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Julie Chabalier Post-doctorante Laboratoire d’Informatique Médicale Université Rennes 1

Julie Chabalier Post-doctorante Laboratoire d’Informatique Médicale Université Rennes 1. Parcours. Marseille. Maîtrise de Biologie Cellulaire (1999) DESS Compétences Complémentaires en Informatique (2000) Doctorat en Informatique (2004) Soutenu le 6 avril 2004 – mention très honorable

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Julie Chabalier Post-doctorante Laboratoire d’Informatique Médicale Université Rennes 1

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Presentation Transcript


  1. Julie Chabalier Post-doctorante Laboratoire d’Informatique Médicale Université Rennes 1

  2. Parcours Marseille Maîtrise de Biologie Cellulaire (1999) DESS Compétences Complémentaires en Informatique (2000) Doctorat en Informatique (2004) • Soutenu le 6 avril 2004 – mention très honorable • « Acquisition incrémentale et représentation des systèmes intégrés bactériens par une approche orientée objet » 1/2 ATER (2004 - 2005) Qualifications sections 64, 65, 27 (2005) Post-doctorante Université de Rennes 1 (2005 – 2008) Rennes Audition Maître de Conférences - Université Montpellier II - Lundi 26 mai 2008

  3. Enseignements (278h eq. TD) • Conception, implémentation, interrogation de bases de données (master) • Modélisation MERISE- UML • Langage SQL – MySQL • Initiation à l’informatique (licence) • Bureautique - Algorithmique Initiation à la bioinformatique (licence) • Grandes banques/bases de données • Concepts majeurs de la bioinformatique Représentation des connaissances biomédicales (master2) • Ontologies biologiques et médicales • Web Sémantique Audition Maître de Conférences - Université Montpellier II - Lundi 26 mai 2008

  4. Thématique de recherche • Contexte • Projets de séquençage / nouvelles technologies à haut debit (transcriptome)  Explosion de la quantité de données biologiques • Interprétation des données : apporter du sens à ces données (les annoter)  une tâche très difficile • Terminologies différentes en fonction du domaine  même mot : significations différentes d'un domaine à un autre • Rôle croissant des bases de données en biologie  Difficile d’avoir une vision globale des informations disponibles Besoins Structuration et description, non ambigüe, des connaissances disponibles dans un domaine  Partage des connaissances  Exploitation automatique de ces connaissances pour interpréter les données Audition Maître de Conférences - Université Montpellier II - Lundi 26 mai 2008

  5. Thématique de recherche • Les ontologies • Définition des concepts d’un domaine et des relations entre ces concepts (conceptualisation) • Représentation dans un langage informatique rendant les connaissances compréhensibles par un ordinateur (formalisation) • Exemples • Génomique : Gene Ontology  Annotation des produits de gènes • Médecine : SNOMED CT  Description des maladies Audition Maître de Conférences - Université Montpellier II - Lundi 26 mai 2008

  6. Gene Ontology Transcription factor AP-2 beta (AP2B) Produit de gène Annotation des produits de gènes molecular fonction cellular component biological process is_a organelle cell developmental process binding transcription regulator activity intracellular membrane- bound organelle multicellular organismal development anatomical structure development nucleic acid binding Intracellular organelle DNA binding system development part_of intracellular membrane- bound organelle nervous system development transcription factor activity nucleus Audition Maître de Conférences - Université Montpellier II - Lundi 26 mai 2008

  7. temps Defense response Immune response Response to stimulus Toll regulated genes JAK-STAT regulated genes Puparial adhesion Molting cycle hemocyanin Amino acid catabolism Lipid metobolism Peptidase activity Protein catabloism Immune response Immune response Toll regulated genes infectée controle Utilisation de Gene Ontology pour interpréter les résultats de puces à ADN Audition Maître de Conférences - Université Montpellier II - Lundi 26 mai 2008

  8. SNOMED CT Systematized Nomenclature of Medicine -- Clinical Terms disorder of brain Description des maladies suivant des critères cliniques (étiologie, localisation, morphologie…) Degenerative brain disorder organic mental disorder cerebral degeneration dementia  Echanger des informations cliniques entre les différents professionnels de la santé (médecin, pharmacien, chercheur…) Alzheimer's disease Audition Maître de Conférences - Université Montpellier II - Lundi 26 mai 2008

  9. Travaux de recherche Trois axes complémentaires : 1. Représentation des connaissances biologiques 2. Interprétation des données d’expression 3. Intégration des connaissances biologiques et médicales Audition Maître de Conférences - Université Montpellier II - Lundi 26 mai 2008

  10. 1. Représentation des connaissances biologiques Projet « ISYMOD » (thèse octobre 2000 – avril 2004) Représentation des systèmes intégrés biologiques Un système intégré est un ensemble de protéines nécessaires à la réalisation d’une fonction biologique SystemeIntegre type nbPartenaires Proteine est_composé • Entités biologiques : classes/sous-classes • Relations entre entités : associations/sous-associations • Propriétés : variables de classes/d’associations TransporteurABC Systeme2composants OPUBA Audition Maître de Conférences - Université Montpellier II - Lundi 26 mai 2008

  11. 100 génomes procaryotes 13641 partenaires protéiques 5328 transporteurs ABC 36 Classes – 21 associations Chabalier et al., 2005 Bioinformatics Audition Maître de Conférences - Université Montpellier II - Lundi 26 mai 2008

  12. 2. Interprétation des données d’expression Projet « Analyse transversale » (postdoc 2004 – 2006) Interprétation des données d’expression par l’exploitation des concepts de Gene Ontology • Analyse classique : associer un ou plusieurs termes à un cluster d’expression • Limitation : au sein d’un même processus biologique, les gènes peuvent s’exprimer différentiellement (ex : régulation) • Analyse transversale : regrouper les gènes en fonction de leur annotation et associer l’expression à chaque gène au sein des groupes Audition Maître de Conférences - Université Montpellier II - Lundi 26 mai 2008

  13. gène 1 gène 2 gène 3 gène 4 gène 5 gène 6 gène 7 gène 8 … gène n Comparaison des annotations (modèle espace vectoriel) gène 1 (process B, process E, …) gène 5 (process E, process F, …) 0<sim<1 0<sim<1 gène 1 gène 1 gène 2 gène 2 biological process process B process D process E process F process G process C gène 1 gène 5 Audition Maître de Conférences - Université Montpellier II - Lundi 26 mai 2008

  14. Application de l’analyse transversale Analyse des gènes impliqués dans la differentiation enterocytaire Métabolisme des amines • Activation d’une voie de biosynthèse du précurseur de la créatine • Répression de la biosynthèse de polyamine •  Rôle potentiel de détoxification de l’entérocyte Chabalier et al., 2007 BMC Bioinformatic Audition Maître de Conférences - Université Montpellier II - Lundi 26 mai 2008

  15. 3. Intégration des connaissances biomédicales Projet « Biomed » (postdoc 2006 – 2008) • Description des maladies dans les ontologies médicales •  Caractéristiques cliniques (Etiologie, Localisation, Morphologie…) • Exemple : SNOMED CT • Besoin des connaissances biologiques • Gènes  La mutation d’un gène peut conduire à une maladie • Voies métaboliques / Processus biologiques différents processus pourraient expliquer les différents grades d’une maladie  Intégrer des ontologies de maladies et de processus biologiques Audition Maître de Conférences - Université Montpellier II - Lundi 26 mai 2008

  16. Méthode de mise en correspondance des termes Méthodologie générale d’intégration Kegg Orthology Voies métaboliques Maladies SNOMED CT Maladies Gene Ontology Processus biologiques Ontologie des maladies Chabalier et al., 2007 Stud Health Technol Inform. Audition Maître de Conférences - Université Montpellier II - Lundi 26 mai 2008

  17.  Cancers  Aspect invasif Audition Maître de Conférences - Université Montpellier II - Lundi 26 mai 2008

  18. Projet enseignements • DUT Génie Biologique • Informatique (cours – TD – TP) • Bureautique (Office/Open office : word, excel, access) • Programmation (Perl, PHP, Java…) • Bases de données (Oracle-SQL, mySQL) • Biologie (cours – TD) • Licence Pro Biologie Analytique et Expérimentale • Bioinformatique (cours – TD – TP) • Base de données biologiques • Méthodes bioinformatiques d’analyse des données • Nouvelles technologies dans le domaine biomédical  Ontologies biomédicales Audition Maître de Conférences - Université Montpellier II - Lundi 26 mai 2008

  19. Projet recherche – UMR 1231 Comparaison fonctionnelle des génomes des insectes • Contexte • Étude comparative des génomes des lépidoptères Spodoptera – Helicoverpa - Bombyxmori •  Impact du centromère sur l’expression des gènes proches • Méthodologie • Etude du génome et génomique comparative (synténie) • Etude du transcriptome • Besoin • Interprétation des données •  Structuration et description des connaissances disponibles chez les insectes (processus biologiques) •  Exploitation automatique de ces connaissances pour interpréter les données Audition Maître de Conférences - Université Montpellier II - Lundi 26 mai 2008

  20. Approche proposée Représentation des processus biologiques chez les insectes Etude comparée des différentes espèces • Méthode • Utilisation de Gene Ontology - Drosophile (Adams et al. Science. 2000 Mar 24;287(5461):2185-95) • Enrichissement de cette ontologie pour l’ensemble des insectes •  Extraction et intégration des connaissances de différentes sources trans-espèces : • KEGG (voies métaboliques : drosophile, bombyx, moustique…) • Reactome (processus biologiques et réactions : drosophile) • Base de données spécialisées • Exploitation de l’ontologie des insectes •  Analyse données d’expression : analyse transversale •  Comparaison trans-espèces • Intégration future de données écologiques ou comportementales Audition Maître de Conférences - Université Montpellier II - Lundi 26 mai 2008

  21. Résultats attendus • Description non ambigüe du domaine Réponses aux questions : • Quels sont les processus biologiques communs à toutes les espèces d’insectes ? • Quels sont les processus biologiques spécifiques à une espèce ? (ex : puceron  parthénogénèse) • Quels sont les réactions spécifiques aux génomes holocentriques ? • Annotation des nouveaux génomes, relations entre les gènes d’insectes sans fonction connue mais présentant des domaines fonctionnels • Prédiction de nouveaux processus biologiques par comparaison trans-espèce (relation avec la biologie de catégories d’insectes : vecteurs de virus, ravageurs, hématophages) Audition Maître de Conférences - Université Montpellier II - Lundi 26 mai 2008

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