MiRNA and co: Methodologically exploring the world of small RNAs - BAMBOO team Access content directly
Theses Year : 2014

MiRNA and co: Methodologically exploring the world of small RNAs

MiARN et compagnie: une exploration méthodologique du monde des petits ARNs

Abstract

The main contribution of this thesis is the development of a reliable, robust, and much faster method for the prediction of pre-miRNAs. With this method, we aimed mainly at two goals: efficiency and flexibility. Efficiency was made possible by means of a quadratic algorithm. Since the majority of the predictors use a cubic algorithm to verify the pre-miRNA hairpin structure, they may take too long when the input is large. Flexibility relies on two aspects, the input type and the organism clade. Mirinho can receive as input both a genome sequence and small RNA sequencing (sRNA-seq) data of both animal and plant species. To change from one clade to another, it suffices to change the lengths of the stem-arms and of the terminal loop. Concerning the prediction of plant miRNAs, because their pre-miRNAs are longer, the methods for extracting the hairpin secondary structure are not as accurate as for shorter sequences. With Mirinho, we also addressed this problem, which enabled to provide pre-miRNA secondary structures more similar to the ones in miRBase than the other available methods. Mirinho served as the basis to two other issues we addressed. The first issue led to the treatment and analysis of sRNA-seq data of Acyrthosiphon pisum, the pea aphid. The goal was to identify the miRNAs that are expressed during the four developmental stages of this species, allowing further biological conclusions concerning the regulatory system of such an organism. For this analysis, we developed a whole pipeline, called MirinhoPipe, at the end of which Mirinho was aggregated. We then moved on to the second issue, that involved problems related to the prediction and analysis of non-coding RNAs (ncRNAs) in the bacterium Mycoplasma hyopneumoniae. A method, called Alvinho, was thus developed for the prediction of targets in this bacterium, together with a pipeline for the segmentation of a numerical sequence and detection of conservation among ncRNA sequences using a $k$-partite graph. We finally addressed a problem related to motifs, that is to patterns, that may be composed of one or more parts, that appear conserved in a set of sequences and may correspond to functional elements. This had already been addressed in a robust method called Smile. However, depending on the input parameters, the output may be too large to be tractable, as was realized in other works of the team. We then presented some clustering solutions to group the motifs that may correspond to a same biological element, and thus to better distinguish the biologically significant ones from noise that may be present in what often are large outputs from many motif extraction algorithms.
La principale contribution de cette thèse est le développement d'une méthode fiable, robuste, et rapide pour la prédiction des pré-miARNs. Deux objectifs avaient été assignés : efficacité et flexibilité. L'efficacité a été rendue possible au moyen d'un algorithme quadratique. La majorité des prédicteurs publiés utilisaient un algorithme de complexité polynomiale de degré 3 pour évaluer la structure en épingle à tige-boucle des pré-miARNs, conduisant à des temps de calculs excessifs pour des données volumineuses. La flexibilité repose sur deux aspects, la nature des données expérimentales et la position taxonomique de l'organisme (en particulier plantes ou animaux). Mirinho accepte en entrée des séquences de génomes complets mais aussi les très nombreuses séquences résultant d'un séquençage massif de type NGS de « RNAseq ». L' »universalité » taxonomique est obtenu par la possibilité de modifier les contraintes sur les tailles de la tige (double hélice) et de la boule terminale. Dans le cas de la prédiction des miARN de plantes la plus grande longueur de leur pré-miARN conduit à des méthodes d'extraction de la structure secondaire en tige-boule moins précises. Mirinho prend en compte ce problème lui permettant de fournir des structures secondaires de pré-miARN plus semblables à celles de miRBase que les autres méthodes disponibles. Mirinho a été utilisé dans le cadre de deux questions biologiques précises l'une concernant des RNAseq l'autre de l'ADN génomique. La première question a conduit à le traitement et l'analyse des données RNAseq de Acyrthosiphon pisum, le puceron du pois. L'objectif était d'identifier les miARN qui sont différentiellement exprimés au cours des quatre stades de développement de cette espèce et sont donc des candidats à la régulation des gènes au cours du développement. Pour cette analyse, nous avons développé un pipeline, appelé MirinhoPipe. La deuxième question a ermis d'aborder les problèmes liées à la prévision et l'analyse des ARN non-codants (ARNnc) dans la bactérie Mycoplasma hyopneumoniae. Alvinho a été développé pour la prédiction de cibles des miRNA autour d'une segmentation d'une séquence numérique et de la détection de la conservation des séquences entre ncRNA utilisant un graphe k-partite. Nous avons finalement abordé un problème lié à la recherche de motifs conservés dans un ensemble de séquences et pouvant ainsi correspondre à des éléments fonctionnels. L'originalité de la méthode réside dans la complexité des motifs recherchés qui peuvent être constitué de sous motifs séparés. Cela avait déjà été abordée dans une méthode robuste appelé Smile mais conduisant à des sorties très volumineuses et difficilement interprétables. Nous avons développé des solutions utilisant des méthodes de classification pour regrouper les motifs pouvant correspondre à un même élément biologique. Cette approche permet de mieux distinguer les motifs biologiquement pertinents de séquences apparaissant de manière aléatoire.
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Dates and versions

tel-01096833 , version 1 (13-01-2015)

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  • HAL Id : tel-01096833 , version 1

Cite

Susan Higashi. MiRNA and co: Methodologically exploring the world of small RNAs. Bioinformatics [q-bio.QM]. Universite Claude Bernard Lyon 1, 2014. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-01096833⟩
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