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Articles - Étudiants SUPINFO

LA BIOINFORMATIQUE

Par Anne Bibiche BAKELAK Publié le 08/09/2015 à 13:57:54 Noter cet article:
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Depuis quelque années, la récolte de données en biologie a connu une explosion quantitative grâce notamment au développement de nouveaux moyens techniques servant à comprendre l'ADN et d’autres composants d’organismes vivants. Pour analyser ces données, plus nombreuses et plus complexes aussi, les scientifiques se sont tournés vers les nouvelles technologies de l’information. L'immense capacité de stockage et d’analyse des données qu'offre l'informatique leur a permis de gagner en puissance pour leurs recherches. Et la rencontre entre la biologie et l'informatique, c'est ce qu'on appelle la bioinformatique. Celle-ci couvre des disciplines des sciences de la vie telles que la génomique, la protéomique et la biologie des systèmes.

En fait la bioinformatique est la fusion entre la puissance de stockage et d’analyse entre l’informatique et la biologie. Elle sert donc à stocker, traiter et analyser de grandes quantités de données de biologie. Le but est de mieux comprendre et mieux connaître les phénomènes et processus biologiques. Grâce à ces nouvelles connaissances ainsi acquises, les chercheurs ont la possibilité de faire de nouvelles découvertes scientifiques. Des découvertes qui peuvent par exemple améliorer la qualité de vie de personnes malades grâce à la mise en place de nouveaux traitements médicaux plus efficaces.

Il existe plusieurs domaines d’applications de la bio-informatique :

  1. La bio-informatique des séquences:

    Elle traite de l'analyse de données issues de l'information génétique contenue dans la séquence de l'ADN ou dans celle des protéines qu'elle code

    La PCR est un exemple pratique de la bio-informatique des séquences. Ce sigle signifie « Polymerase Chain Reaction », c’est une réaction de polymérisation en chaine. C’est en claire une technique ayant de nombreuses applications, basée sur une réaction enzymologique, la PCR, et sur la mesure en continu de son produit.

    Il existe différents appareils de PCR en temps réel :

    • Systèmes à tubes capillaires:

    L'appareil est capable d'élever ou de baisser sa température de chambre de 20 °C par seconde. Il y a une lampe d'excitation diffusant une lumière de 530 nm de longueur d'onde et un intégrateur capable de récupérer le signal correspondant à la lumière d'émission de la fluorescence générée à 5 longueurs d'onde différentes.

    La suite logicielle permet de faire de la quantification de façon absolue ou de façon relative.

    • Systèmes à plaques 96 puits:

     Les systèmes de PCR temps réel pour plaque de 96 puits sont les plus répandus au sein de la communauté d'utilisateur. De même, les dernières machines proposent plus de canaux de détection pour laisser la possibilité à l'utilisateur de réaliser des croisements de fluorochromes plus larges (entre 4 et 5 couleurs possibles différentes par machine).

    • Système à rotor:

    C'est un appareil beaucoup plus simple (et donc plus fiable) que ceux à plaques 96 puits car :

    • il utilise un système de LED sans jeux de miroirs afin de lire la fluorescence.

    • il n'utilise pas de bloc à Effet Peltier

    • Système à disques:

    Cet automate est couplé à un autre automate d'extraction d'ADN, le GeneExtract.

  2. La bio-informatique structurale:

    Afin de comprendre les principes qui régissent les structures protéiques et les interactions biomoléculaires, on peut utiliser des méthodes de biologie structurale théorique et de bio-informatique.

      En étude de cas on peut citer :

     Protéines à unités répétitives en tandem

     Les projets de séquençage du génome ont révélé un grand nombre de protéines biologiquement importantes à unités répétitives en tandem contenant jusqu’à 50 résidus. Ces protéines sont encore sous-représentées dans les banques de données structurales à cause de leur poids moléculaire élevé et de leur forme allongée qui empêchent les études par RMN et cristallographie aux rayons-X. Ces difficultés expérimentales rendent donc les approches bio-informatiques encore plus importantes. Nous avons initié l’analyse bio-informatique, la classification, la prédiction structurale et la modélisation de protéines à séquences répétitives qui se replient avec un arrangement solénoïdal. Le développement ultérieur de méthodes fiables d’identification des motifs répétitifs protéiques et la prédiction ab initio de structure 3D promet d’être un sujet de recherche fertile en bio-informatique structurale. Au cours des dernières années, de nombreuses évidences ont été accumulées sur la forte incidence des répétitions en tandem dans les séquences en acides aminés des facteurs de virulence de pathogènes et de certains amyloïdes et prions. La découverte et les prédictions structure-fonction de ces domaines peuvent conduire à l’identification de cibles pour de nouveaux antibiotiques et vaccins contre des maladies infectieuses émergeantes et au développement d’inhibiteurs de l’amyloïdogénèse

  3. La bio-informatique des réseaux, qui s'intéresse aux interactions entre gènes, protéines, cellules, organismes, en essayant d'analyser et de modéliser les comportements collectifs d'ensembles de briques élémentaires du Vivant. Cette partie de la bio-informatique se nourrit en particulier des données issues de technologies d'analyse à haut débit comme la protéomique ou la transcriptomique pour analyser des flux génétiques ou métaboliques.

  4.  La bio-informatique statistique et la bio-informatique des populations.

    1. En ce qui concerne la bio-informatique statistique, les recherches peuvent axées sur :

      1. Analyse d’une puce à ADN : La recherche des gènes différentiellement exprimés

      2. Analyse de plusieurs expériences de puces à ADN : Profils d’expression et classification des gènes

    2. Quant à la bio-informatique des populations : Cela va de l'analyse du génome à la modélisation de l'évolution d'une population animale dans un environnement donné, en passant par la modélisation moléculaire, l'analyse d'image, le séquençage du génome, la reconstruction d'arbres phylogénétiques (phylogénie), etc .

     La bio-informatique est un champ de recherche multi-disciplinaire où travaillent de concert biologistes, médecins, informaticiens, mathématiciens, physiciens et bioinformaticiens, dans le but de résoudre un problème scientifique posé par la biologie. On regroupe sous le terme de bio-informatique toutes les applications informatiques appliquées à la biologie.

     Emergence de la bioinformatique Les progrès en biologie/biophysique ont stimulé le développement de nouvelles méthodes en bioinformatique:

    • Analyse des structures macromoléculaires (à partir des années 1950) structure comparaison structure prédiction

    • Séquençage (à partir des années 1970) Alignement de séquences Recherche de similarités dans les bases de données

    • Génomes (à partir des années 1990) Annotations Génomique comparative Classifications fonctionnelles

    • Transcriptome (à partir de 1997) Analyses multi- variées

    • Interactome (~ 2000) Analyse de graphes.

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