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. 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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 .