Modulation de l’expression du gène CFTR par le produit du gène FIC1 responsable de la cholestase familiale intra-hépatique progressive de type 1 : Identification des mécanismes moléculaires impliqués

Réalisé en cotutelle avec l'Université de Cergy-Pontoise

AutoFACT: An Automatic Functional Annotation and Classification Tool

Affiliation: Centre Robert-Cedergren de l'Université de Montréal en bio-informatique et génomique & Département de biochimie, Université de Montréal

Annotation des ARN non codants du génome de Candida albicans par méthode bioinformatique

La bio-informatique est un champ pluridisciplinaire qui utilise la biologie, l’informatique, la physique et les mathématiques pour résoudre des problèmes posés par la biologie. L’une des thématiques de la bio-informatique est l’analyse des séquences génomiques et la prédiction de gènes d’ARN non codants. Les ARN non codants sont des molécules d’ARN qui sont transcrites mais pas traduites en protéine et qui ont une fonction dans la cellule. Trouver des gènes d’ARN non codants par des techniques de biochimie et de biologie moléculaire est assez difficile et relativement coûteux. Ainsi, la prédiction des gènes d’ARNnc par des méthodes bio-informatiques est un enjeu important. Cette recherche décrit un travail d’analyse informatique pour chercher des nouveaux ARNnc chez le pathogène Candida albicans et d’une validation expérimentale. Nous avons utilisé comme stratégie une analyse informatique combinant plusieurs logiciels d’identification d’ARNnc. Nous avons validé un sous-ensemble des prédictions informatiques avec une expérience de puces à ADN couvrant 1979 régions du génome. Grace à cette expérience nous avons identifié 62 nouveaux transcrits chez Candida albicans. Ce travail aussi permit le développement d’une méthode d’analyse pour des puces à ADN de type tiling array. Ce travail présente également une tentation d’améliorer de la prédiction d’ARNnc avec une méthode se basant sur la recherche de motifs d’ARN dans les séquences.

Molecular protein function prediction using sequence similarity-based and similarity-free approaches

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.