Méthodes in silico pour l'étude des réarrangements génomiques : de l'identification de marqueurs communs à la reconstruction ancestrale.

Abstract

L'augmentation du nombre de génomes totalement séquencés rend de plus en plus efficace l'étude des mécanismes évolutifs à partir de la comparaison de génomes contemporains. L'un des principaux problèmes réside dans la reconstruction d'architectures de génomes ancestraux plausibles afin d'apporter des hypothèses à la fois sur l'histoire des génomes existants et sur les mécanismes de leur formation. Toutes les méthodes de reconstruction ancestrale ne convergent pas nécessairement vers les mêmes résultats mais sont toutes basées sur les trois mêmes étapes : l'identification de marqueurs commun dans les génomes contemporains, la construction de cartes comparatives des génomes, et la réconciliation de ces cartes en utilisant le critère de parcimonie maximum. La quantité importante des données à analyser nécessite l'automatisation des traitements et résoudre ces problèmes représente de formidables challenges computationnels. Affiner les modèles et outils mathématiques existants par l'ajout de contraintes biologiques fortes rend les hypothèses établies biologiquement plus réalistes. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle méthode permettant d'identifier des marqueurs communs pour des espèces évolutivement distantes. Ensuite, nous appliquons sur les cartes comparatives reconstituées une nouvelle méthode pour la reconstruction d'architectures ancestrales basée sur les adjacences entre les marqueurs calculés et les distances génomiques entre les génomes contemporains. Enfin, après avoir corrigé l'algorithme existant permettant de déterminer une séquence optimale de réarrangements qui se sont produits durant l'évolution des génomes existants depuis leur ancêtre commun, nous proposons un nouvel outil appelé VIRAGE qui permet la visualisation animée des scénarios de réarrangements entre les espèces.