Génomique des populations : étude comparative au sein du sous-phylum des Saccharomycotina
Langue Français
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Auteur : Gounot, Jean-Sébastien
Date de soutenance : 21-09-2018

Directeur(s) de thèse : Schacherer, Joseph

Président : Lecompte, Odile
Rapporteur(s) : Marullo, Philippe - Koszul, Romain
Membre(s) du jury : Fairhead, Cécile - Friedrich, Anne

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Génétique moléculaire, génomique et microbiologie (Strasbourg)
École doctorale : École doctorale des Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....)
 
Discipline : Bioinformatique
Classification : Sciences de la vie, biologie, biochimie

Mots-clés libres : Génomique des populations, Bioinformatique, Levure
Mots-clés :
  • Variabilité génétique - Études comparatives
  • Métagénomique
  • Bioinformatique
Résumé : Les améliorations des technologies de séquençage offrent aujourd’hui la possibilité d’explorer la variabilité intraspécifique au sein d’une espèce à travers le séquençage complet du génome d’un grand nombre d’individus. Dans ce contexte, mes travaux de thèse se sont basés sur l’étude et la comparaison de la variabilité génomique à travers des études de génomique des populations au sein de plusieurs espèces de levures. Dans un premier temps, j’ai réalisé une étude systématique de la variabilité intraspécifique au sein de 6 espèces de levures, me donnant notamment la possibilité d’étudier la variabilité du contenu en gènes entre les espèces. Dans un second temps, je me suis focalisé sur l’utilisation des dernières technologies de séquençage dans l’objectif de produire une séquence de référence de Dekkera bruxellensis, dont l’absence pour un grand nombre d’espèces limite l’établissement d’étude de génomique des populations. Cette séquence a été utilisée dans un dernier temps afin d’étudier l’évolution de l’espèce. Dans l’ensemble, ces travaux apportent de solides fondations dans l’exploration de la diversité génétique au sein d’espèces non-modèles.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2018STRAJ052
Type de ressource : Thèse