Intégration et analyse de données biologiques hétérogènes par exploitation de graphes multicouches pour mieux comprendre les variations d’efficience alimentaire chez le porc

Résumé

Les progrès technologiques d’étude du vivant ont conduit à une explosion de données multimodales et multicentriques. Ce phénomène soulève de nombreuses questions liées au stockage, à la standardisation et à l’analyse de ces données massives. Ainsi, ce travail de thèse porte sur le développement d’une méthode intégrative d’analyse de données biologiques, pour en extraire de la connaissance. Pour prendre en compte leur forte interdépendance, cette approche consiste à intégrer différents types d’entités biologiques (ARNm, protéines, métabolites, caractères observables) qui sont habituellement étudiés indépendamment les uns des autres. La solution informatique élaborée permet d’intégrer ces données hétérogènes dans un graphe multicouche, avec une couche par type d’entités. L’originalité est de relier les éléments d’une couche ou de couches différentes par des propriétés extraites des bases de données et de connaissances publiques à l’aide de technologies du Web Sémantique. A partir de ce graphe, le but est de caractériser les relations entre un groupe de molécules d’intérêt grâce à des métriques de la théorie des graphes. La méthode développée a été appliquée à des jeux de données expérimentaux (transcriptomique, métabolomique et phénotypes animaux) pour décrire et comprendre les relations entre les molécules et leur importance dans la variation d’efficience alimentaire de porcs. L’efficience alimentaire est un phénotype clé pour contribuer à un élevage durable, mais complexe. Ce travail a permis de mettre à disposition des méthodes d'analyse novatrices, à différentes échelles de l'organisation du vivant, favorisant une meilleure compréhension des processus biologiques.

Mots-Clés : Efficience alimentaire, Graphe multicouche, Intégration de données, Multi-omiques, Web sémantique

Thèse de doctorat de Camille Juigné : Integration and analysis of heterogeneous biological data through multilayer graph exploitation to gain deeper insights into feed
efficiency variations in growing pigs

Contact

• Camille Juigné (EGAAL , UMR Pegase )

• Linkedin

Communications

• Detection and correction of non-conformities and redundancies in complexes of molecules in BioPAX. Camille Juigné, Olivier Dameron, François Moreews, Florence Gondret, Emmanuelle Becker. Journées Ouvertes en Biologie, Informatique et Mathématiques (JOBIM), Jul 2022, Rennes, France. pp.1-25. ⟨hal-03752473⟩. 
• A method to identify target molecules and extract the corresponding graph of interactions in BioPAX. Camille Juigné, Olivier Dameron, Florence Gondret, Emmanuelle Becker. BBCC2022 - Bioinformatics and Computational Biology Conference, Dec 2022, Virtual, Italy. ⟨hal-03876091⟩. Oral
• Combined transcriptomics and metabolomics in the whole blood to depict feed efficiency in pigs. Camille Juigné, Emmanuelle Becker, Florence Gondret. EAAP Annual Meeting 2023, Lyon, France - August 26th / September 1st, 2023. Oral.
• A graph-based approach to identify complex connections in heterogeneous biological networks. Camille Juigné, Emmanuelle Becker, Océane Carpentier, Florence Gondret, Olivier Dameron. BDA - French National Database Conference 2023. 23-26 oct. 2023 Montpellier (France)

Publications

• Fixing molecular complexes in BioPAX standards to enrich interactions and detect redundancies using Semantic Web Technologies. Camille Juigné, Olivier Dameron, François Moreews, Florence Gondret, Emmanuelle Becker. Bioinformatics, btad257, 2023. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btad257
• Juigné, C., Becker, E. & Gondret, F. Small networks of expressed genes in the whole blood and relationships to profiles in circulating metabolites provide insights in inter-individual variability of feed efficiency in growing pigs. BMC Genomics 24, 647 (2023). https://doi.org/10.1186/s12864-023-09751-1