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Thèses et Mémoire de l'Université de Strasbourg

Études bioinformatiques et statistiques des mécanismes de l‘infidélité de la transcription

KIEFFER, David (2009) Études bioinformatiques et statistiques des mécanismes de l‘infidélité de la transcription. Thèses de doctorat, Université de Strasbourg.

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Résumé

L’entreprise Genclis et l’IGBMC ont mis en place une collaboration pour approcher à l’aide d’outils bioinformatiques et statistiques l’étude de l’infidélité de transcription. En effet, une étude précédente basée sur les séquences d’EST (Expressed Sequenced Tag) a permis d’émettre l’hypothèse que l’infidélité de transcription serait augmentée en cancer. La détection des ARNm touchés par cette infidélité, et les protéines résultantes permettrait d’élaborer de nouvelles méthodes de diagnostique du cancer. Ce travail de thèse a consisté tout d’abord à tester l’hypothèse d’une augmentation de l’infidélité de transcription sur les données SAGE (Serial Analysis of Gene Expression). La technologie SAGE permet de mesurer l’expression d’un gène en comptabilisant un nombre de Tags. Un Tag correspond aux dix nucléotides suivant le dernier site Nla3 le plus en 3’ d'un gène. Nous avons pu montrer que lorsque les données SAGE sont produites à partir de tissus cancéreux, il y a plus de Tag SAGE qui ne peuvent être assignés à un gène connu. Parmi ces Tags non assignés, nous nous sommes focalisé sur les Tags correspondant à une perte du site Nla3 le plus en 3’ : le Tag Amont. Nous avons ainsi pu mettre en évidence une série de gènes où cette proportion de Tag Amont est particulièrement augmentée dans les expériences réalisé sur les tissus cancéreux. En parallèle, en nous basant sur les séquences d’EST, nous avons pu mettre en évidence de façon statistique et pour plus de 500 gènes que les modifications observées en cancer étaient liées et s’accumulaient à courtes distances (moins de 200 nucléotides). Ce travail ouvre des perspectives d'identification de biomarqueurs du cancer et de recherche des mécanismes de l'infidélité de la transcription.

Type d'EPrint:Thèse de doctorat
Discipline de la thèse / mémoire / rapport :Sciences du vivant. Bioinformatique
Mots-clés libres:bioinformatique ; biostatistique ; transcription ; SAGE ; infidélité de transcription
Sujets:CL Classification > DDC Dewey Decimal Classification > 500 Sciences de la nature et mathématiques > 570 Sciences de la vie. Biologie. Biochimie > 572 Biochimie > 572.8 Génétique biochimique
Classification Thèses Unistra > Santé > Sciences de la vie, biologie, biochimie > 570 Sciences de la vie. Biologie. Biochimie > 572 Biochimie > 572.8 Génétique biochimique

CL Classification > DDC Dewey Decimal Classification > 500 Sciences de la nature et mathématiques > 570 Sciences de la vie. Biologie. Biochimie > 570.1 Physiologie, théories > 570.15 Sciences, techniques et mathématiques appliquées à la biologie
Classification Thèses Unistra > Santé > Sciences de la vie, biologie, biochimie > 570 Sciences de la vie. Biologie. Biochimie > 570.1 Physiologie, théories > 570.15 Sciences, techniques et mathématiques appliquées à la biologie

UNERA Classification UNERA > DISC Discipline UNERA > DISC-16 Sciences de la vie et de la santé, psychologie
UNERA Classification UNERA > ACT Domaine d'activité UNERA > ACT-2 Bio-industries, biotechnologies
Code ID:1708
Déposé le :15 Décembre 2009

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