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MASTER THESIS
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Etude évolutive du transcriptome des cellules pancréatiques matures chez les vertébrés

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Wayet, Jérome ULiège
Promotor(s) : Peers, Bernard ULiège
Date of defense : 7-Sep-2018 • Permalink : http://hdl.handle.net/2268.2/5200
Details
Title : Etude évolutive du transcriptome des cellules pancréatiques matures chez les vertébrés
Author : Wayet, Jérome ULiège
Date of defense  : 7-Sep-2018
Advisor(s) : Peers, Bernard ULiège
Committee's member(s) : Meyer, Patrick ULiège
Baurain, Denis ULiège
voz, Marianne 
Charloteaux, Benoît ULiège
Language : French
Keywords : [fr] Single-Cell Pancreas RNAseq
Discipline(s) : Life sciences > Genetics & genetic processes
Research unit : GIGA - ZDDM
Institution(s) : Université de Liège, Liège, Belgique
Degree: Master en biochimie et biologie moléculaire et cellulaire, à finalité spécialisée en bioinformatique et modélisation
Faculty: Master thesis of the Faculté des Sciences

Abstract

[fr] Le pancréas est un organe vital chez les vertébrés. Outre son implication dans le mécanisme digestif, il est
également chargé de l’homéostasie de la glycémie via une production de plusieurs hormones. Le pancréas
est le siège de diverses pathologies comme les adénocarcinomes et le diabète. Afin de mettre en évidence de
nouvelles voies thérapeutiques, de nombreuses études tendent à caractériser les spécificités biomoléculaires
des différents types cellulaires qui le composent. C’est notamment le cas de l’étude de Tarifeno et al., qui
s’est axée sur une mise en évidence des gènes enrichis dans les différentes catégories de cellules et qui sont
conservées entre des vertébrés comme l’homme, la souris et le poisson zèbre. Cette étude a été réalisée à
partir de données RNAseq de cellules groupées ( bulk RNAseq). Ce type de technique présente des limites
quant à la diversité et la pureté des échantillons générés contrairement aux méthodes récentes de RNAseq en
cellules isolées ( SingleCell ou
scRNAseq ).

Dans le cadre de ce mémoire, les analyses de Tarifeno et al., ont été reproduites sur base des nombreuses
études scRNAseq publiées au cours des dernières années. Une première analyse a été menée afin d’évaluer
la variabilité entre ces différentes études
SingleCell qui décrivent le pancréas. Il s’est avéré que cette

variabilité pouvait être conséquente et seuls trois études ont été jugées suffisamment bonnes et complètes pour
faire office de référence. Comparées au RNAseq en cellules groupées, un réel avantage quant à l’utilisation
de données scRNAseq est perceptible, notamment par rapport à la faible reproductibilité inter-replicas des
données

bulk RNAseq humaines.
Grâce à l’apport de ces nouvelles données plus riches en types cellulaires et plus précises, il a été possible
de réaliser une analyse inter-espèces pour les cellules alphas, bêtas, deltas et ductales. Les résultats montrent
que la signature transcriptomique des cellules endocrines alphas, bêtas et deltas est très peu conservée entre
les espèces alors que la signature des cellules ductales (et exocrines) est plus conservée. Ces observations
confirment donc l’étude de Tarifeno et al. . Par ailleurs, de nouveaux gènes conservés ont pu être mis en
évidence, comme SFXN5 et TOX2 pour les cellules delta.
Les raisons de cette faible conservation de gènes entre vertébrés restent encore à élucider et pourront faire
l’objet de recherches ultérieures. De plus, de nouvelles données scRNAseq incluant des cellules acinaires
murines permettront de comparer le transcriptome de tous les types cellulaires pancréatiques chez la souris,
l’homme et le zebrafish.

Author

  • Wayet, Jérome ULiège Université de Liège > Master bioch. & biol. mol. & cel., à fin.

Promotor(s)

Committee's member(s)

  • Meyer, Patrick ULiège Université de Liège - ULiège > Département des sciences de la vie > Biologie des systèmes et bioinformatique
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  • Baurain, Denis ULiège Université de Liège - ULiège > Département des sciences de la vie > Phylogénomique des eucaryotes
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  • voz, Marianne
  • Charloteaux, Benoît ULiège Université de Liège - ULiège > Département des sciences de la vie > GIGA-R : Virologie et immunologie
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