Bioinformatics and multiomics data analysis : principles and applications in the pathogenic yeast species Candida glabrata and Candida albicans

Plusieurs évolutions sont constatées dans la recherche en biologie. Tout d’abord, les études menées reposent souvent sur des approches expérimentales quantitatives. L’analyse et l’interprétation des résultats requièrent l’utilisation de l’informatique et des statistiques. Également, en complément des études centrées sur des objets biologiques isolés, les technologies expérimentales haut débit permettent l’étude des systèmes (caractérisation des composants du système ainsi que des interactions entre ces composants). De très grandes quantités de données sont disponibles dans les bases de données publiques, librement réutilisables pour de nouvelles problématiques. Enfin, les données utiles pour les recherches en biologie sont très hétérogènes (données numériques, de textes, images, séquences biologiques, etc.) et conservées sur des supports d’information également très hétérogènes (papiers ou numériques). Ainsi « l’analyse de données » s’est petit à petit imposée comme une problématique de recherche à part entière et en seulement une dizaine d’années, le domaine de la « Bioinformatique » s’est en conséquence totalement réinventé. Disposer d’une grande quantité de données pour répondre à un questionnement biologique n’est souvent pas le défi principal. La vraie difficulté est la capacité des chercheurs à convertir les données en information, puis en connaissance. Dans ce contexte, plusieurs problématiques de recherche en biologie ont été abordées lors de cette thèse. La première concerne l’étude de l’homéostasie du fer chez la levure pathogène Candida glabrata. La seconde concerne l’étude systématique des modifications post-traductionnelles des protéines chez la levure pathogène Candida albicans. Pour ces deux projets, des données « omiques » ont été exploitées : transcriptomiques et protéomiques. Des outils bioinformatiques et des outils d’analyses ont été implémentés en parallèle conduisant à l’émergence de nouvelles hypothèses de recherche en biologie. Une attention particulière et constante a aussi été portée sur les problématiques de reproductibilité et de partage des résultats avec la communauté scientifique.Biological research is changing. First, studies are often based on quantitative experimental approaches. The analysis and the interpretation of the obtained results thus need computer science and statistics. Also, together with studies focused on isolated biological objects, high throughput experimental technologies allow to capture the functioning of biological systems (identification of components as well as the interactions between them). Very large amounts of data are also available in public databases, freely reusable to solve new open questions. Finally, the data in biological research are heterogeneous (digital data, texts, images, biological sequences, etc.) and stored on multiple supports (paper or digital). Thus, "data analysis" has gradually emerged as a key research issue, and in only ten years, the field of "Bioinformatics" has been significantly changed. Having a large amount of data to answer a biological question is often not the main challenge. The real challenge is the ability of researchers to convert the data into information and then into knowledge. In this context, several biological research projects were addressed in this thesis. The first concerns the study of iron homeostasis in the pathogenic yeast Candida glabrata. The second concerns the systematic investigation of post-translational modifications of proteins in the pathogenic yeast Candida albicans. In these two projects, omics data were used: transcriptomics and proteomics. Appropriate bioinformatics and analysis tools were developed, leading to the emergence of new research hypotheses. Particular and constant attention has also been paid to the question of data reproducibility and sharing of results with the scientific community