Development of bioinformatics tools for single-cell transcriptomics applied to the search for signatures of symmetric versus asymmetric division mode in neural progenitors

Développement d'outils bioinformatiques pour la transcriptomique en cellule unique appliquée à la recherche de signatures de modes de division symétrique versus asymétrique de progéniteurs neuronaux

Nathalie Lehmann (1)

1 IBENS - Institut de biologie de l'ENS Paris

In recent years, single-cell RNA-seq (scRNA-seq) has fostered the characterization of cell heterogeneity at a remarkable high resolution. Despite their democratization, the analysis of scRNA-seq remains a challenge, particularly for organisms whose genomic annotations are partial. During my PhD, I observed that the chick genomic annotations are often incomplete, thus resulting in a loss of a large number of sequencing reads. I investigated how an enriched annotation affects the biological results and conclusions from these analyses. We developed a novel approach based on the re-annotation of the genome with scRNA-seq data and long reads bulk RNA-seq. This computational biology project capitalises on a tight collaboration with the experimental team of Xavier Morin (IBENS). The main biological focus is the search for signatures of symmetric versus asymmetric division mode in neural progenitors. In order to identify the key transcriptional switches that occur during the neurogenic transition, I have implemented bioanalysis approaches dedicated to the search for gene signatures from scRNA-seq data.

Ces dernières années, l’émergence des approches en cellules uniques (scRNA-seq) a favorisé la caractérisation de l’hétérogénéité cellulaire avec une précision inégalée. Malgré leur démocratisation, l’analyse de ces données reste complexe, en particulier pour les organismes dont les annotations sont incomplètes. Au cours ma thèse, j’ai observé que les annotations génomiques du poulet sont lacunaires, ce qui engendre la perte d’un grand nombre de lectures de séquençage. J’ai évalué à quel point une annotation améliorée affecte les résultats biologiques et les conclusions issues de ces analyses. Nous proposons une nouvelle approche basée sur la ré-annotation du génome à partir de données scRNA-seq et de RNA-seq bulk en lectures longues. Ce projet de biologie computationnelle s’appuie sur une étroite collaboration avec l’équipe expérimentale de Xavier Morin (IBENS). Le principal objectif biologique est la recherche de signatures de mode de division symétrique et asymétrique au sein de progéniteurs neuronaux. Afin d’identifier les principaux changements transcriptionnels, j’ai mis en place des approches dédiées à la recherche de signatures géniques à partir de données scRNA-seq.

Mots clés: Bioinformatics; Analysis pipeline; Single-Cell RNA-Seq; Long-Read sequencing; Genome re-Annotation; Neural progenitors

Mots clés: Bioinformatique; Pipeline d'analyse; Transcriptomique en cellule unique; Séquençage en lectures longues; Ré-Annotation de génome; Progéniteurs neuronaux

Domaines: Génomique, Transcriptomique et Protéomique [q-bio.GN]; Bio-informatique [q-bio.QM]

Nathalie Lehmann. Development of bioinformatics tools for single-cell transcriptomics applied to the search for signatures of symmetric versus asymmetric division mode in neural progenitors. Genomics [q-bio.GN]. Université Paris sciences et lettres, 2021. English. ⟨NNT : 2021UPSLE070⟩. ⟨tel-04089445⟩