Brinda, Karel
[Author]
;
Paris Est
[Contributor];
Kucherov, Gregory
[Contributor];
Boeva, Valentina
[Contributor]
Nouvelles techniques informatiques pour la localisation et la classification de données de séquençage haut débit ; Novel computational techniques for mapping and classification of Next-Generation Sequencing data
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Media type:
Electronic Thesis;
E-Book;
Text
Title:
Nouvelles techniques informatiques pour la localisation et la classification de données de séquençage haut débit ; Novel computational techniques for mapping and classification of Next-Generation Sequencing data
Footnote:
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Description:
Depuis leur émergence autour de 2006, les technologies de séquençage haut débit ont révolutionné la recherche biologique et médicale. Obtenir instantanément une grande quantité de courtes ou longues lectures de presque tout échantillon biologique permet de détecter des variantes génomiques, révéler la composition en espèces d’un métagénome, déchiffrer la biologie du cancer, décoder l'évolution d’espèces vivantes ou disparues, ou mieux comprendre les schémas de la migration humaine et l'histoire humaine en général. La vitesse à laquelle augmente le débit des technologies de séquençage dépasse la croissance des capacités de calcul et de stockage, ce qui crée de nouveaux défis informatiques dans le traitement de données de séquençage haut débit. Dans cette thèse, nous présentons de nouvelles techniques informatiques pour la localisation (mapping) de lectures dans un génome de référence et pour la classification taxonomique. Avec plus d'une centaine d’outils de localisation publiés, ce problème peut être considéré comme entièrement résolu. Cependant, une grande majorité de programmes suivent le même paradigme et trop peu d'attention a été accordée à des approches non-standards. Ici, nous introduisons la localisation dynamique dont nous montrons qu’elle améliore significativement les alignements obtenus, par comparaison avec les approches traditionnelles. La localisation dynamique est basée sur l'exploitation de l'information fournie par les alignements calculés précédemment, afin d’améliorer les alignements des lectures suivantes. Nous faisons une première étude systématique de cette approche et démontrons ses qualités à l'aide de Dynamic Mapping Simulator, une pipeline pour comparer les différents scénarios de la localisation dynamique avec la localisation statique et le “référencement itératif”. Une composante importante de la localisation dynamique est un calculateur du consensus online, c’est-à-dire un programme qui collecte des statistiques des alignements pour guider, à la volée, les mises à jour de la ...