Méthodes statistiques pour une analyse robuste du transcriptome à travers l'intégration d'a priori biologique

Abstract

Au cours de la dernière décennie, les progrès en Biologie Moléculaire ont accéléré le développement de techniques d'investigation à haut-débit. En particulier, l'étude du transcriptome a permis des avancées majeures dans la recherche médicale. Dans cette thèse, nous nous intéressons au développement de méthodes statistiques dédiées au traitement et à l'analyse de données transcriptomiques à grande échelle. Nous abordons le problème de sélection de signatures de gènes à partir de méthodes d'analyse de l'expression différentielle et proposons une étude de comparaison de différentes approches, basée sur plusieurs stratégies de simulations et sur des données réelles. Afin de pallier les limites de ces méthodes classiques qui s'avèrent peu reproductibles, nous présentons un nouvel outil, DiAMS (DIsease Associated Modules Selection), dédié à la sélection de modules de gènes significatifs. DiAMS repose sur une extension du score-local et permet l'intégration de données d'expressions et de données d'interactions protéiques. Par la suite, nous nous intéressons au problème d'inférence de réseaux de régulation de gènes. Nous proposons une méthode de reconstruction à partir de modèles graphiques Gaussiens, basée sur l'introduction d'a priori biologique sur la structure des réseaux. Cette approche nous permet d'étudier les interactions entre gènes et d'identifier des altérations dans les mécanismes de régulation, qui peuvent conduire à l'apparition ou à la progression d'une maladie. Enfin l'ensemble de ces développements méthodologiques sont intégrés dans un pipeline d'analyse que nous appliquons à l'étude de la rechute métastatique dans le cancer du sein.Recent advances in Molecular Biology have led biologists toward high-throughput genomic studies. In particular, the investigation of the human transcriptome offers unprecedented opportunities for understanding cellular and disease mechanisms. In this PhD, we put our focus on providing robust statistical methods dedicated to the treatment and the analysis of high-throughput transcriptome data. We discuss the differential analysis approaches available in the literature for identifying genes associated with a phenotype of interest and propose a comparison study. We provide practical recommendations on the appropriate method to be used based on various simulation models and real datasets. With the eventual goal of overcoming the inherent instability of differential analysis strategies, we have developed an innovative approach called DiAMS, for DIsease Associated Modules Selection. This method was applied to select significant modules of genes rather than individual genes and involves the integration of both transcriptome and protein interactions data in a local-score strategy. We then focus on the development of a framework to infer gene regulatory networks by integration of a biological informative prior over network structures using Gaussian graphical models. This approach offers the possibility of exploring the molecular relationships between genes, leading to the identification of altered regulations potentially involved in disease processes. Finally, we apply our statistical developments to study the metastatic relapse of breast cancer.EVRY-Bib. électronique (912289901) / SudocSudocFranceF