Recherche des gènes d'ARN non codant

La masse considérable de données brutes extraite des programmes de séquençage nécessite de nouvelles techniques d'analyse. La première étape visant à annoter les séquences génomiques est la recherche de régions codant des protéines (ORF pour Open Reading Frame). Cependant les gènes d'ARN non codant (ARNnc), qui ne produisent pas de protéines mais des ARN fonctionnels en tant que tels, ne présentent pas les signaux utilisés pour la détection d'ORF. La recherche systématique des gènes d'ARNnc requiert de ce fait le développement d'outils appropriés, ce qui représente un challenge de premier ordre dans l'ère post génomique. Nous proposons ainsi d'utiliser une méthode issue de l'apprentissage statistique basée sur les machines à vecteurs support (SVM) qui est applicable à l'ensemble des séquences génomiques. Cette approche a été validée par la recherche de snoRNA à boîtes C/D ou H/ACA dans le génome de la levure S. cerevisiae et dans les génomes d'Archaea du genre Pyrococcus

HIF-1 : régulateur central de l’hypoxie

Les espèces animales ont mis en place un système ingénieux et conservé d’adaptation rapide et durable à de fortes baisses de concentration d’oxygène. Le stress hypoxique est “ géré ” par la stabilisation et l’activation d’une sous-unité (HIF-1α) du facteur de transcription central, HIF-1. Ce facteur transcriptionnel coordonne l’induction de plusieurs gènes et unités physiologiques (stimulation de l’angiogenèse, de l’éry-thropoïèse et de la glycolyse anaérobie, par exemple) qui concourent à compenser la rareté d’oxygène. Le rôle décisif joué par HIF-1 dans le contrôle de l’expression du facteur de croissance vasculaire (VEGF) et de l’angiogenèse tumorale a suscité un regain d’intérêt pour l’étude de HIF-1 et du système “ senseur d’oxygène ”. Cette synthèse fait le point sur les acquis les plus récents de la “signalisation hypoxique” avec un éclairage particulier pour les mécanismes de contrôle de HIF-1

Analyse des Séquences InterORF chez les Levures - Application à la Recherche des petits ARN

(1) : FEBS Letters - Numéro Spécial n°487, issue 1 - 22 Décembre 2000. Colloque sans acte à diffusion restreinte. nationale.National audienceLa somme considérable de données brutes extraites des programmes de séquençage nécessite de nouvelles techniques d'analyse. La première étape dans l'exploitation des génomes consiste à rechercher les régions codantes des protéines ORF (Open Reading Frame). Les séquences situées entres ces ORF, qui peuvent coder des ARN stables ou des ARN régulateurs, sont plus difficiles à étudier bien que très importantes. Le développement d'outils d'analyse appropriés à l'étude de ces régions est donc un challenge de premier ordre dans l'ère post-génomique. Nous travaillons actuellement sur les génomes de levures Hémiascomycètes. En plus du génome complet de S. cerevisiae, une étude récente - le projet Génolevures (1) - portant sur 13 espèces représentatives de la classe des Hémiascomycètes, a donné naissance à une base de données conséquente. A partir de ces données nous avons extrait les séquences interORF. A côté de cette approche déductive, nous utilisons un outil issu de l'apprentissage statistique (SVM pour Support Vector Machine) afin d'obtenir par une autre approche les bases de séquences interORF. La comparaison des différentes bases de données obtenues (par déduction ou par discrimination) nous permettra de juger de l'intérêt de ces modèles de reconnaissance de formes dans l'exploitation des bases de données génomiques. La seconde application directe de la technique SVM sera la recherche de séquences d'intérêts (snoRNA) sur les bases de données interORF de levures. Une étape d'amélioration de la recherche sera ensuite mise en place par intégration de paramètres supplémentaires (données de motifs connus ou déduites d'analyses comparatives entre les génomes)

Nonrandom variations in human cancer ESTs indicate that mRNA heterogeneity increases during carcinogenesis

Virtually all cancer biological attributes are heterogeneous. Because of this, it is currently difficult to reconcile results of cancer transcriptome and proteome experiments. It is also established that cancer somatic mutations arise at rates higher than suspected, but yet are insufficient to explain all cancer cell heterogeneity. We have analyzed sequence variations of 17 abundantly expressed genes in a large set of human ESTs originating from either normal or cancer samples. We show that cancer ESTs have greater variations than normal ESTs for >70% of the tested genes. These variations cannot be explained by known and putative SNPs. Furthermore, cancer EST variations were not random, but were determined by the composition of the substituted base (b0) as well as that of the bases located upstream (up to b − 4) and downstream (up to b + 3) of the substitution event. The replacement base was also not randomly selected but corresponded in most cases (73%) to a repetition of b − 1 or of b + 1. Base substitutions follow a specific pattern of affected bases: A and T substitutions were preferentially observed in cancer ESTs. In contrast, cancer somatic mutations [Sjoblom T, et al. (2006) Science 314:268–274] and SNPs identified in the genes of the current study occurred preferentially with C and G. On the basis of these observations, we developed a working hypothesis that cancer EST heterogeneity results primarily from increased transcription infidelity