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Theses

Gene families distributions across bacterial genomes : from models to evolutionary genomics data

Résumé : La génomique comparative est un sujet essentiel pour éclaircir la biologie évolutionnaire. La première étape pour dépasser une connaissance seulement descriptive est de développer une méthode pour représenter le contenu du génome. Nous avons choisi la représentation modulaire des génomes pour étudier les lois quantitatives qui réglementent leur composition en unités élémentaires de type fonctionnel ou évolutif. La première partie de la thèse se fonde sur l'observation que le nombre de domaines ayant la même fonction est lié à la taille du génome par une loi de puissance. Puisque les catégories fonctionnelles sont des agrégats de familles de domaines, on se demande comment le nombre de domaines dans la même catégorie fonctionnelle est lié à l'évolution des familles. Le résultat est que les familles suivent également une loi de puissance. Le deuxième partie présente un modèle positif qui construit une réalisation à partir des composants liés dans un réseau de dépendance. L'ensemble de toutes les réalisations reproduit la distribution des composants partagés et la relation entre le nombre de familles distinctes et la taille du génome. Le dernier chapitre étend l'approche modulaire aux écosystèmes microbiens. Sur la base des constatations que nous avons faites sur les lois de puissance pour les familles de domaines, nous avons analysé comment le nombre de familles dans un metagénome en est influencé. Par conséquence, nous avons défini une nouvelle observable dont la forme fonctionnelle comprend des informations quantitatives sur la composition originelle du metagénome.
Document type :
Theses
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https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01756967
Contributor : Abes Star :  Contact
Submitted on : Tuesday, April 3, 2018 - 11:34:08 AM
Last modification on : Friday, May 29, 2020 - 3:57:40 PM

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2017PA066406.pdf
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Identifiers

  • HAL Id : tel-01756967, version 1

Citation

Eleonora de Lazzari. Gene families distributions across bacterial genomes : from models to evolutionary genomics data. Physics [physics]. Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2017. English. ⟨NNT : 2017PA066406⟩. ⟨tel-01756967⟩

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