L'analyse de données génomiques et l'annotation à l'heure des NGS : la bioinformatique 2.0
Les récents progrès technologiques en termes de séquençage de données génomiques ont entraîné une forte croissance des données disponibles et l'apparition de nouveaux besoins. Initialement limitée à l'analyse de petite quantité de données, la bioinformatique a dû s'adapter à ce nouvea...
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| Language: | fr en |
| Published: |
2015
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| Online Access: | http://www.theses.fr/2015AIXM4105 |
| Summary: | Les récents progrès technologiques en termes de séquençage de données génomiques ont entraîné une forte croissance des données disponibles et l'apparition de nouveaux besoins. Initialement limitée à l'analyse de petite quantité de données, la bioinformatique a dû s'adapter à ce nouveau contexte technologique et scientifique afin de répondre aux nouveaux challenges proposés. Par l'intermédiaire de différents projets réalisés dans des contextes différents, cette thèse s'intègre dans ce changement contextuel où la bioinfomatique n'est plus limitée à l'utilisation successive d'outils à objectifs unitaire entrecoupée d'étapes humaine dépendantes. Focalisés sur le développement de stratégies d'analyse complexes pour le développement ou la mise à disposition d'outils entièrement automatisés et la production de données à haute valeur ajoutée, ces travaux permettent de comprendre le rôle important de la bioinformatique 2.0. Ainsi nous montrerons comment elle doit être à même de répondre à des objectifs précis par l'intermédiaire de stratégies intégrant les concepts de la biologie, les outils bioinformatiques existants et l'expertise humaine associée au domaine. En conclusion nous discuterons du nouveau rôle et de l'impact futur de la bioinformatique 2.0 qui requiert une expertise tant sur le plan biologique qu'informatique adaptée aux données NGS. === Recent technological advances in terms of genomic sequencing data led to a strong growth of available data and the emergence of new needs. Initially limited to the analysis of simple sequence or limited amount of data, bioinformatics has to adapt to this new technological and scientific context to meet the new challenges offered. Through different projects in different genomic era, this thesis fits into this contexts change where bioinfomatics is no longer limited to the use of tool with unitary goal and human dependent steps. Focused on the development of complex analysis strategies for the development or the availability of fully automated tools and high-value data, this work introduce the important role of bioinformatics version 2.0. We will show how it is able to answer to precise biological question through specific strategy that integrate all the biological concepts, existing bioinformatics tools and human expertise related to the domain. To conclude, we discuss about the role and the impact of the bioinformatics 2.0 that requires a expert vision at biological and computers level adapted to NGS data. |
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