Discrimination d'événements par analyse des signaux enregistrés par le projet PICASSO

La matière sombre est un mystère dans le domaine de l’astrophysique depuis déjà plusieurs années. De nombreuses observations montrent que jusqu’à 85 % de la masse gravitationnelle totale de l’univers serait composée de cette matière de nature inconnue. Une théorie expliquant cette masse manquante considérerait les WIMPs (Weakly Interacting Massive Particles), particules stables, non chargées, prédites par des extensions du modèle standard, comme candidats. Le projet PICASSO (Projet d’Identification des CAndidats Supersymétriques à la matière Sombre) est une expérience qui tente de détecter directement le WIMP. Le projet utilise des détecteurs à gouttelettes de fréon (C4F10) surchauffées. La collision entre un WIMP et le noyau de fluor crée un recul nucléaire qui cause à son tour une transition de phase de la gouttelette liquide à une bulle gazeuse. Le bruit de ce phénomène est alors capté par des senseurs piézoélectriques montés sur les parois des détecteurs. Le WIMP n’est cependant pas la seule particule pouvant causer une telle transition de phase. D’autres particules environnantes peuvent former des bulles, telles les particules alpha où même des rayons gamma . Le système d’acquisition de données (DAQ) est aussi en proie à du bruit électronique qui peut être enregistré, ainsi que sensible à du bruit acoustique extérieur au détecteur. Finalement, des fractures dans le polymère qui tient les gouttelettes en place peut également causer des transitions de phase spontanées. Il faut donc minimiser l’impact de tous ces différents bruit de fond. La pureté du matériel utilisé dans la fabrication des détecteurs devient alors très importante. On fait aussi appel à des méthodes qui impliquent l’utilisation de variables de discrimination développées dans le but d’améliorer les limites d’exclusion de détection du WIMP.

Approches bio-informatiques appliquées aux technologies émergentes en génomique

Les études génétiques, telles que les études de liaison ou d’association, ont permis d’acquérir une plus grande connaissance sur l’étiologie de plusieurs maladies affectant les populations humaines. Même si une dizaine de milliers d’études génétiques ont été réalisées sur des centaines de maladies ou autres traits, une grande partie de leur héritabilité reste inexpliquée. Depuis une dizaine d’années, plusieurs percées dans le domaine de la génomique ont été réalisées. Par exemple, l’utilisation des micropuces d’hybridation génomique comparative à haute densité a permis de démontrer l’existence à grande échelle des variations et des polymorphismes en nombre de copies. Ces derniers sont maintenant détectables à l’aide de micropuce d’ADN ou du séquençage à haut débit. De plus, des études récentes utilisant le séquençage à haut débit ont permis de démontrer que la majorité des variations présentes dans l’exome d’un individu étaient rares ou même propres à cet individu. Ceci a permis la conception d’une nouvelle micropuce d’ADN permettant de déterminer rapidement et à faible coût le génotype de plusieurs milliers de variations rares pour un grand ensemble d’individus à la fois. Dans ce contexte, l’objectif général de cette thèse vise le développement de nouvelles méthodologies et de nouveaux outils bio-informatiques de haute performance permettant la détection, à de hauts critères de qualité, des variations en nombre de copies et des variations nucléotidiques rares dans le cadre d’études génétiques. Ces avancées permettront, à long terme, d’expliquer une plus grande partie de l’héritabilité manquante des traits complexes, poussant ainsi l’avancement des connaissances sur l’étiologie de ces derniers. Un algorithme permettant le partitionnement des polymorphismes en nombre de copies a donc été conçu, rendant possible l’utilisation de ces variations structurales dans le cadre d’étude de liaison génétique sur données familiales. Ensuite, une étude exploratoire a permis de caractériser les différents problèmes associés aux études génétiques utilisant des variations en nombre de copies rares sur des individus non reliés. Cette étude a été réalisée avec la collaboration du Wellcome Trust Centre for Human Genetics de l’University of Oxford. Par la suite, une comparaison de la performance des algorithmes de génotypage lors de leur utilisation avec une nouvelle micropuce d’ADN contenant une majorité de marqueurs rares a été réalisée. Finalement, un outil bio-informatique permettant de filtrer de façon efficace et rapide des données génétiques a été implémenté. Cet outil permet de générer des données de meilleure qualité, avec une meilleure reproductibilité des résultats, tout en diminuant les chances d’obtenir une fausse association.