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Pons Nicolas, Jean-Michel Batto, S.Dusko Ehrlich, Pierre Renault

iMoMi (interactive Motif Mining database) Une base de données relationelle pour comprendre l’adaptation des cellules à l’environnement. Pons Nicolas, Jean-Michel Batto, S.Dusko Ehrlich, Pierre Renault. Unité de Génétique Microbienne. Colloque Doc’J – 30 et 31 mai 2005. Cartographier

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Pons Nicolas, Jean-Michel Batto, S.Dusko Ehrlich, Pierre Renault

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Presentation Transcript

  1. iMoMi (interactive Motif Mining database)Une base de données relationelle pour comprendre l’adaptation des cellules à l’environnement Pons Nicolas, Jean-Michel Batto, S.Dusko Ehrlich, Pierre Renault Unité de Génétique Microbienne Colloque Doc’J – 30 et 31 mai 2005

  2. Cartographier les régulations des gènes chez les streptocoques

  3. REG 1 REG 2 ... M1 Gène 1 M2 Gène 2 Régulation directe Régulation indirecte Qu’est-ce qu’un réseau de régulation ?

  4. Comment construire un réseau de régulation ? • Identifier les ensembles de gènes co-régulés ou régulons. • Régulation assurée par une même protéine régulatrice. • Présence d’un site de fixation pour la protéine régulatrice plus ou moins semblable en amont de leur séquence nucléique. • Déterminer les interconnexions entre ces régulons.

  5. Comment détecter les motifs de régulation ? • Approche intragénomique Étude comparative des séquences en amont des gènes co-régulés (regroupés selon : transcriptome, Kegg, fonction…). • Approche intergénomique (phylogenetic footprinting) Étude comparative des séquences en amont des gènes orthologues d’organismes phylogénétiquement proche.

  6. Stratégie de détection des motifs de régulation Choix d’un ensemble de gènes Élargissement par recherche des orthologues Choix de la zone en amont des gènes à analyser Détection des motifs Filtrage / scoring des motifs Recherche des motifs découverts à l’échelle des génomes

  7. iMoMi (interactive Motif Mining) iMoMi iMoMI utilities iMoMI DB Sequence & annotation data Ortholog group builder Sequence DB GenBank The Seed KEGG COG Orthologous gene clusters Expression data Microarray manager Promoter sequences ExtractMotif Regulatory motifs

  8. ExtractMotif • Adapté à la détection des motifs dans le cadre des deux approches intragénomique et intergénomique. • Associé au programme de détection de motifs MEME • Outil facilement utilisable par tous • Développé selon et pour les besoins des biologistes • Environnement Windows • Pas de connaissance nécessaire du langage SQL

  9. ExtractMotif

  10. ExtractMotif

  11. ExtractMotif

  12. ExtractMotif

  13. ExtractMotif

  14. ExtractMotif

  15. ExtractMotif

  16. Validation • Validation avec Lactococcus lactis • Motifs connus retrouvés • purR, pyrR, gluR, argR, ohR, CIRCE (Guédon et al, 2002) • Nouveaux motifs découverts • fruR (Barrière et al, 2005) • fhuR (Spérandio et al, 2005) • codY (Guédon et al, 2005)

  17. Conclusions / Perspectives • Approche validée • Base de données et approches génériques • Actuellement, mise en place d’une version dédiée aux streptocoques (25 streptocoques dont 15 différents)

  18. Remerciements L’équipe Métabolisme et Régulation Jean-Michel Batto Ozlem Avci Irvin Le Guillou

  19. iMoMi (interactive Motif Mining database)Une base de données relationelle pour comprendre l’adaptation des cellules à l’environnement Pons Nicolas, Jean-Michel Batto, S.Dusko Ehrlich, Pierre Renault Unité de Génétique Microbienne Colloque Doc’J 2005

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