Université de Rennes 1 Comparer des structures de gènes pour la prédiction de transcrits alternatifs codants chez l'humain, la souris et le chien To compare gene structures for prediction of alternative coding transcripts in human, mouse and dog bioinformatiquegénomique comparativeépissage alternatiftranscription alternativeorthologieprédiction de transcrits bioinformaticscomparative genomicsalternative splicingalternative transcriptionorthologytranscript prediction Bioinformatique Génomique comparative Épissage (génétique) Les organismes vivants sont capables d'exprimer plusieurs transcrits (ou ARN) alternatifs à partir d'un même gène. Ces transcrits sont responsables des mécanismes de régulation de l'organisme, certains sont traduits en protéine. Détecter l'ensemble des transcrits pouvant être exprimés par un gène est aujourd'hui un problème ouvert auquel de nombreuses méthodes informatiques telles que le séquençage des données de l'ARN, les méthodes d'alignements de séquences épissées ou encore les méthodes de génomiques comparative tentent de répondre. Cette thèse propose une méthode de génomique comparative permettant de comparer la séquence de gènes partagés par plusieurs espèces. Il en résulte une méthode de prédiction de transcrits à une échelle multi-espèces, en s'appuyant sur une structure de graphes. Cette méthode a été appliquée à trois espèces (humain, souris, chien). Elle a permis de prédire un nombre important de transcrits et d'identifier un ensemble de gènes conservés entre les trois espèces et partageant les mêmes structures exoniques et les mêmes CDS. Living organisms are capable of expressing several alternative transcripts (or RNAs) from a single gene. These transcripts are responsible for the regulatory mechanisms of the organism, some of them are translated into protein. Today, detecting the set of transcripts that can be expressed by a gene is an open problem to which many computational methods such as RNA sequencing, spliced sequence alignment methods or comparative genomics methods try to address. This thesis proposes a comparative genomics method to compare the sequence of genes shared by several species. The result is a method for predicting transcripts on a multi-species scale, based on a graph structure. This method was applied to three species (human, mouse, and dog). It allowed to predict a relevant number of transcripts as well as to identify a set of genes that are conserved between the three species and that share both the same exonic structures and the same CDS. Electronic Thesis or DissertationText fr application/pdf1 : 13353 Kohttps://ged.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/c3a30a11-1a6c-408e-8139-4e169b116e34 Guillaudeux Nicolas 1994-02-01 FR 26071061X nicolasguillaudeux@gmail.com 2021REN1S079 http://www.theses.fr/2021REN1S079 2021-12-16 Informatique Universite de Rennes 1thesis.degree.grantor_1 02778715X Doctorat non ouiDameronOlivierintervenant_1082863113BelleannéeCatherineintervenant_2136537014BlanquartSamuelintervenant_812264171XDiotChristianintervenant_3164642684VarréJean-Stéphaneintervenant_6060904208LartillotNicolasintervenant_7122641833BérardSèverineintervenant_4079213804LaineÉlodieintervenant_5143454927 MATHSTICecoleDoctorale_1 204770424 IRISA partenaireRecherche_1 026386909 ddc:004 DameronOlivierBelleannéeCatherineDiotChristianBérardSèverineLaineÉlodieVarréJean-StéphaneLartillotNicolasBlanquartSamuelUniversite de Rennes 1Sciences et technologie, medecine, pharmacie, odontologie, droit, economie, gestion, philosophieMATHSTICÉcole doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes) IRISA ASCII PDF 13673744