Inferring molecular mechanisms at cellular and multicellular scales from single-cell multi-omics data

Inférence des mécanismes moléculaires à l’échelle cellulaire et tissulaire à partir de données multi-omiques single-cell Les organismes multicellulaires reposent sur une coordination précise entre de nombreux types cellulaires. L’identité d’une cellule émerge de l’interaction de plusieurs niveaux de régulation moléculaire. Les progrès récents des technologies de séquençage permettent désormais de profiler plusieurs modalités omiques. Différentes méthodes utilisent ces informations pour inférer les interactions moléculaires, mais même les approches intégratives combinant plusieurs modalités ne couvrent pas toutes ces interactions biologiques. Dans cette thèse, je présente deux méthodes basées sur les réseaux multilayer hétérogènes (HMLN),HuMMuS et ReCoN, pour étudier les systèmes cellulaires et multicellulaires. Cette structure conserve l’information spécifique à chaque modalité dans des couches distinctes reliées par des liens inter-couches. Elle peut donc modéliser de nombreuses interactions, englobant régulations intracellulaires et communication entre cellules,avant de les explorer grâce à un algorithme de marche aléatoire. HuMMus et ReCoN peuvent notamment identifier les régulateurs d’un groupe de gènes, et les acteurs qui coordonnent divers types cellulaires lors de réponses complexes.