Computer-based OMICS in human genetics disorders
Details
Serval ID
serval:BIB_A87430E7A180
Type
PhD thesis: a PhD thesis.
Collection
Publications
Institution
Title
Computer-based OMICS in human genetics disorders
Director(s)
Bergmann Sven
Codirector(s)
Dalgleish Raymond
Institution details
Université de Lausanne, Faculté de biologie et médecine
Publication state
Accepted
Issued date
2020
Language
english
Abstract
Le séquençage à haut débit associé à une analyse informatique a été un outil révolutionnaire dans l'étude des troubles d'origine génétique. Les séquençages de l'exome, du génome et de l'ARN ont été utilisés pour déterminer les causes de nombreuses maladies mendéliennes et pour mieux comprendre leur mécanisme de pathogénicité.
Au cours de ma thèse, j'ai contribué à développer et à mettre à jour un système d'analyse in silico. J'ai aussi créé de nouveaux outils d'analyse comme DOMINO, qui aide à classer les gènes candidats pour les maladies héréditaires transmises de manière dominante, et AutoMap, qui identifie les régions homozygotes chez les patients issus d'unions consanguines et atteints de maladies héréditaires récessives. Cette « pipeline d'analyse » et ces outils ont conduit à l'identification de plusieurs variants pathogènes connus et nouveaux dans des gènes connus (tels que IDH3A, TPP2 et ARL2BP) chez des patients souffrant de dégénérescence rétinienne héréditaire ainsi que de nouvelles associations gène-maladie, pour des troubles génétiquement non caractérisés tels que des dysplasies du squelette ou des troubles immunitaires (WWP2, PIS et LRRC8C).
J'ai pu également étudier un nouveau concept, à savoir l'héritage non mendélien avec la présence de multiples variants rares dans plusieurs gènes. Cette théorie a été montrée dans une cohorte de patients japonais atteints de dégénérescence rétinienne et porteurs d'un variant non-sens dans le gène RPI.
Enfin, j'ai pu analyser des données de séquençage d'ARN et de ChlP-Seq afin de mieux comprendre les mécanismes de pathogénicité découlant (1) de l'inactivation du gène murin Pde6b, dans le contexte de la dégénérescence rétinienne, et (2) du processus métastatique dans le cancer bronchique non à petites cellules.
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High throughput sequencing (HTS) coupled with computer analysis has been a game-changing tool in the study of genetic disorders. Exome sequencing (ES), whole-genome sequencing (WGS) and RNA sequencing (RNA-Seq) have been used to find the genetic causes of hundreds of Mendelian diseases and helped understand mechanisms of pathogenicity of sequence variants. During my thesis, I developed and updated an in silico analytical pipeline that takes as input raw HTS reads and process them up to the fine-filtering of all variants identified. Furthermore, I could develop new tools to support other researchers in their analyses: DOMINO, which helps prioritizing candidate genes for dominantly-inherited disorders, and AutoMap, which identifies autozygous regions in patients from consanguineous families with recessivelyinherited conditions.
Application of the aforementioned pipeline and tools allowed the identification of several known and new pathogenic variants in genes that were already associated with inherited retinal degenerations (IRDs) (such as IDH3A, TPP2 and ARL2BP) as well as new disease-gene associations such as skeletal dysplasias or immune disorders (WWP2, PISD and LRRC8C). Furthermore, I could investigate a novel concept of non-Mendelian inheritance due to the presence of rare variants in multiple genes in a cohort of Japanese patients with IRDs and carrying a stop-gain variant in RPI gene.
Finally, I could analyze RNA-Seq and chromatin immunoprecipitation sequencing (ChlP-Seq) data in order to better understand (1) the mechanisms of pathogenicity deriving from the loss of the murine Pde6b gene in the context of retinal degeneration and (2) the metastatic process in non-small cell lung cancer.
Au cours de ma thèse, j'ai contribué à développer et à mettre à jour un système d'analyse in silico. J'ai aussi créé de nouveaux outils d'analyse comme DOMINO, qui aide à classer les gènes candidats pour les maladies héréditaires transmises de manière dominante, et AutoMap, qui identifie les régions homozygotes chez les patients issus d'unions consanguines et atteints de maladies héréditaires récessives. Cette « pipeline d'analyse » et ces outils ont conduit à l'identification de plusieurs variants pathogènes connus et nouveaux dans des gènes connus (tels que IDH3A, TPP2 et ARL2BP) chez des patients souffrant de dégénérescence rétinienne héréditaire ainsi que de nouvelles associations gène-maladie, pour des troubles génétiquement non caractérisés tels que des dysplasies du squelette ou des troubles immunitaires (WWP2, PIS et LRRC8C).
J'ai pu également étudier un nouveau concept, à savoir l'héritage non mendélien avec la présence de multiples variants rares dans plusieurs gènes. Cette théorie a été montrée dans une cohorte de patients japonais atteints de dégénérescence rétinienne et porteurs d'un variant non-sens dans le gène RPI.
Enfin, j'ai pu analyser des données de séquençage d'ARN et de ChlP-Seq afin de mieux comprendre les mécanismes de pathogénicité découlant (1) de l'inactivation du gène murin Pde6b, dans le contexte de la dégénérescence rétinienne, et (2) du processus métastatique dans le cancer bronchique non à petites cellules.
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High throughput sequencing (HTS) coupled with computer analysis has been a game-changing tool in the study of genetic disorders. Exome sequencing (ES), whole-genome sequencing (WGS) and RNA sequencing (RNA-Seq) have been used to find the genetic causes of hundreds of Mendelian diseases and helped understand mechanisms of pathogenicity of sequence variants. During my thesis, I developed and updated an in silico analytical pipeline that takes as input raw HTS reads and process them up to the fine-filtering of all variants identified. Furthermore, I could develop new tools to support other researchers in their analyses: DOMINO, which helps prioritizing candidate genes for dominantly-inherited disorders, and AutoMap, which identifies autozygous regions in patients from consanguineous families with recessivelyinherited conditions.
Application of the aforementioned pipeline and tools allowed the identification of several known and new pathogenic variants in genes that were already associated with inherited retinal degenerations (IRDs) (such as IDH3A, TPP2 and ARL2BP) as well as new disease-gene associations such as skeletal dysplasias or immune disorders (WWP2, PISD and LRRC8C). Furthermore, I could investigate a novel concept of non-Mendelian inheritance due to the presence of rare variants in multiple genes in a cohort of Japanese patients with IRDs and carrying a stop-gain variant in RPI gene.
Finally, I could analyze RNA-Seq and chromatin immunoprecipitation sequencing (ChlP-Seq) data in order to better understand (1) the mechanisms of pathogenicity deriving from the loss of the murine Pde6b gene in the context of retinal degeneration and (2) the metastatic process in non-small cell lung cancer.
Create date
30/10/2020 11:12
Last modification date
07/11/2020 6:26