Developpement D'outils Bioinformatiques Et Statistiques Pour L'analyse Du Transcriptome Hepatique Humain Par Puces A
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Developpement d’outils bioinformatiques et statistiques pour l’analyse du transcriptome hepatique humain par puces a ADN : application a la reponse inflammatoire aigue systemique. Gregory Lefebvre To cite this version: Gregory Lefebvre. Developpement d’outils bioinformatiques et statistiques pour l’analyse du transcrip- tome hepatique humain par puces a ADN : application a la reponse inflammatoire aigue systemique.. Sciences du Vivant [q-bio]. Université de Rouen, 2006. Français. tel-00182773 HAL Id: tel-00182773 https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00182773 Submitted on 28 Oct 2007 HAL is a multi-disciplinary open access L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est archive for the deposit and dissemination of sci- destinée au dépôt et à la diffusion de documents entific research documents, whether they are pub- scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, lished or not. The documents may come from émanant des établissements d’enseignement et de teaching and research institutions in France or recherche français ou étrangers, des laboratoires abroad, or from public or private research centers. publics ou privés. No d’ordre: 00000 THESE` pr´esent´ee devant l’Universit´ede Rouen pour obtenir le grade de : Docteur de l’Universite´ de Rouen Mention Biologie moleculaire´ par Gr´egory LEFEBVRE Equipe´ d’accueil : INSERM - Unit´e519 Ecole´ Doctorale : Chimie-Biologie de Haute-Normandie Titre de la th`ese : D´eveloppement d’outils bioinformatiques et statistiques pour l’analyse du transcriptome h´epatique humain par puces `aADN : application `ala r´eponse inflammatoire aigu¨esyst´emique. soutenue le 17 novembre 2006 devant la commission d’examen compos´ee de : M. le Pr Fran¸cois Tron Pr´esident M. le Dr Philippe Dessen Rapporteurs M. le Dr Jean-Loup Risler M. le Dr Dominique Cellier Examinateurs´ M. le Dr Jean-Philippe Salier Il n’y a rien dans ce monde qui n’ait un moment d´ecisif Henri Cartier-Bresson A` H´el´ena, L´eonie, Eloi,´ Avec tout mon amour Remerciements Mes premiers remerciements iront `ames deux co-directeurs de th`ese, MM. les Dr. Dominique Cellier et Dr. Jean-Philippe Salier, qui ont accept´ede co- encadrer cette th`ese et qui m’ont chacun t´emoign´eleur soutien et leur confiance tout au long de ces ann´ees. Qu’ils trouvent ici l’expression de ma sinc`ere et pro- fonde gratitude. Un remerciement tout particulier `atoi Jean-Philippe qui au quotidien durant ces ann´ees m’a toujours pr´et´eune oreille attentive sans temps compt´eet qui par ailleurs n’a jamais dout´equ’un jour je terminerai ce travail. Je pr´essens enfin que nos chemins se croiseront encore souvent du cot´ede Bi`evres. J’exprime ensuite mes remerciements sinc`eres `aM. le Pr. Fran¸cois Tron di- recteur de l’unit´e519 `al’INSERM, de m’avoir accueilli au sein de son unit´eet de me faire l’honneur d’´exercer les fonctions de pr´esident du jury. Je remercie ´egalement M. le Dr. Philippe DESSEN de m’accorder le privil`ege d’avoir accept´ela fonction de rapporteur au sein de mon jury. Je souhaiterais pareillement remercier M. le Dr. Jean-Loup Risler de me faire aussi l’honneur d’avoir accept´ela fonction de rapporteur au sein de mon jury. Je me rappelle en particulier le premier rendez-vous `aParis accompagn´ede Jean- Philippe et de C´edric o`unous posions ensemble les premi`eres briques du projet et partagions quelques lignes de perl . Je remercie l’ensemble des membres du jury pour leur participation et leurs conseils. Je suis aussi reconnaissant aupr`es de Mme le Dr. Maryvonne Daveau. Merci de ton ´ecoute et de tes conseils. Je n’oublierai pas par ailleurs tes d´eboires infor- matiques causant la mort du petit cheval. Mes remerciements sinc`eres ´egalement aux membres ou ex-membres de l’´equipe : – A` C´eline pour l’humeur joyeuse et constante qu’elle apporte tous les matins ; – A` Thierry, mon compagnon de bureau et d’exil, mon ami ; – A` p’tit Rom et son G5. Merci ; – A` Martine pour tous les chocolats suisses ; – Au club des filles, Fr´ed´erique, Ga¨elle et Karine ; – A` C´edric enfin, co-´equipier promoteur `al’humeur versatile mais `al’amiti´e constante. 0 Un remerciement `aAbel qui autour des nombreux caf´es `ala Dina ou au Pebble gˆachait syst´ematiquement mes lundis matins en m’interrogeant sur l’avancement de mon manuscript. Je souhaite ´egalement remercier Rob Andrews de m’avoir am´enag´edu temps afin de terminer ce travail. Je profite enfin de ces quelques lignes pour remercier ma famille. Mes chers parents d’abord, je vous remercie infiniment pour votre confiance in- alt´erable. Rien n’eut ´et´epossible autrement. Ma femme H´el´ena enfin, `aqui revient la meilleure part de ce travail. Pour ton encouragement constant malgr´emon d´ecouragement parfois, je te suis infiniment reconnaissant. 2 Table des mati`eres Titre 1 Sommaire 6 Premi`ere partie 9 1 Foie et inflammation syst´emique 9 1.1 Aproposdufoie` ........................... 10 1.1.1 Anatomiedescriptive . 10 1.1.1.1 Description macroscopique . 10 1.1.1.2 Description microscopique . 11 1.1.2 Cellules h´epatiques . 12 1.1.2.1 H´epatocytes. 12 1.1.2.2 Cellules de K¨upffer . 12 1.1.2.3 Cellules p´erisinuso¨ıdales stellaires . 12 1.1.2.4 Cellules `agranulation . 12 1.1.3 Rˆolesessentiels . 13 1.1.3.1 M´etabolismes . 13 1.1.3.2 Fonctions immunitaires . 13 1.2 Inflammation syst´emique . 14 1.2.1 G´en´eralit´es . 14 1.2.2 R´eponselocale ........................ 16 1.2.3 Phaseaigu¨e.......................... 17 1.2.3.1 Modifications symptomatiques . 17 1.2.3.2 Transduction du signal dans l’h´epatocyte . 18 1.2.3.3 Prot´eines de la phase aigu¨e . 27 1.2.4 R´esolution ad integrum .................... 31 1.2.5 Transcriptome et inflammation . 33 3 Table des mati`eres Table des mati`eres 2 Bases de donn´ees 35 2.1 Mod´elisationorient´eeobjet. 36 2.1.1 Niveauxd’abstraction . 36 2.1.2 Duparadigmeobjet . .. .. 36 2.1.2.1 Caract´eristiques . 37 2.1.2.2 Principes primordiaux . 37 2.1.2.3 Langagesdeprogrammation . 38 2.1.2.4 OMG ........................ 38 2.1.3 UML.............................. 39 2.1.3.1 Historique...................... 39 2.1.3.2 Syntaxe ....................... 39 2.1.4 XML.............................. 43 2.2 GestiondesBD ............................ 47 2.2.1 Architecture`atroisstrates. 47 2.2.2 SGBD ............................. 48 2.2.2.1 Syst`emes relationnels et la normalisation . 48 2.2.2.2 Syst`emes orient´es objet . 50 2.3 Applicationauxpuces`aADN . 52 2.3.1 Besoinsettechnologie . 52 2.3.2 Int´egration des donn´ees h´et´erog`enes . .... 53 2.3.3 MGEDSociety ........................ 54 2.3.3.1 MIAME....................... 55 2.3.3.2 MAGE ....................... 57 2.4 Etatdel’art..............................´ 59 2.4.1 Bases de donn´ees d´edi´ees . 59 2.4.2 Conservatoires publiques . 60 2.4.3 LIMS.............................. 61 3 Analyses des donn´ees d’expression 65 3.1 Signal ................................. 66 3.1.1 Fluorescence et radioactivit´e. 66 3.1.2 Segmentation ......................... 66 3.2 Sch´emaexp´erimental . 69 3.2.1 D´efinitions........................... 69 3.2.2 R´eplications .......................... 70 3.2.2.1 Ind´ependance des mesures . 70 3.2.2.2 Duplications des sondes . 71 3.2.2.3 R´eplicats techniques . 71 3.2.2.4 Unit´es exp´erimentales . 71 3.2.3 S´electiondessondes . 71 3.2.4 Repr´esentationgraphique . 72 4 Table des mati`eres Table des mati`eres 3.2.5 Typesdesch´ema ....................... 73 3.3 Mod´elisation des donn´ees . 75 3.3.1 R´egression lin´eaire multiple . 75 3.3.1.1 Sourcesdevariations . 76 3.3.1.2 Mod`elisation . 76 3.3.2 Repr´esentation matricielle . 78 3.3.2.1 Matrice d’expression . 78 3.3.2.2 Matrice du sch´ema exp´erimental . 79 3.4 Transformationdesdonn´ees . 81 3.4.1 Filtration ........................... 81 3.4.2 Normalisation ......................... 81 3.4.2.1 Hypoth`eses . 81 3.4.2.2 Transformations logarithmiques . 82 3.4.2.3 Mise `al’´echelle . 83 3.4.2.4 Facteur de normalisation comme constante . 85 3.4.2.5 Facteur de normalisation comme fonction . 86 3.4.2.6 Normalisation globale et locale . 87 3.5 Analysedesdonn´ees . .. .. 89 3.5.1 Diff´erences d’expression . 89 3.5.1.1 M´ethodes int´egrales . 89 3.5.1.2 M´ethodes partielles . 90 3.5.2 Regroupements ........................ 91 3.5.2.1 Distances et Dissimilarit´es . 91 3.5.2.2 Algorithmes. .. 95 3.5.3 Discrimination . 102 3.5.3.1 D´efinition des classes . 102 3.5.3.2 Discrimination lin´eaire . 103 3.5.3.3 K plus proches voisins . 104 3.5.3.4 SVM......................... 104 3.5.3.5 Arbres d´ecisionnels . 105 Seconde partie 109 4 Le transcriptome h´epatique de la phase aigu¨e in vivo 109 5 Une cin´etique de la phase aigu¨e in vitro 125 5 Table des mati`eres Table des mati`eres P´eroraison 141 6 Discussion 141 6.1 Liverpool ............................... 142 6.2 LiverTools............................... 143 6.2.1 Structure ........................... 143 6.2.2 Acc`es aux donn´ees en r´eseau . 143 6.2.3 P´erennit´eet emmagasinnage des donn´ees . 145 6.2.4 Actualisationdesannotations . 146 6.2.5 Mesure de la diff´erence d’expression . 146 6.3 Marqueurs plasmatiques potentiels . 147 6.4 Stimulus cytokinique et cons´equences . 148 6.4.1 Choix du mod`ele et du stimulus .