Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.contributor.advisorDelest, Maylis
dc.contributor.advisorDutour, Isabelle
dc.contributor.advisorThébault, Patricia
dc.contributor.authorGHOZLANE, Amine
dc.contributor.otherJourdan, Fabien
dc.contributor.otherMazat, Jean-Pierre
dc.date2012-11-20
dc.date.accessioned2020-12-14T21:16:41Z
dc.date.available2020-12-14T21:16:41Z
dc.identifier.urihttp://ori-oai.u-bordeaux1.fr/pdf/2012/GHOZLANE_AMINE_2012.pdf
dc.identifier.urihttps://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/22651
dc.identifier.nnt2012BOR14617
dc.description.abstractL'identification des interactions survenant au niveau moléculaire joue un rôle crucial pour la compréhension du vivant. L'objectif de ce travail a consisté à développer des méthodes permettant de modéliser et de prédire ces interactions pour le métabolisme et la régulation de la transcription. Nous nous sommes basés pour cela sur la modélisation de ces systèmes sous la forme de graphes et d'automates. Nous avons dans un premier temps développé une méthode permettant de tester et de prédire la distribution du flux au sein d'un réseau métabolique en permettant la formulation d'une à plusieurs contraintes. Nous montrons que la prise en compte des données biologiques par cette méthode permet de mieux reproduire certains phénotypes observés in vivo pour notre modèle d'étude du métabolisme énergétique du parasite Trypanosoma brucei. Les résultats obtenus ont ainsi permis de fournir des éléments d'explication pour comprendre la flexibilité du flux de ce métabolisme, qui étaient cohérentes avec les données expérimentales. Dans un second temps, nous nous sommes intéressés à une catégorie particulière d'ARN non codants appelés sRNAs, qui sont impliqués dans la régulation de la réponse cellulaire aux variations environnementales. Nous avons développé une approche permettant de mieux prédire les interactions qu'ils effectuent avec d'autres ARN en nous basant sur une prédiction des interactions, une analyse par enrichissement du contexte biologique de ces cibles, et en développant un système de visualisation spécialement adapté à la manipulation de ces données. Nous avons appliqué notre méthode pour l'étude des sRNAs de la bactérie Escherichia coli. Les prédictions réalisées sont apparues être en accord avec les données expérimentales disponibles, et ont permis de proposer plusieurs nouvelles cibles candidates.
dc.description.abstractEnThe identification of the interactions occurring at the molecular level is crucial to understand the life process. The aim of this work was to develop methods to model and to predict these interactions for the metabolism and the regulation of transcription. We modeled these systems by graphs and automata.Firstly, we developed a method to test and to predict the flux distribution in a metabolic network, which consider the formulation of several constraints. We showed that this method can better mimic the in vivo phenotype of the energy metabolism of the parasite Trypanosoma brucei. The results enabled to provide a good explanation of the metabolic flux flexibility, which were consistent with the experimental data. Secondly, we have considered a particular class of non-coding RNAs called sRNAs, which are involved in the regulation of the cellular response to environmental changes. We developed an approach to better predict their interactions with other RNAs based on the interaction prediction, an enrichment analysis, and by developing a visualization system adapted to the manipulation of these data. We applied our method to the study of the sRNAs interactions within the bacteria Escherichia coli. The predictions were in agreement with the available experimental data, and helped to propose several new target candidates.
dc.language.isofr
dc.subjectBioinformatique
dc.subjectGraphe
dc.subjectRéseau de Petri
dc.subjectMétabolisme
dc.subjectFlux Balance Analysis
dc.subjectARN non codant
dc.subjectPrédiction des cibles des sRNAs
dc.subject.enBioinformatic
dc.subject.enGraph
dc.subject.enPetri nets
dc.subject.enMetabolism
dc.subject.enFlux Balance Analysis
dc.subject.enNon-coding RNA
dc.subject.enSRNA target prediction
dc.titleDéveloppement de méthodes bioinformatiques dédiées à la prédiction et l'analyse des réseaux métaboliques et des ARN non codants
dc.title.enDevelopment of bioinformatic methods dedicated to the prediction and the analysis of metabolic networks and non-coding RNA
dc.typeThèses de doctorat
bordeaux.hal.laboratoriesThèses de l'Université de Bordeaux avant 2014*
bordeaux.hal.laboratoriesLaboratoire bordelais de recherche en informatique
bordeaux.institutionUniversité de Bordeaux
bordeaux.institutionBordeaux INP
bordeaux.type.institutionBordeaux 1
bordeaux.thesis.disciplineInformatique
bordeaux.ecole.doctoraleÉcole doctorale de mathématiques et informatique (Talence, Gironde)
star.origin.linkhttps://www.theses.fr/2012BOR14617
dc.contributor.rapporteurDenise, Alain
dc.contributor.rapporteurGaspin, Christine
bordeaux.COinSctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&rft.title=D%C3%A9veloppement%20de%20m%C3%A9thodes%20bioinformatiques%20d%C3%A9di%C3%A9es%20%C3%A0%20la%20pr%C3%A9diction%20et%20l'analyse%20des%20r%C3%A9seaux%20m%C3%A9taboliques%2&rft.atitle=D%C3%A9veloppement%20de%20m%C3%A9thodes%20bioinformatiques%20d%C3%A9di%C3%A9es%20%C3%A0%20la%20pr%C3%A9diction%20et%20l'analyse%20des%20r%C3%A9seaux%20m%C3%A9taboliques%&rft.au=GHOZLANE,%20Amine&rft.genre=unknown


Archivos en el ítem

ArchivosTamañoFormatoVer

No hay archivos asociados a este ítem.

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem