Integrative method for multi-omics data analysis with application to the activation and regulation of a endogeneized viral genome in a parasitoid wasp (Méthode intégrative pour l’analyse de données multi-omiques appliquée à l’activation et à la régulation d’un génome viral endogénéisé chez une guêpe parasitoïde)

Tirlet-Greiner, Yael - (2026-05-26) / Université de Rennes - Integrative method for multi-omics data analysis with application to the activation and regulation of a endogeneized viral genome in a parasitoid wasp Langue : Anglais Directeur de thèse:  Becker, Emmanuelle; Dameron, Olivier Laboratoire :  IRISA Ecole Doctorale : MATISSE Thématique : Informatique

Accès à la ressource :  https://ged.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversion... Mots-clés : Multi-Omique, Intégration de données, Web Sémantique, Éléments viraux endogènes, Multiomique, Intégration de données (informatique), Web sémantique Résumé : Les nouvelles technologies en science de la vie et la diminution de leur coût a eu pour effet de générer une très grande quantité de données hétérogènes, et lors d’analyses combinées il convient de mettre en œuvre une analyse multi-omique adaptée en terme d'intégration de données mais aussi de requêtage. Nous avons choisi d'utiliser les technologies du Web Sémantique pour proposer de nouvelles méthodes pour aborder ces deux défis. Ce travail s'inscrit dans le cadre du projet ENDOVIRE qui vise à comprendre les régulations entre le génome d'une guêpe parasitoïde et les élévents viraux intégrés à celui-ci. La première méthode présentée dans cette thèse vise à proposer un schéma d'intégration de données multi-omiques qui soit assez générique pour être réutilisé par différentes études, et facilement requêtable. Cette méthode a été appliquée au dataset du projet ENDOVIRE. Notre deuxième contribution est de proposer une approche modulaire pour la créationde requêtes SPARQL complexes, permettant de s'affranchir de la technicité du langage et de se concentrer sur la question à poser. Nous avons appliqué cette méthode au projet ENDOVIRE ainsi qu'à une base plus importante et plus complexe : la base de connaissances UniProt. Résumé (anglais) : New technologies in life sciences and their decreasing cost have generated a huge amount of heterogeneous data. When combining analyses, it is necessary to implement a multi-omic analysis that is adapted in terms of data integration and querying. We have chosen to use Semantic Web technologies to propose new methods for addressing these two challenges. This work is part of the ENDOVIRE project, which aims to understand the regulations between the genome of a parasitoid wasp and the viral elements integrated into it. The first method presented in this thesis aims to propose a multi-omic data integration scheme that is generic enough to be reused by different studies and easily queryable. This method has been applied to the ENDOVIRE project dataset. Our second contribution is to propose a modular approach for creating complex SPARQL queries, allowing users to bypass the technicalities of the language and focus on the question to be asked. We applied this method to the ENDOVIRE project as well as to a larger and more complex database: the UniProt knowledge base. Identifiant : rennes1-ori-wf-1-22689

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