PCAN: phenotype consensus analysis to support disease-gene association

Comparison of genes within the “Anchoring of the basal body to the plasma membrane” pathway to HP terms describing Joubert syndrome. (a) Distribution of symmetric semantic similarity scores of genes for the 8 HP terms related to Joubert syndrome. The red bars correspond to the distribution of the scores of genes belonging to the pathway of interest. The grey bars correspond to the distribution of the scores for all the other genes. (The density of scores equal to 0 is truncated; its actual value is 12.8). (b) Symmetric semantic similarity scores of genes belonging to the pathway of interest. The gene candidate, CC2D2A, is highlighted. In the supplementary figure, the solid red line corresponds to the quantiles of the scores of all the genes. Dashed red lines show the value of three specific quantiles: 50, 75 and 95%. (c) Heatmap showing the best semantic similarity between each gene in the pathway of interest (columns) and each HP term under focus (rows). The red intensity of each square corresponds to the highest semantic similarity score between the HP term of interest and the gene associated HP terms (white: 0 and red: 5.2). The gene candidate, CC2D2A, is highlighted. (PPTX 198 kb

Machine learning techniques to identify putative genes involved in nitrogen catabolite repression in the yeast Saccharomyces cerevisiae

Nitrogen is an essential nutrient for all life forms. Like most unicellular organisms, the yeast Saccharomyces cerevisiae transports and catabolizes good nitrogen sources in preference to poor ones. Nitrogen catabolite repression (NCR) refers to this selection mechanism. All known nitrogen catabolite pathways are regulated by four regulators. The ultimate goal is to infer the complete nitrogen catabolite pathways. Bioinformatics approaches offer the possibility to identify putative NCR genes and to discard uninteresting genes.Journal Articleinfo:eu-repo/semantics/publishe

Decreasing cytosolic translation is beneficial to yeast and human Tafazzin-deficient cells

Cardiolipin (CL) optimizes diverse mitochondrial processes, including oxidative phosphorylation (OXPHOS). To function properly, CL needs to be unsaturated, which requires the acyltransferase Tafazzin (TAZ). Loss-of-function mutations in the TAZ gene are responsible for the Barth syndrome (BTHS), a rare X-linked cardiomyopathy, presumably because of a diminished OXPHOS capacity. Herein we show that a partial inhibition of cytosolic protein synthesis, either chemically with the use of cycloheximide or by specific genetic mutations, fully restores biogenesis and the activity of the oxidative phosphorylation system in a yeast BTHS model (taz1Δ). Interestingly, the defaults in CL were not suppressed, indicating that they are not primarily responsible for the OXPHOS deficiency in taz1Δ yeast. Low concentrations of cycloheximide in the picomolar range were beneficial to TAZ-deficient HeLa cells, as evidenced by the recovery of a good proliferative capacity. These findings reveal that a diminished capacity of CL remodeling deficient cells to preserve protein homeostasis is likely an important factor contributing to the pathogenesis of BTHS. This in turn, identifies cytosolic translation as a potential therapeutic target for the treatment of this disease

Deep learning for clustering of multivariate clinical patient trajectories with missing values

BACKGROUND: Precision medicine requires a stratification of patients by disease presentation that is sufficiently informative to allow for selecting treatments on a per-patient basis. For many diseases, such as neurological disorders, this stratification problem translates into a complex problem of clustering multivariate and relatively short time series because (i) these diseases are multifactorial and not well described by single clinical outcome variables and (ii) disease progression needs to be monitored over time. Additionally, clinical data often additionally are hindered by the presence of many missing values, further complicating any clustering attempts. FINDINGS: The problem of clustering multivariate short time series with many missing values is generally not well addressed in the literature. In this work, we propose a deep learning-based method to address this issue, variational deep embedding with recurrence (VaDER). VaDER relies on a Gaussian mixture variational autoencoder framework, which is further extended to (i) model multivariate time series and (ii) directly deal with missing values. We validated VaDER by accurately recovering clusters from simulated and benchmark data with known ground truth clustering, while varying the degree of missingness. We then used VaDER to successfully stratify patients with Alzheimer disease and patients with Parkinson disease into subgroups characterized by clinically divergent disease progression profiles. Additional analyses demonstrated that these clinical differences reflected known underlying aspects of Alzheimer disease and Parkinson disease. CONCLUSIONS: We believe our results show that VaDER can be of great value for future efforts in patient stratification, and multivariate time-series clustering in general

Analyse systématique de l'influence de la source d'azote sur le transcriptome de la levure Saccharomyces cerevisiae

Les biopuces à ADN permettent d’étudier à une échelle génomique une très grande variété de questions sur la physiologie et la différenciation cellulaires. Elles ont ainsi contribué de manière considérable aux progrès récents de nombreux domaines de la biologie et occuperont bientôt une place de choix dans le secteur du diagnostic médical. C’est la levure Saccharomyces cerevisiae qui a servi de modèle pour le développement de la première biopuce génomique. L’application de cette approche à la levure a permis d’explorer sous un angle nouveau l’étude de ses différents états de différenciation, de son cycle cellulaire, et de sa capacité d’adaptation à diverses conditions nutritionnelles ou à des conditions environnementales induisant un stress cellulaire. Plusieurs études ont plus particulièrement examiné la réponse des cellules de levure à une carence en azote ou en acides aminés. Cependant, une étude systématique de la réponse transcriptionnelle de la cellule aux différentes sources d’azote n’a jamais été entreprise en croissance confinée à l'état de régime. S. cerevisiae est capable d’utiliser plus d’une vingtaine de substances en tant que sources uniques d’azote pour la croissance. On distingue parmi les sources d’azote celles qui permettent une croissance optimale, appelées « bonnes » sources d’azote, des autres, appelées « mauvaises » sources d’azote. La levure possède plusieurs systèmes de régulation lui permettant de s'adapter à la condition azotée. Au niveau transcriptionnel, on recense trois régulations générales – la NCR (répression catabolique azotée), le GAAC (le contrôle général de la biosynthèse des acides aminés) et le système SPS (Ssy1-Ptr3-Ssy5) – et une multitude de régulations plus spécifiques.En utilisant la technique des puces à ADN, nous avons généré une matrice d'expression de l'ensemble des gènes de la levure en croissance confinée à l'état de régime dans un milieu de culture contenant une parmi 21 sources d'azote différentes. Nous avons pu ainsi recenser systématiquement 506 gènes soumis à une régulation transcriptionnelle dépendante de l'azote.En nous basant sur ces résultats, nous avons pu décrire l'ensemble des régulations transcriptionnelles engagées dans l'adaptation à la source d'azote fournie dans le milieu de culture. Parallèlement, nous avons défini deux grands groupes de sources d'azote en fonction du transcriptome de S. cerevisiae. Le premier groupe rassemble les composés qui exercent une répression catabolique azotée forte et dont la liste a été complétée. Fait nouveau, nous montrons que ces mêmes composés enclenchent aussi l'activation de la réponse aux protéines mal repliées (UPR). Au contraire, lorsque la source d'azote appartient au second groupe que nous avons défini, non seulement la croissance des levures est plus lente, la NCR levée et la réponse aux protéines mal repliées réprimée, mais nous montrons de façon inattendue que le contrôle général de la biosynthèse des acides aminés est activé. Plusieurs autres régulations qui ne sont pas impliquées dans le métabolisme azoté présentent un comportement différent en fonction de la source d'azote fournie. C'est le cas notamment des gènes dont l’expression est régulée selon l’apport en zinc et qui sont moins exprimés sur le milieu urée. De même, les gènes impliqués dans les résistances multiples aux drogues sont activés par le tryptophane.En confrontant nos résultats à ceux obtenus dans le cadre de travaux indépendants, nous avons proposé plus d'une cinquantaine de nouveaux gènes cibles de la NCR. Beaucoup d'entre eux n'ont jamais été caractérisés expérimentalement. En utilisant des techniques avancées d'analyse de séquences primaires de protéines, nous avons pu proposer une fonction pour plusieurs de ces gènes. Ces analyses bioinformatiques et la réalisation d’expériences complémentaires à l’aide de biopuces à ADN nous ont permis de proposer que l'un d'entre eux code pour une protéine impliquée dans la déstabilisation d'ARN messagers lors de la carence azotée. Nous avons aussi identifié plusieurs nouveaux gènes appartenant à des régulons spécifiquement activés en réponse à un nombre restreint de sources d'azote. Il est probable que ces gènes soient impliqués dans le catabolisme des sources d'azote sur lesquelles ils sont activés.Doctorat en sciences, Spécialisation biologie moléculaireinfo:eu-repo/semantics/nonPublishe

Analyse systématique de l'influence de la source d'azote sur le transcriptome de la levure Saccharomyces cerevisiae

Les biopuces à ADN permettent d’étudier à une échelle génomique une très grande variété de questions sur la physiologie et la différenciation cellulaires. Elles ont ainsi contribué de manière considérable aux progrès récents de nombreux domaines de la biologie et occuperont bientôt une place de choix dans le secteur du diagnostic médical. C’est la levure Saccharomyces cerevisiae qui a servi de modèle pour le développement de la première biopuce génomique. L’application de cette approche à la levure a permis d’explorer sous un angle nouveau l’étude de ses différents états de différenciation, de son cycle cellulaire, et de sa capacité d’adaptation à diverses conditions nutritionnelles ou à des conditions environnementales induisant un stress cellulaire. Plusieurs études ont plus particulièrement examiné la réponse des cellules de levure à une carence en azote ou en acides aminés. Cependant, une étude systématique de la réponse transcriptionnelle de la cellule aux différentes sources d’azote n’a jamais été entreprise en croissance confinée à l'état de régime. S. cerevisiae est capable d’utiliser plus d’une vingtaine de substances en tant que sources uniques d’azote pour la croissance. On distingue parmi les sources d’azote celles qui permettent une croissance optimale, appelées « bonnes » sources d’azote, des autres, appelées « mauvaises » sources d’azote. La levure possède plusieurs systèmes de régulation lui permettant de s'adapter à la condition azotée. Au niveau transcriptionnel, on recense trois régulations générales – la NCR (répression catabolique azotée), le GAAC (le contrôle général de la biosynthèse des acides aminés) et le système SPS (Ssy1-Ptr3-Ssy5) – et une multitude de régulations plus spécifiques.<p>En utilisant la technique des puces à ADN, nous avons généré une matrice d'expression de l'ensemble des gènes de la levure en croissance confinée à l'état de régime dans un milieu de culture contenant une parmi 21 sources d'azote différentes. Nous avons pu ainsi recenser systématiquement 506 gènes soumis à une régulation transcriptionnelle dépendante de l'azote.<p>En nous basant sur ces résultats, nous avons pu décrire l'ensemble des régulations transcriptionnelles engagées dans l'adaptation à la source d'azote fournie dans le milieu de culture. Parallèlement, nous avons défini deux grands groupes de sources d'azote en fonction du transcriptome de S. cerevisiae. Le premier groupe rassemble les composés qui exercent une répression catabolique azotée forte et dont la liste a été complétée. Fait nouveau, nous montrons que ces mêmes composés enclenchent aussi l'activation de la réponse aux protéines mal repliées (UPR). Au contraire, lorsque la source d'azote appartient au second groupe que nous avons défini, non seulement la croissance des levures est plus lente, la NCR levée et la réponse aux protéines mal repliées réprimée, mais nous montrons de façon inattendue que le contrôle général de la biosynthèse des acides aminés est activé. Plusieurs autres régulations qui ne sont pas impliquées dans le métabolisme azoté présentent un comportement différent en fonction de la source d'azote fournie. C'est le cas notamment des gènes dont l’expression est régulée selon l’apport en zinc et qui sont moins exprimés sur le milieu urée. De même, les gènes impliqués dans les résistances multiples aux drogues sont activés par le tryptophane.<p>En confrontant nos résultats à ceux obtenus dans le cadre de travaux indépendants, nous avons proposé plus d'une cinquantaine de nouveaux gènes cibles de la NCR. Beaucoup d'entre eux n'ont jamais été caractérisés expérimentalement. En utilisant des techniques avancées d'analyse de séquences primaires de protéines, nous avons pu proposer une fonction pour plusieurs de ces gènes. Ces analyses bioinformatiques et la réalisation d’expériences complémentaires à l’aide de biopuces à ADN nous ont permis de proposer que l'un d'entre eux code pour une protéine impliquée dans la déstabilisation d'ARN messagers lors de la carence azotée. Nous avons aussi identifié plusieurs nouveaux gènes appartenant à des régulons spécifiquement activés en réponse à un nombre restreint de sources d'azote. Il est probable que ces gènes soient impliqués dans le catabolisme des sources d'azote sur lesquelles ils sont activés.Doctorat en sciences, Spécialisation biologie moléculaireinfo:eu-repo/semantics/nonPublishe

patzaw/BED: Version 1.1.5

Methodological changes Improving case insentive conversion from and to symbols Rebuild-BED.Rmd Based on neo4j-community-3.4.12 Ensembl 9

Additional file 2: Table S1. of PCAN: phenotype consensus analysis to support disease-gene association

Performance of the pathway consensus approach on 759 new genetics findings published in clinVar between May 2015 and August 2016 depending on the prior knowledge used to identify genes related to the candidate gene of interest. HQ corresponds to high quality network as described in material and methods. (XLSX 12 kb