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Genome-scale metabolic reconstruction and analysis of the Trypanosoma brucei metabolism from a Systems biology perspective

Shameer, Sanu. Genome-scale metabolic reconstruction and analysis of the Trypanosoma brucei metabolism from a Systems biology perspective. PhD, Pathologie, toxicologie, génétique et nutrition, Institut National Polytechnique de Toulouse, 2016, 222 p.

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Abstract

Les progrès récents dans la modélisation informatique des réseaux biologiques permettent maintenant aux chercheurs d'étudier le métabolisme cellulaire des organismes. Dans ce projet, ces approches ont été utilisées pour analyser le métabolisme de Trypanosoma brucei. Ce parasite protozoaire est responsable de la trypanosomiase africaine, une maladie mortelle chez l'homme et qui entraine des dégâts importants dans les élevages. Ce parasite est principalement retrouvé dans les régions d'Afrique sub-sahariennes. Durant cette thèse, des informations sur le métabolisme de T. brucei ont été recueillies à partir d'études publiées, bases de données et de communication personnelle avec des experts qui étudient les différents aspects du métabolisme des trypanosomatides. Cette information a été mise à disposition de la communauté à travers la base de données TrypanoCyc. La base de données a été publiée en Novembre 2014 et a eu plus de 4200 visiteurs provenant de plus de cent pays depuis Novembre 2015. Un modèle métabolique à l'échelle du génome de T. brucei a également été reconstruit sur la base des informations recueillies. Ce modèle a permis de faciliter l'étude du métabolisme de T. brucei en utilisant une approche de biologie des systèmes. Des algorithmes basés sur l'analyse de balance des flux ont été conçus pour optimiser la visualisation et l'étude des propriétés métaboliques du parasite. En utilisant l'algorithme iMat, des modèles spécifiques de la forme sanguine de T. brucei ont été générés à partir des informations fournies par les études publiées et les annotations présentent dans. Enfin, un algorithme a été conçu pour optimiser encore ces modèles spécifiques afin d'améliorer la cohérence de leurs prédictions avec les résultats publiés. Les modèles ainsi créés, spécifiques à la forme sanguine, ont montré une meilleure puissance prédictive que le modèle initial à l'échelle du génome, en particulier pour prédire le comportement métabolique spécifique de différents mutants de T. brucei. ABSTRACT : Recent advances in computational modelling of biological networks have helped researchers study the cellular metabolism of organisms. In this project, these approaches were used to analyze Trypanosoma brucei metabolism. This protozoan parasite is the causative agent of African trypanosomiasis, a lethal disease which has been responsible for huge loss of lives and livestock in Sub- Saharan Africa since ancient times. Information on T. brucei metabolism was gathered from published studies, databases and from personal communication with experts studying different areas of Trypanosomatid research. This information has been presented to the public through the TrypanoCyc Database, a community annotated T. brucei database. The database was published in November 2014 and has had over 4200 visitors from more than 100 countries as of November 2015. A manually curated genome-scale metabolic model for T. brucei was also built based on the gathered information to facilitate the study of T. brucei metabolism using systems biology approaches. Flux balance analysis based algorithms were designed to optimize visualization and study interesting metabolic properties. Blood-stream form specific metabolic models were generated using information available from published studies and the TrypanoCyc annotations with the help of the iMAT algorithm. Finally, an algorithm was designed to further optimize these stage specific models to improve the consistency of their predictions with results published in previous studies. These stage-specific models were observed to have a clear advantage over the genome-scale model when predicting stage-specific behaviour of T. brucei, particularly when predicting mutant behaviour.

Item Type:PhD Thesis
Uncontrolled Keywords:
Institution:French research institutions > Centre National de la Recherche Scientifique - CNRS (FRANCE)
Université de Toulouse > Ecole Nationale Supérieure de Formation de l'Enseignement Agricole - ENSFEA (FRANCE)
Université de Toulouse > Institut National Polytechnique de Toulouse - INPT (FRANCE)
French research institutions > Institut National de la Recherche Agronomique - INRA (FRANCE)
Université de Toulouse > Institut National des Sciences Appliquées de Toulouse - INSA (FRANCE)
Université de Toulouse > Université Toulouse III - Paul Sabatier - UPS (FRANCE)
Laboratory name:
Research Director:
Zalko, Daniel
Statistics:download
Deposited By: Thèse INPT
Deposited On:27 Jul 2016 07:42

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