Biofutur, le mensuel européen de biotechnologie, a publié un dossier sur la bioinformatique dans ses numéros de janvier (n° 251) et février 2005 (n° 252).

Numéro de janvier (cliquer sur le titre de chaque article pour accéder à son résumé)

 Editorial (François Rechenmann)

 La gestion des connaissances biologiques (Anne Morgat, Eric Coissac)

 L'annotation des génomes bactériens (Claudine Médigue)

 Annoter les gènes eucaryotes (Sarah Djebali, Hugues Roest Crollius)

 Identification d'ARN non codants (Christine Gaspin, Patricia Thébault)

 Cartographie comparée des génomes (Thomas Faraut)

Numéro de février (cliquer sur le titre de chaque article pour accéder à son résumé)

 Analyse des données d'expression issues des puces à ADN (Vincent Frouin, Xavier Gidrol)

 Protéomique : analyse des données issues des spectromètres de masse (Yves Vandenbrouck, Jérome Garin, Michel Jaquinod, Christophe Bruley)

 Analyse bioinformatique des interactions protéiques : allier quantité et qualité (Guillaume Boissy, Jérôme Wojcik)

 Modélisation, analyse et simulation de réseaux de régulation génique (Hidde de Jong, Delphine Ropers, Claudine Chaouiya, Denis Thieffry)

La gestion des connaissances biologiques

Anne Morgat*, Eric Coissac**

* Institut Suisse de Bioinformatique et Fondation Rhône-Alpes Futur, SWISS-PROT Group, 1 rue Michel Servet, CH-1211 Genève, Suisse

** Université Paris 6 et INRIA Rhône-Alpes, Projet Helix, 655 avenue de l'Europe, 38334 Montbonnot cedex

Ces dix dernières années, le développement de la biologie travaillant à l'échelle des génomes complets a obligé le biologiste à manipuler, en quantités, des informations de plus en plus diverses. Par exemple, la plupart des expériences de biopuces obligent, pour être correctement analysées, à prendre en compte des connaissances relatives à des centaines, voire des milliers, de gènes simultanément. Ce changement d'échelle dans l'utilisation des bases de données biologiques a montré leurs limites. Il est donc devenu nécessaire d'envisager de nouvelles solutions pour gérer les connaissances en biologie.

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L'annotation des génomes bactériens

Claudine Médigue

Génoscope/CNRS-UMR 8030, 2 rue Gaston Crémieux 91000 Évry, France

Au delà du catalogue des gènes indispensables à la survie et à la reproduction d'un organisme vivant, les projets de séquençage des génomes peuvent conduire au cœur du vivant, à condition toutefois de comprendre les relations fonctionnelles entre les gènes et leurs produits. Le processus d'annotation des génomes bactériens met en œuvre des infrastructures informatiques qui intègrent différents niveaux d'analyse et des données d'expérimentation. Ces explorations génomiques constituent, sans aucun doute, un prélude à la découverte.

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Annoter les gènes eucaryotes

Sarah Djebali*, Hugues Roest Crollius*

* Groupe Dyogen, CNRS UMR8541, École Normale Supérieure, 46 rue d'Ulm, 75005 Paris

Les génomes eucaryotes séquencés sont de plus en plus nombreux, ce qui nécessite des méthode d'annotation de gènes automatisées. La bioinformatique a fait de grands progrès dans ce domaine, même si aujourd'hui les résultats ne sont pas encore entièrement satisfaisants, et requièrent encore une intervention humaine pour être fiables.

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Identification d'ARN non codants

Christine Gaspin*, Patricia Thébault*

* Inra, Unité de Biométrie & Intelligence Artificielle, chemin de Borderouge, Auzeville, BP27, 31326, Castanet-Tolosan

Ces dernières années ont mis en lumière une multitude d'ARN non codants (ARNnc) et leur rôle dans de nombreux processus biologiques, conduisant à un intérêt accru porté à leur identification in silico dans les séquences génomiques. L'un des défis actuels, en bioinformatique, consiste à proposer de nouveaux modèles et des algorithmes efficaces permettant de les identifier. Deux thématiques complémentaires émergent et questionnent la bioinformatique autour de l'identification de ces gènes.

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Cartographie comparée des génomes

Thomas Faraut*

* Laboratoire de génétique cellulaire, Inra, Centre de Recherches de Toulouse, BP 27, 31326 Castanet Tolosan cedex

L'organisation chromosomique des gènes, ou carte chromosomique, est propre à chaque espèce. Les cartes chromosomiques actuellement disponibles pour de nombreuses espèces, en particulier les cartes que fournissent les génomes entièrement séquencés, offrent de nouvelles possibilités pour l'étude de l'histoire évolutive des génomes. Leur étude comparée est à l'origine de l'émergence d'un champ disciplinaire très fécond en biologie algorithmique.

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Analyse des données d'expression issues des puces à ADN

Vincent Frouin*, Xavier Gidrol*

* Service de Génomique Fonctionnelle, CEA/Évry, 2 rue G. Crémieux 91057 Évry Cedex

L'analyse des données d'expression issues des puces à ADN se décompose en trois étapes : la détection du signal, le traitement des données brutes, puis l'analyse des données basée notamment sur des algorithmes de classification. Un certain nombre d'outils bio-informatiques ont déjà été proposés pour répondre à ces besoins. Cependant, la diversité des mises en œuvre des puces et des problématiques biologiques abordées rend souvent nécessaire de développer des algorithmes et des logiciels spécifiques.

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Protéomique : analyse des données issues des spectromètres de masse

Yves Vandenbrouck*, Jérome Garin**, Michel Jaquinod**, Christophe Bruley**

* Département de Réponse et Dynamique Cellulaire, CEA/Grenoble, 17 rue des Martyrs, 38054 Grenoble Cedex 9

** CEA/Inserm/UJF ERM 0201, Laboratoire de Chimie des Protéines, Département de Réponse et Dynamique Cellulaire, CEA/Grenoble, 17 rue des Martyrs, 38054 Grenoble Cedex 9

Les défis méthodologiques et technologiques posés par la protéomique à haut-débit tiennent à la fois au très grand nombre de protéines à analyser, à l'hétérogénéité de leurs propriétés physicochimiques, et au fait que de très nombreuses protéines sont faiblement exprimées. Dans ce contexte, la spectrométrie de masse associée à la bioinformatique joue un rôle prépondérant dans l'identification des protéines, l'analyse de leurs niveaux d'expression, et la recherche de leurs fonctions.

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Analyse bioinformatique des interactions protéiques : allier quantité et qualité

Guillaume Boissy*, Jérôme Wojcik*

* Hybrigenics SA, 3-5 impasse Reille, 75014 Paris

Avec l'achèvement des grands programmes de séquençage des génomes, le défi est maintenant de caractériser la fonction du produit des gènes, les protéines. Déchiffrer les interactions protéine-protéine est une étape clef pour cette caractérisation fonctionnelle : « dis moi qui tu fréquentes, je te dirai qui tu es ».

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Modélisation, analyse et simulation de réseaux de régulation génique

Hidde de Jong*, Delphine Ropers*, Claudine Chaouiya**, Denis Thieffry**

* Inria Rhône-Alpes, 655 avenue de l'Europe, Montbonnot, 38334 St Ismier Cedex ; Hidde.de-Jong@inrialpes.fr, Delphine.Ropers@inrialpes.fr

** LGPD-IBDM, Campus de Luminy, CNRS Case 907, 13288 Marseille Cedex 9 ; thieffry@ibdm.univ-mrs.fr, chaouiya@esil.univ-mrs.fr

L'analyse des réseaux de régulation génique contrôlant le fonctionnement et le développement des organismes vivants nécessite des techniques expérimentales performantes, mais aussi des outils de modélisation, d'analyse et de simulation informatiques. Nous présentons les principales approches existantes, accompagnées de quelques exemples d'applications.

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