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Développement et évaluation de méthodes bioinformatiques pour la détection de séquences cis-régulatrices impliquées dans le développement de la drosophile

Authors :
van Helden, Jacques
Pays, Etienne
Bellefroid, Eric
Thieffry, Denis
Eizirik, Decio L.
Bontempi, Gianluca
Marini, Anna Maria
Turatsinze, Jean Valéry
van Helden, Jacques
Pays, Etienne
Bellefroid, Eric
Thieffry, Denis
Eizirik, Decio L.
Bontempi, Gianluca
Marini, Anna Maria
Turatsinze, Jean Valéry
Publication Year :
2009

Abstract

L'objectif de ce travail est de développer et d'évaluer des approches méthodologiques pour laprédiction de séquences cis-régulatrices. Ces approches ont été intégrées dans la suite logicielleRSAT (Regulatory Sequences Analysis Tools). Ces séquences jouent un rôle important dans larégulation de l'expression des gènes. Cette régulation, au niveau transcriptionnel, s'effectue àtravers la reconnaissance spécifique entre les facteurs de transcription et leurs sites de fixation(TFBS) au niveau de l'ADN.Nous avons développé et évalué une série d'outils bioinformatiques qui utilisent les matricesposition-poids pour prédire les TFBS ainsi que les modules cis-régulateurs (CRM). Nos outilsprésentent l'avantage d'intégrer les différentes approches déjà proposées par d'autres auteurs touten proposant des fonctionnalités innovantes.Nous proposons notamment une nouvelle approche pour la prédiction de CRM basé sur ladétection de régions significativement enrichies en TFBS. Nous les avons appelés les CRER (pourCis-Regulatory Elements Enriched Regions). Un autre aspect essentiel de toute notre approcheréside dans le fait que nous proposons des mesures statistiques rigoureuses pour estimerthéoriquement et empiriquement le risque associé aux différentes prédictions. Les méthodes deprédictions de séquences cis-regulatrices prédisent en effet un taux de fausses prédictionsgénéralement élevé. Nous intégrons un calcul des P-valeurs associées à toutes les prédictions.Nous proposons ainsi une mesure fiable de la probabilité de faux positifs.Nous avons appliqué nos outils pour une évaluation systématique de l'effet du modèle debackground sur la précision des prédictions à partir de la base de données de TRANSFAC. Nosrésultats suggèrent une grande variabilité pour les modèles qui optimisent la précision desprédictions. Il faut choisir le modèle de background au cas par cas selon la matrice considérée.Nous avons ensuite évalué la<br />Doctorat en Sciences<br />info:eu-repo/semantics/nonPublished

Details

Database :
OAIster
Notes :
1 v. (x, 174 p.), 6 full-text file(s): application/pdf | application/pdf | application/pdf | application/pdf | application/pdf | application/pdf, French
Publication Type :
Electronic Resource
Accession number :
edsoai.ocn921615724
Document Type :
Electronic Resource