Search

National audience

National audience; no abstract

L'objet de cette thèse de bioinformatique est de mieux comprendre l’ensemble des systèmes de régulation génique chez les bactéries. La disponibilité de centaines de génomes complets chez les bactéries ouvre la voie aux approches de génomique comparative et donc à l’étude de l’évolution des réseaux transcriptionnels bactériens. Dans un premier temps, nous avons implémenté et validé plusieurs méthodes de prédiction d’opérons sur base des génomes bactériens séquencés. Suite à cette étude, nous avons décidé d’utiliser un algorithme qui se base simplement sur un seuil sur la distance intergénique, à savoir la distance en paires de bases entre deux gènes adjacents. Notre évaluation sur base d’opérons annotés chez Escherichia coli et Bacillus subtilis nous permet de définir un seuil optimal de 55pb pour lequel nous obtenons respectivement 78 et 79% de précision. Deuxièmement, l’identification des motifs de régulation transcriptionnelle, tels les sites de liaison des facteurs de transcription, donne des indications de l’organisation de la régulation. Nous avons développé une méthode de recherche d’empreintes phylogénétiques qui consiste à découvrir des paires de mots espacés (dyades) statistiquement sur-représentées en amont de gènes orthologues bactériens. Notre méthode est particulièrement adaptée à la recherche de motifs chez les bactéries puisqu’elle profite d’une part des centaines de génomes bactériens séquencés et d’autre part les facteurs de transcription bactériens présentent des domaines Hélice-Tour-Hélice qui reconnaissent spécifiquement des dyades. Une évaluation systématique sur 368 gènes de E.coli a permis d’évaluer les performances de notre méthode et de tester l’influence de plus de 40 combinaisons de paramètres concernant le niveau taxonomique, l’inférence d’opérons, le filtrage des dyades spécifiques de E.coli, le choix des modèles de fond pour le calcul du score de significativité, et enfin un seuil sur ce score. L’analyse détaillée pour un cas d’étude, l’autorégulation du facteur de transcription LexA, a montré que notre approche permet d’étudier l’évolution des sites d’auto-régulation dans plusieurs branches taxonomiques des bactéries. Nous avons ensuite appliqué la détection d’empreintes phylogénétiques à chaque gène de E.coli, et utilisé les motifs détectés comme significatifs afin de prédire les gènes co-régulés. Au centre de cette dernière stratégie, est définie une matrice de scores de significativité pour chaque mot détecté par gène chez l’organisme de référence. Plusieurs métriques ont été définies pour la comparaison de paires de profils de scores de sorte que des paires de gènes ayant des motifs détectés significativement en commun peuvent être regroupées. Ainsi, l’ensemble des nos méthodes nous permet de reconstruire des réseaux de co-régulation uniquement à partir de séquences génomiques, et nous ouvre la voie à l’étude de l’organisation et de l’évolution de la régulation transcriptionnelle pour des génomes dont on ne connaît rien.The purpose of my thesis is to study the evolution of regulation within bacterial genomes by using a cross-genomic comparative approach. Nowadays, numerous genomes have been sequenced facilitating in silico analysis in order to detect groups of functionally related genes and to predict the mechanism of their relative regulation. In this project, we combined prediction of operons and regulons in order to reconstruct the transcriptional regulatory network for a bacterial genome. We have implemented three methods in order to predict operons from a bacterial genome and evaluated them on hundreds of annotated operons of Escherichia coli and Bacillus subtilis. It turns out that a simple distance-based threshold method gives good results with about 80% of accuracy. The principle of this method is to classify pairs of adjacent genes as “within operon” or “transcription unit border”, respectively, by using a threshold on their intergenic distance: two adjacent genes are predicted to be within an operon if their intergenic distance is smaller than 55bp. In the second part of my thesis, I evaluated the performances of a phylogenetic footprinting approach based on the detection of over-represented spaced motifs. This method is particularly suitable for (but not restricted to) Bacteria, since such motifs are typically bound by factors containing a Helix-Turn-Helix domain. We evaluated footprint discovery in 368 E.coli K12 genes with annotated sites, under 40 different combinations of parameters (taxonomical level, background model, organism-specific filtering, operon inference, significance threshold). Motifs are assessed both at the level of correctness and significance. The footprint discovery method proposed here shows excellent results with E. coli and can readily be extended to predict cis-acting regulatory signals and propose testable hypotheses in bacterial genomes for which nothing is known about regulation. Moreover, the predictive power of the strategy, and its capability to track the evolutionary divergence of cis-regulatory motifs was illustrated with the example of LexA auto-regulation, for which our predictions are remarkably consistent with the binding sites characterized in different taxonomical groups. A next challenge was to identify groups of co-regulated genes (regulons), by regrouping genes with similar motifs, in order to address the challenging domain of the evolution of transcriptional regulatory networks. We tested different metrics to detect putative pairs of co-regulated genes. The comparison between predicted and annotated co-regulation networks shows a high positive predictive value, since a good fraction of the predicted associations correspond to annotated co-regulations, and a low sensitivity, which may be due to the consequence of highly connected transcription factors (global regulator). A regulon-per-regulon analysis indeed shows that the sensitivity is very weak for these transcription factors, but can be quite good for specific transcription factors. The originality of this global strategy is to be able to infer a potential network from the sole analysis of genome sequences, and without any prior knowledge about the regulation in the considered organism., Doctorat en Sciences, info:eu-repo/semantics/nonPublished