Université de Rennes 1 Identification of strains of a bacterial species from long reads Identification de souches d’une espèce bactérienne à partir de longues lectures BioinformatiqueIdentification de souches bactériennesStreptococcus thermophiluslecture longueindexationgraine espacée BioinformaticsBacterial strains identificationStreptococcus thermophiluslong readindexingspaced seed Bioinformatique Streptococcus thermophilus Actuellement, l'identification à partir de séquences génomiques de souches d'une espèce bactérienne présentes dans un échantillon reste un processus complexe et chronophage. Cette difficulté provient de la grande similarité génomique entre ces souches. Cependant, pouvoir les différencier rapidement est crucial dans de nombreux domaines, que ce soit en agroalimentaire (comme Streptococcus thermophilus) ou en santé publique. Récemment, la troisième génération de technologies de séquençage, et plus particulièrement les séquenceurs d'Oxford Nanopore Technologies, permettent d'obtenir des séquences longues mais erronées à partir d'échantillons contenant des souches bactériennes. Ces lectures contiennent plus d'informations que les anciennes lectures courtes de seconde génération. Or, actuellement, il existe encore assez peu de logiciels bioinformatiques développés pour identifier les souches bactériennes à partir de longues lectures erronées. Cette thèse propose donc une nouvelle méthode d'identification de souches bactériennes basée sur l'hypothèse qu'une lecture nanopore est suffisamment longue pour permettre de distinguer une souche (ou un groupe de souches) des autres. Cette méthode utilise une technique d'indexation particulièrement compacte d'une base de données de génomes connus. Elle repose également sur l'utilisation d'une graine espacée afin de rechercher les séquences dans l'index en étant moins sensible aux erreurs des lectures longues. La méthode est implémentée dans un logiciel appelé ORI (Oxford nanopore Reads Identification) qui a montré des résultats robuste d'identification bactérienne sur des données réelles de Streptococcus thermophilus. Currently, the identification from genomic sequences of strains of a bacterial species present in a sample remains a complex and time consuming process. This difficulty comes from the genomic similarity between these strains. However, being able to differentiate them quickly is crucial in many fields, whether in agri-food (such as Streptococcus thermophilus) or in public health. Recently, the third generation of sequencing technologies, and more specifically the Oxford Nanopore Technologies sequencers, make it possible to obtain long but erroneous sequences from samples containing bacterial strains. These reads contain more information than the short reads from the second generation. However, currently, there are still few bioinformatics softwares developed to identify bacterial strains from erroneous long reads. This thesis therefore proposes a new method of bacterial strain identification based on the assumption that a nanopore read is long enough to distinguish one strain (or group of strains) from others. This method uses a particularly compact indexing technique of a known genome database. It also relies on the use of a spaced seed in order to search for sequences in the index while being less sensitive to long reads errors. The method is implemented in a software called ORI (Oxford nanopore Reads Identification) which has shown robust bacterial identification results on real data of Streptococcus thermophilus. Electronic Thesis or DissertationText en application/pdf1 : 4644 Kohttps://ged.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/81fa81e0-01f4-4d34-8bb3-d71c270efa52 Siekaniec Grégoire 1995-06-18 FR 260985651 gregoire.siekaniec@gmail.com 2021REN1S083 http://www.theses.fr/2021REN1S083 2021-12-10 Informatique Universite de Rennes 1thesis.degree.grantor_1 02778715X Doctorat non ouiNicolasJacquesintervenant_1116276142GuédonÉricintervenant_2140101888FromontÉlisaintervenant_3095621601GlaserPhilippeintervenant_4033811210ChauvetRomainintervenant_5260987018ChiapelloHélèneintervenant_6225345390VallenetDavidintervenant_7114897573 MATHSTICecoleDoctorale_1 204770424 IRISA partenaireRecherche_1 026386909 ddc:004 NicolasJacquesGuédonÉricFromontÉlisaGlaserPhilippeChauvetRomainChiapelloHélèneVallenetDavidUniversite de Rennes 1Sciences et technologie, medecine, pharmacie, odontologie, droit, economie, gestion, philosophieMATHSTICÉcole doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes) IRISA ASCII PDF 4755316