La métagénomique ciblée, étude de la composition et de la diversité des communautés microbiennes présentes dans différents échantillons biologiques sur la bas d'un marqueur génomique, a connu un véritable essor lors de cette dernière décennie grâce à l'arrivée du séquençage haut-débit. Faisant appel à des outils de biologie moléculaire et de bioinformatique, elle a été à l'origine de substantiels progrès dans les domaines de l'évolution et de la diversité microbienne. Cependant, de nouvelles problématiques sont apparues avec le séquençage haut-débit : la génération exponentielle de données soulève des problèmes d'analyse bioinformatique, qui soit être adaptée aux plans d'expérience et aux questions biologiques associées. Cette thèse propose des solutions d'amélioration des études de métagénomique ciblée par le développement d'outils et de méthodes innovantes, apportant une meilleure compréhension des biais d'analyse inhérents à de telles études, et une meilleure conception des plans d'expérience. Tout d'abord, une expertise du pipeline d'analyse utilisé en production sur la plate-forme PEGASE-bioscience a été menée. Cette évaluation a révélé la nécessité de mettre en place une méthode d'évaluation formelle de pipelines d'analyses de données de métagénomique ciblée, qui a été développée sur la base de données simulée et réelles, et de métriques d'évaluation adaptées. Cette méthode a été utilisée sur plusieurs pipelines d'analyse couramment utilisés par la communauté, tout comme sur de nouvelles approches d'analyse jamais utilisées dans un tel contexte. Cette évaluation a permis de mieux comprendre les biais du plan d'expérience qui peuvent affecter les résultats et les conclusions biologiques associées. Un de ces biais majeurs est le choix des amorces d'amplification de la cible ; un logiciel de design d'amorces adaptées au plan d'expérience a été spécifiquement développé pour minimiser ce biais. Enfin, des recommandations de montage de plan d'expérience et d'analyse on été émises afin d'améliorer la robustesse des études de métagénomique ciblée.
Le jury n'a pas été transmis
Thèse de l'équipe Bonsai soutenue le 23/03/2017
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