On the use of networks to link molecules to ecosystems: Investigating the uncultured lineages and/or the unknown functions from protists for a better understanding of ecosystems - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Hdr Année : 2018

On the use of networks to link molecules to ecosystems: Investigating the uncultured lineages and/or the unknown functions from protists for a better understanding of ecosystems

Résumé

Our understanding of the microbial world is living a true paradigm shift. The advent of next generation sequencing in molecular biology, offers, via metagenomics and metatranscriptomics, unprecedent measures of both taxonomic and functional biodiversity of hitherto hidden worlds. However, as current inference tools mostly rely on species names orfunction names, a significant part of the available meta-omic sequences are currently ignored. Improving culture methods and increasing the number of model organisms help to reduce the proportion of unknown sequences, but these solutions remain expensive and time-consuming. At the present time, bioinformatics methods exist that can exploit the massive amount of known and unknown sequences, thus allowing to go beyond our still uncomplete view of the microbial communities. In this memoire, I expose bionformatics methods that are currently used in my team in order to mine the microbial (meta-)omic dark matter. I notably present the work I have recently supervised based on the use of sequence similarity networks and co-oocurence networks. These networks enable to study without a priori the adaptative and evolutionary processes shaping the taxonomical and functional diversity of protists in the environment
Notre compréhension du monde microbien vit un changement de paradigme. La révolution technologique du séquençage dit haut-débit en biologie moléculaire, offre, via la métagénomique et de la métatranscriptomique, des mesures sans précédent de la biodiversité taxonomique et fonctionnelle des communautés microbiennes. Cependant, comme les outils d'inférence actuels reposent principalement sur des noms d'espèces ou des noms de fonctions, une partie importante des séquences (méta-)omiques actuellement disponibles est ignorée. Les progrès des méthodes de culture et l’augmentation du nombre d’organismes modèles aident à réduire la proportion de séquences inconnues, mais ces solutions restent coûteuses et prennent beaucoup de temps. À l'heure actuelle, il existe des méthodes bioinformatiques capables d'exploiter l'énorme quantité de séquences connues et inconnues, et qui nous permettent ainsi de dépasser notre vision encore incomplète des communautés microbiennes. Dans ce mémoire, j’expose les méthodes bionformatiques actuellement utilisées dans mon équipe afin d’explorer la « matière noire » omique microbienne. Je présente notamment les travaux que j'ai récemment encadrés et qui utilisent des réseaux de similarité de séquences et des réseaux de cooccurrence. Ces réseaux nous permettent d'étudier sans a priori les processus adaptatifs et évolutifs qui façonnent la diversité taxonomique et fonctionnelle des protistes dans l'environnement.
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  • HAL Id : tel-04035909 , version 1

Citer

Lucie Bittner. On the use of networks to link molecules to ecosystems: Investigating the uncultured lineages and/or the unknown functions from protists for a better understanding of ecosystems. Biodiversity and Ecology. Sorbonne Université, 2018. ⟨tel-04035909⟩
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