Bases de données et outils bioinformatiques pour mieux comprendre l\'évolution de la tuberculose.
Les données obtenues grâce aux nouvelles technologies de séquençage évoluent rapidement, conduisant au développement d’outils, de pipelines et de logiciels bioinformatiques spécifiques. Plusieurs algorithmes et outils sont aujourd'hui disponibles permettant une meilleure identification et description des isolats du complexe de Mycobacterium tuberculosis (MTBC) dans le monde. Notre approche consiste à appliquer les méthodes existantes ainsi que de nouvelles méthodes pour analyser les données de séquençage de l'ADN (à partir de fichiers FASTA ou FASTQ) et à extraire provisoirement des informations significatives qui faciliteraient l'identification ainsi qu'une meilleure compréhension et gestion des isolats de MTBC (en tenant compte des données provenant du séquençage du génome entier et du génotypage classique). Le but de cette étude est de proposer un développement permettant de simplifier l'analyse des données MTBC en fournissant différentes manières d'interpréter les informations génomiques ou de génotypage.