Exploitation bioinformatique des relations entre mécanismes moléculaires et fonctions cellulaires

L'intégration des données biologiques est un des principaux défis de la bioinformatique aujourd'hui. La mise à disposition de quantité importante de données concernant tous les niveaux d'organisation de la cellule, nécessite la mise en place de stratégies d'intégration pour rassembler toutes ces données, et ainsi mieux comprendre le fonctionnement de la cellule. Nous nouds sommes intéressés à l'exploitation du concept de voisinage pour représenter et intégrer des données biologiques. Dans un premier temps, notre travail met l'accent sur l'importance du choix de la représentation pour mener une intégration efficace. Notre étude sur la représentation du métabolisme a montré que les modes élémentaires sont une alternative pertinente à la représentation classique sous forme de voies métaboliques. De plus, les modes élémentaires nous ont permis de trouver des routes métaboliques utilisées par la cellule en réponse à divers stress. Nous avons également exploité le voisinage dans une perspective de génomique comparative. Nous avons cherché à déterminer si le voisinage d'expression peut être une signature pour les gènes, et s'il peut être utilisé pour caractériser des gènees, en établissant des équivalences entre des génomes (orthologues ou gènes fonctionnellement similaires). Les résultats présentés confirment l'intérêt de l'exploration du voisinage, des gènes et de leur produit, pour intégrer des données hétérogènes. L'efficacité de cette exploration est fortement liée au choix de la représentation des connaissances.Biological data integration is one of the major challenge in bioinformatics today. The availability of amounts of data concerning all the level of cell organisation, requires strategies of integration to bring together these data and thus better understand how the cell works. We have focused our work on the use of the concept of neighbourhood in order to represent and integrate data. First, our work emphasizes the importance of the choice of data representation for an efficient integration. Our study on metabolism representation shows that elementary modes are a relevant alternative to the classical representation of metabolism as metabolic pathways. Moreover, elementary modes have enabled us to find metabolic routes used by the cell in response to stressed. We have also used the neighbourhood in a new angle, the one of comparative genomics. We tested if expression neighbourhood of genes (set of genes with close expression profiles) can be a signature for genes, and if it can be used to define functional similarities between genes from different organisms. The work presented here, shows the interest of the exploration of gene and protein neighbourhood in order to integrate heterogeneous data. The efficiency of this exploration is highly related to the choice of knowledge representation.BORDEAUX2-BU Santé (330632101) / SudocSudocFranceF