expression de ces asRNA est très faible et comparable à celui des lncRNA. Ils sont exprimés de manière spécifique, enrichis dans le noyau, coiffés et polyadénylés. Deuxièmement, j'ai posé la question de savoir s'ils sont impliqués dans le cancer et dans l'EMT. Nous avons analysé l'expression des gènes dans les tumeurs de la prostate, du sein et d'angiosarcomes. Nous avons comparé le tissu tumoral au sain et avons obtenu une liste de gènes dérégulés incluant des asRNA. Cette analyse nous a permis de découvrir 3 nouveaux asRNA spécifiques aux tumeurs de la prostate pouvant être utilisés comme outil de diagnostic. L'analyse de l'EMT a permis de définir des ARN spécifiques au système étudié. Cette analyse a révélé l'importance de la transcription antisens chez l'Homme et leur rôle potentiel dans la régulation des gènes.
Résumé / Abstract : Pervasive transcription generates thousands of lncRNAs that can regulate gene expression and play an important role in development and in different diseases. Among them, asRNAs remain poorly characterized despite the importance of their regulatory roles in cells. During my PhD, we used high-throughput sequencing directional data from multiple human cell lines and tissues to define new asRNAs. Bioinformatics analysis allowed us to classify new asRNAs according to 3 criteria: level of expression, presence of spliced EST and predicted junction. We defined 4 categories: class1 responds to the 3 criteria (strongest class), class2a satisfies the criteria of expression and splice junction, class2b satisfies the criteria of expression and spliced EST and class3 responds to criterion of expression. The level of expression of these asRNAs is lower than mRNAs but is comparable to lncRNAs. They are specifically expressed in a tissue or cell line, enriched in the nucleus, capped and polyadenylated. Secondly, I posed the question of whether this asRNAs are expressed in cancer and in the EMT. We analyzed gene expression in prostate tumors, breast and angiosarcoma. We compared tumor tissue and healthy one and we obtained a list of genes differentially expressed, among them asRNAs. We defined for each tissue a specific transcriptome signature. This analysis allowed us to discover 3 new asRNAs specific to prostate tumors that can be used as a diagnostic tool. Analysis of the EMT helped to define specific markers in the studied system including mRNAs, lncRNAs and asRNAs. This analysis revealed the importance of antisense transcription in humans and their potential role in gene regulation.