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L'ARN-Seq constitue une plateforme idéale pour étudier l'ensemble des transcrits à un stade de développement ou dans des conditions physiologiques spécifiques. Il révèle non seulement les changements au niveau de l'expression, mais aussi les changements structurels dans les séquences codantes, y compris les réarrangements de gènes. Dans cette thèse, je présente mes contributions au développement d'outils informatiques pour l'analyse robuste et efficace des données RNA-Seq afin de soutenir la recherche sur le cancer. Afin d'automatiser la procédure laborieuse et informatiquement intensive de gestion des données RNA-Seq, j'ai travaillé sur le développement de Hydra, un pipeline RNA-Seq pour le traitement parallèle et le contrôle de qualité d'un grand nombre d'échantillons. Je présente ensuite QueryFuse, un nouvel algorithme de détection des fusions spécifiques aux gènes pour les données RNA-Seq alignées. Il est conçu pour aider les biologistes à trouver et/ou à valider rapidement par le calcul les fusions d'intérêt, et à annoter les événements détectés par une visualisation et des propriétés détaillées des lectures qui les soutiennent. Enfin, j'ai contribué à l'identification d'un nouvel événement de fusion dans le lymphome, avec des implications thérapeutiques potentielles dans les échantillons cliniques. J'ai validé cette fusion in silico et par validation expérimentale.