Note ABES Alignement multiple et séquençage de troisième génération Multiple sequence alignment and third-generation sequencing Alignement multiple de séquences 3rd generation sequencing Algorithms Dna Multiple sequence alignment Bioinformatique Séquençage à haut débit Analyse des données Le séquençage d'ADN n'a cessé d'évoluer ces dernières décennies, notamment avec l'arrivée du séquençage à haut-débit. La troisième génération de séquenceurs a produit de nouvelles données, que l'on nomme {em long reads}, qui permettent d'accéder à de nouvelles informations biologiques en surmontant les contraintes des générations précédentes, telles que la faible longueur et les biais de composition des séquences. Néanmoins, du fait de leurs forts taux et profil d'erreur, ces long reads posent également de nouvelles questions d'analyses de données. Cette thèse s'inscrit dans cette problématique et traite plus précisément du sujet de l'alignement multiple des long reads.L'alignement multiple permet, comme son nom le suggère, d'aligner plusieurs séquences d'ADN entre elles. Ce domaine joue un rôle très utile dans l'analyse de séquences. Cela permet, entre autres, d'identifier des domaines fonctionnels partagés entre espèces proches, d'identifier des variations entre différents individus ou d'analyser des gènes issus d'une même famille génétique pour en retracer l'histoire évolutive en phylogénie. C'est dans ce cadre que la plupart des méthodes d'alignement multiple ont vu le jour.L'application aux long reads est particulière, puisqu'il s'agit de détecter et corriger des erreurs commises lors du séquençage mais aussi d'identifier les variations au sein de l'ADN entre différents individus.Par conséquent, l'objectif de cette thèse est de vérifier s'il est possible d'appliquer les outils déjà existants, utilisant différentes méthodes d'alignement multiple, sur les long reads. Pour cela, j'ai développé un pipeline automatisé permettant la comparaison d'outils d'alignement multiples, ainsi qu'un benchmark original sur lequel j'ai pu mener l'évaluation de neuf outils d'alignement, de manière reproductible. DNA sequencing has continuously evolved over recent decades, especially with the advent of high-throughput sequencing.The third generation of sequencers has produced new data, referred to as long reads, which provide access to new biological information while overcoming the constraints of previous generations, such as short sequence length and sequence composition biases.However, due to their high error rates and error profiles, these long reads also pose new data analysis challenges.This thesis addresses this issue and specifically deals with the topic of multiple sequence alignment of long reads.Multiple sequence alignment, as its name suggests, allows for the alignment of several DNA sequences with each other.This field plays a very useful role in sequence analysis.Among other things, it allows for the identification of functional domains shared between closely related species, the identification of variants between different individuals, and the analysis of genes from the same genetic family to trace their evolutionary history in phylogeny.It is in this context that most multiple sequence alignment methods have been developed. The application to long reads is unique, as it involves detecting and correcting errors made during sequencing, as well as identifying variations within the DNA between different individuals.In this context, the objective of this thesis is to determine whether it is possible to apply existing tools, which use various multiple sequence alignment methods, to long reads. For this purpose, I developed an automated pipeline for comparing such tools, as well as an original benchmark on which I was able to conduct a reproducible evaluation of nine alignment tools. Electronic Thesis or Dissertation Text fr PDF 4792958 https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/EDMADIS/2023/2023ULILB049.pdf https://theses.hal.science/tel-04455674 https://theses.hal.science/tel-04455674 https://theses.hal.science/tel-04455674 https://theses.hal.science/tel-04455674 https://theses.hal.science/tel-04455674 https://theses.fr/2023ULILB049/abes https://theses.hal.science/tel-04455674 https://theses.hal.science/tel-04455674 https://theses.hal.science/tel-04455674 Rohmer Coralie Rohmer 1994-08-20 FR 277741475 https://theses.fr/2023ULILB049 2023ULILB049 https://doi.org/10.70675/daa7703ezf3efz44d3z84b5z9fbf8703b0fc 2023-12-04 Informatique et applications Université de Lille (2022-....) 259265152 Doctorat Docteur es non oui Touzet Hélène MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 10394074X Boulier François MADS_PRESIDENT_DU_JURY 109046978 Limasset Antoine MADS_MEMBRE_DU_JURY_1 223503908 Lecroq Thierry MADS_MEMBRE_DU_JURY_2 059058463 Zytnicki Matthias MADS_RAPPORTEUR_1 128841826 Bérard Sèverine MADS_RAPPORTEUR_2 079213804 École graduée Mathématiques, sciences du numérique et de leurs interactions (Lille ; 2021-....) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 258621362 Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 410272 18388695X ddc:004 Touzet Hélène Boulier François Limasset Antoine Lecroq Thierry Zytnicki Matthias Bérard Sèverine Ecole doctorale Mathématiques, sciences du numérique et de leurs interactions (Lille) Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille PDF 4792958