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Background Systems biology aims to analyse regulation mechanisms into the cell. By mapping interactions observed in different situations, differential network analysis has shown its power to reveal specific cellular responses or specific dysfunctional regulations. In this work, we propose to explore on a large scale the role of natural anti-sense transcription on gene regulation mechanisms, and we focus our study on apple (Malus domestica) in the context of fruit ripening in cold storage. Results We present a differential functional analysis of the sense and anti-sense transcriptomic data that reveals functional terms linked to the ripening process. To develop our differential network analysis, we introduce our inference method of an Extended Core Network; this method is inspired by C3NET, but extends the notion of significant interactions. By comparing two extended core networks, one inferred with sense data and the other one inferred with sense and anti-sense data, our differential analysis is first performed on a local view and reveals AS-impacted genes, genes that have important interactions impacted by anti-sense transcription. The motifs surrounding AS-impacted genes gather transcripts with functions mostly consistent with the biological context of the data used and the method allows us to identify new actors involved in ripening and cold acclimation pathways and to decipher their interactions. Then from a more global view, we compute minimal sub-networks that connect the AS-impacted genes using Steiner trees. Those Steiner trees allow us to study the rewiring of the AS-impacted genes in the network with anti-sense actors. Conclusion Anti-sense transcription is usually ignored in transcriptomic studies. The large-scale differential analysis of apple data that we propose reveals that anti-sense regulation may have an important impact in several cellular stress response mechanisms. Our data mining process enables to highlight specific interactions that deserve further experimental investigations. Electronic supplementary material The online version of this article (10.1186/s12918-018-0613-7) contains supplementary material, which is available to authorized users.

A challenging task in bioinformatics is to decipher cell regulation mechanisms. The objective of this thesis is to study gene networks from apple data with the particularity to integrate anti-sense transcription data. Anti-sense transcripts are mostly non coding RNAs and their different roles in the cell are still not well known. In our study, to explore the role of anti-sense transcripts, we first propose a differential functional analysis that highlights the interest of integrating anti-sense data into a transcriptomic analysis. Then, regarding gene networks, we propose to focus on inference of a core network and we introduce a new differential analysis method that allows to compare a sense network with a sense and anti-sense network. We thus introduce the notion of AS-impacted genes, that allows to identify genes that are highly co-expressed with anti-sense transcripts. We analysed apple data related to ripening of fruits stored in cold storage; biological interpretation of the results of our differential analysisprovides some promising leads to a more targeted experimental study of genes or pathways, which role could be underestimated without integration of anti-sense data.; Un des problèmes actuels en bio-informatique est de comprendre les mécanismes de régulation au sein d’une cellule ou d’un organisme. L’objectif de la thèse est d’étudier les réseaux de co-expression de gènes chez le pommier avec la particularité d’y intégrer les transcrits anti-sens. Les transcrits anti-sens sont des ARN généralement non-codants, dont les différents modes d’action sont encore mal connus. Dans notre étude exploratoire du rôle des anti-sens, nous proposons d’une part une analyse fonctionnelle différentielle qui met en évidence l’intérêt de l’intégration des données anti-sens en transcriptomique. D’autre part, concernant les réseaux de gènes, nous proposons de limiter l’inférence à un cœur de réseau et nous introduisons alors une méthode d’analyse différentielle permettant de comparer un réseau obtenu à partir de données sens avec un réseau contenant des données sens et anti-sens. Nous introduisons ainsi la notion de gènes AS-impacté, qui permet d’identifier des gènes dont les interactions au sein d’un réseau de co-expression sont fortement impactées par la prise en compte de transcrits anti-sens. Pour les données pommier que nous avons étudiées et qui concerne la maturation des fruits et leur conservation à basse température, l’interprétation biologique des résultats de notre analyse différentielle fournit des pistes pertinentes pour une étude expérimentale plus ciblée de gènes ou de voies de signalisation dont l’importance pourrait être sous-estimée sans la prise en compte des données anti-sens.

A challenging task in bioinformatics is to decipher cell regulation mechanisms. The objective of this thesis is to study gene networks from apple data with the particularity to integrate anti-sense transcription data. Anti-sense transcripts are mostly non coding RNAs and their different roles in the cell are still not well known. In our study, to explore the role of anti-sense transcripts, we first propose a differential functional analysis that highlights the interest of integrating anti-sense data into a transcriptomic analysis. Then, regarding gene networks, we propose to focus on inference of a core network and we introduce a new differential analysis method that allows to compare a sense network with a sense and anti-sense network. We thus introduce the notion of AS-impacted genes, that allows to identify genes that are highly co-expressed with anti-sense transcripts. We analysed apple data related to ripening of fruits stored in cold storage; biological interpretation of the results of our differential analysisprovides some promising leads to a more targeted experimental study of genes or pathways, which role could be underestimated without integration of anti-sense data., Un des problèmes actuels en bio-informatique est de comprendre les mécanismes de régulation au sein d’une cellule ou d’un organisme. L’objectif de la thèse est d’étudier les réseaux de co-expression de gènes chez le pommier avec la particularité d’y intégrer les transcrits anti-sens. Les transcrits anti-sens sont des ARN généralement non-codants, dont les différents modes d’action sont encore mal connus. Dans notre étude exploratoire du rôle des anti-sens, nous proposons d’une part une analyse fonctionnelle différentielle qui met en évidence l’intérêt de l’intégration des données anti-sens en transcriptomique. D’autre part, concernant les réseaux de gènes, nous proposons de limiter l’inférence à un cœur de réseau et nous introduisons alors une méthode d’analyse différentielle permettant de comparer un réseau obtenu à partir de données sens avec un réseau contenant des données sens et anti-sens. Nous introduisons ainsi la notion de gènes AS-impacté, qui permet d’identifier des gènes dont les interactions au sein d’un réseau de co-expression sont fortement impactées par la prise en compte de transcrits anti-sens. Pour les données pommier que nous avons étudiées et qui concerne la maturation des fruits et leur conservation à basse température, l’interprétation biologique des résultats de notre analyse différentielle fournit des pistes pertinentes pour une étude expérimentale plus ciblée de gènes ou de voies de signalisation dont l’importance pourrait être sous-estimée sans la prise en compte des données anti-sens.

International audience; Understanding the regulation mechanisms in a cell is a key issue in bioinformatics. Westudy gene networks from apple data while integrating anti-sense transcripts. In order to ex-plore the role of anti-sense transcripts in gene networks, we propose to compare two networkscomputed by a conservative reverse engineering method. Thus we can explore which directinteractions are modified when anti-sense transcripts are considered by the inference method.Specific graph patterns involving those modifications reveal interesting sense and anti-senseactors.; Un des problèmes clés en bioinformatique est de comprendre les mé-canismes de régulation au sein d’une cellule. Notre travail concerne l’étude desréseaux de gènes chez le pommier, avec la particularité d’y intégrer les acteursencore mal connus que sont les ARN anti-sens. Pour explorer l’impact des trans-crits anti-sens, nous proposons ici la comparaison des deux réseaux obtenus parune méthode d’inférence très conservative. Nous pouvons ainsi étudier les in-teractions directes entre les gènes qui sont modifiées si l’on fait intervenir lestranscrits anti-sens dans la méthode d’inférence. Un ensemble de motifs caracté-ristiques autour de ces modifications permet de révéler des ensembles d’acteurssens et anti-sens intéressants.

International audience

National audience; Un des problèmes actuels en bioinformatique est de comprendre les mécanismes de régulation au sein d'une cellule. Notre travail concerne l'étude des réseaux de gènes, avec la particularité d'y intégrer les acteurs encore mal connus que sont les ARN anti-sens. Plusieurs études pointent l'importance de la régulation par les anti-sens dans les phénomènes de réponses aux stress. Pour étudier l'impact des anti-sens dans les réseaux de gènes, nous étudions leur comportement dans deux contextes expérimentaux d'un processus biologique de stress.

National audience