Le transcriptome : un domaine d'application pour les<br />statistiques, de nouveaux horizons pour la biologie - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2006

Transcriptome: a new area to apply statistical methods, new horizons for biology.

Le transcriptome : un domaine d'application pour les
statistiques, de nouveaux horizons pour la biologie

Anne-Sophie Carpentier
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1202607

Résumé

The analysis of transcriptomic data requires statistical methods to provide reliable conclusions.
Amongst the huge amount of available methods, biologists may have difficulties to choose the most
appropriate one for their needs. The existing criterions to compare different methods are either
incomplete or use criteria that are not biologically relevant.
The organisation of bacterial genomes offers a biologically relevant criterion to compare the methods
independently of the goal of the experiment: the operons. We have developed a protocol based on this
criterion and compared some classical methods: PCA, ICA, t-test and ANOVA.
Furthermore, meta-analysis of transcriptome data is currently developed. These meta-analyses allow
the study of new biological fields such as the chromosomal organisation of gene expression. We have
analysed three bacteria, B. subtilis, E. coli and S. meliloti and have revealed long-range correlations of
expression in all organisms, whatever the gene studied.
Les mesures des niveaux d'expression de tous les gènes d'un génome requièrent une analyse
statistique afin d'obtenir des conclusions fiables. Les biologistes ont du mal à faire un choix dans la
foule de méthodes existantes. Afin de déterminer quelle méthode est la plus adéquate pour la
problématique abordée, des comparaisons de méthodes d'analyse disponibles sont nécessaires.
Actuellement les critères de comparaison se révèlent soit lacunaires ou soit non pertinents du point de
vue biologique.
Nous avons introduit un nouveau critère biologique de comparaison des méthodes d'analyse du
transcriptome fondé sur une structure des génomes bactériens : les opérons. Les gènes d'un opéron
sont généralement transcrits sur un même ARNm. Si un gène d'un opéron bactérien est identifié, les
autres gènes de l'opéron devraient l'être également. Nous avons ainsi comparé des méthodes
d'analyse appliquées au transcriptome : l'ACP et l'ACI, respectivement analyses en composantes
principales et indépendantes, l'ANOVA, analyse de variance, la régression des moindres carrés
partiels PLS et différents t-tests. Chaque méthode aborde le nuage de données d'un point de vue
différent ce qui donne des résultats complémentaires. Globalement, l'ACI a fourni les meilleurs
résultats tant en sensibilité qu'en terme de précision.
Un autre aspect, en plein développement, de l'analyse du transcriptome est la méta-analyse de
données d'origines diverses malgré les biais inhérents à cette technologie. Généralement ces métaanalyses
visent à préciser les résultats concernant des gènes différentiellement exprimés ou coexprimés.
Elles ouvrent également la possibilité d'étudier de nouveaux champs en biologie. Nous
avons utilisé des données de transcriptome indépendantes afin d'étudier l'organisation de l'expression
des gènes et, ainsi, celle du chromosome bactérien. L'étude du transcriptome de trois bactéries, B.
subtilis, E. coli et S. meliloti a révélé des corrélations d'expression à longue distance valables quel que
soit le gène étudié. Les structures en opéron se manifestent clairement au travers de cette étude, qui
a également permis de préciser que la co-expression de gènes proches s'étend au-delà des opérons
dans une région qui se répand jusqu'à une centaine de gènes.
Pour conclure, l'analyse du transcriptome n'a pas réellement nécessité la mise au point de méthodes
d'analyse statistiques spécifiques. Cependant, elle permet d'aborder de nouveaux horizons dans la
biologie, et notamment l'organisation chromosomique du génome bactérien.
Fichier principal
Vignette du fichier
these.pdf (2.06 Mo) Télécharger le fichier

Dates et versions

tel-00067855 , version 1 (09-05-2006)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00067855 , version 1
  • PRODINRA : 252517

Citer

Anne-Sophie Carpentier. Le transcriptome : un domaine d'application pour les
statistiques, de nouveaux horizons pour la biologie. Sciences du Vivant [q-bio]. Université d'Evry-Val d'Essonne, 2006. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00067855⟩
446 Consultations
2657 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More