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Les - omiques

Les - omiques. ENSPS 2 TIC-Santé 2012-2013. Plan. Introduction: La définition des – omiques et leurs apparitions en Biologie L’analyse de l’information dans les données Les génomes : de la cartographie au séquençage, Les ARN messagers : de l’hybridation au DNA chip,

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Presentation Transcript

  1. Les -omiques ENSPS 2 TIC-Santé 2012-2013

  2. Plan • Introduction: • La définition des –omiques et leurs apparitions en Biologie • L’analyse de l’information dans les données • Les génomes : de la cartographie au séquençage, • Les ARN messagers : de l’hybridation au DNA chip, • La protéomique : Du gel bidimensionnel à la spectrométrie de masse. L’interactome. • La métabolomique (l’analyse des métabolites)

  3. Génes, Génome, Génomique

  4. La recherche de nouveaux médicaments dans l’ére de la génomique Industries du médicament et biotechnologie

  5. Le blockbuster ( 1Milliard d’euros par an) Maladie Médicament

  6. Fonds génétiques Mutations individuelles Les nouveaux paradigmes Xénobiotique Microbe Art de vivre Environnement Symptomes

  7. La biologie en comprenant James WATSON 1928- Francis Crick 1916- Jacques Monod 1910-1976 Jean Dausset 1916-

  8. De la recherche au médicament • Recherche fondamentale (Génomique) • Technologie (Biotechnologie) • Produits (Réalisation de services, produits, concepts)

  9. La première loi de la Biologie

  10. La Génomique • La séquence d’organismes entiers et d’individus (polymorphisme) • Lien phénotype-génotype • Le transcriptome • Le protéome • La physiologie revisitée : biologie intégrative et génomique fonctionnelle.

  11. La Génomique :Une Nouvelle Biologie. • Exhaustivité et industrialisation de l’acquisition des données, • Gestion, structuration, analyse de grands ensembles de données (Bioinformatique), • Transfert rapide de méthodes, techniques et concepts vers le secteur industriel.

  12. Biologie Phénotype Génotype Gènes orphelins Génomique Biologie Exhaustivité Industrialisation Spécifique Global Génomique Biologie Classification Prédiction Modélisation Bioinformatique Génomique 3 Retournements de La Stratégie de Recherche

  13. Biologie Gestion des données Mésoinformatique Production Linéaire des données Production exponentielle Génomique Biologie Attractivité en recherche publique Fondamental versus Appliqué Similarité entre recherche publique et recherche privé Génomique 3 Conséquences Structurelles Consortium Programme Évaluation Europe Biologie Individu Équipe Génomique

  14. Evolution des Sociétés Société de Services Société Industrielle Société de la Connaissance

  15. Une révolution industrielle ? • Sectorialisation des marchés • Par population • Par individu • Par manière de vivre • Le rôle de la biotechnologie • Big Pharma versus Biotech • Globalisation de la production • La distribution du médicament • Molécules/ identité génétique • Une nouvelle galénique ou biogallénique • Distribution ciblée versus distribution globale

  16. Un histoire de la génomique France et USA au coude à coude

  17. Le Dogme central de la Biologie

  18. Séparation entre la technologie et le concept Biologie Moléculaire versus biologie moléculaire

  19. L’industrialisation de l’acquisition des données • La génomique d’après les Etats-Unies • Une approche industrielle (Histoire de Lee HOOD) • La génomique Française • Une approche Humaniste ( Jean DAUSSET) • Une approche pour le malade (AFM)

  20. Industrialisation du Séquençage 1981 1999

  21. Bref Historique en France

  22. Le génome humain 3 milliards 35 000 gènes 150 000 messagers 1 million protéines Régulation de la synthèse des enzymes du "système lactose", septembre 1970Le Hasard et la Nécessité, p.100, figure 4 (Editions Point Sciences)

  23. Le corps humain

  24. Genotype-Phenotype • Le polymorphisme humain • La théorie de KIMURA • La pharmacogénétique ou l’épidémiologie moléculaire • La pharmacogénomique ou des médicaments personnalisés

  25. Une nouvelle génétique Pharmacogénétique et pharmacogénomique

  26. Les collections biologiques Les Centres de Ressources biologiques (CRBs)

  27. Une carte génétique

  28. Le déséquilibre de liaison

  29. Les marqueurs

  30. The SNP Consortium Adapted from William E. Evans, * Mary V. Relling, Science Volume 286, Number 5439, Issue of 15 Oct 1999, pp. 487-491 Wellcome Trust Bayer Group AG, Bristol-Myers Squibb Co., Glaxo Wellcome PLC, Hoechst Marion Roussel AG, Monsanto Co., Novartis AG, Pfizer Inc., Roche Holding Ltd., SmithKline Beecham PLC, Zeneca Group PLC NCIAP CIT(FCGP) F. Sigaux, 2000

  31. Génomique ADN (Gene) Transcription Transcriptomique ARN Traduction Génomique Fonctionnelle PROTEINE Protéomique Réaction enzymatique METABOLITE Métabolomique La nomemclature des …omiques

  32. Gènes Transcrits Protéines Métabolites Gen Transcrit Prote Metabol Ensemble exhaustif de ~ome = Gen Prote Génome Protéome ~omique Analyse du = Quelques définitions…

  33. Variation en génétique humaine: Définition et classification

  34. Identité des génomes humains • Séquence du génome 99.9% identique • 3,200,000 nucléotides différents • Nombres de différences de bases individuelles: ca. 3 million • Nombres d’acides aminés différents dans le protéome: ca. 100,000

  35. Types de variations • Macro: • Nombre de chromosomes • Duplications de segments, rearrangements, and deletions • Medium: • Séquences répétées • Eléments transposables • Courte délétion, Séquences répétés (microsatellites) • Micro: • Polymorphisme de nucléotides uniques (SNPs) • Délétions et insertions de nucléotides uniques (Indels)

  36. Single Nucleotide Polymorphism (SNP) Une mutation quand la fréquence est inférieure à 0,1 %. GATTTAGATCGCGATAGAG GATTTAGATCTCGATAGAG Un SNP est un changement d’une base qui apparaît dans plus de 1% de la population.

  37. Un SNP est trouvé en comparant la séquence de plusieurs individus. Position 8 variable (A|C) – Est-ce suffisant pour dire que l’on a un SNP ? Deux types d’erreurs Inclusion de paralogues dans l’alignement Erreurs de séquences Est-ce que tous les SNPs sont vraiment des SNPs? GCATGCAAGCAGATA GCATGCACGCAGATA GCATGCAAGCAGATA GCATGCAAGCAGATA GCATGCAAGCAGATA GCATGCAAGCAGATA

  38. Quality control in SNP finding • Take only 1954 ESTs with available sequencing chromatograms • Downweighting sequencing errors: • Take into account • Bases ocurring at variable position • Depth of coverage at the position • Quality score of the postion (from chromatogram) 80,469 variable positions • Screening out paralogs: • Paralogs differ in 1/50 positions; SNPs occur in 1/1000 positions: ESTs with more tha expected number of mutations classified as paralogs and removed. discard paralogs 69,756 variable positions discard low confidence SNP predictions 59 candidate SNPs 36 candidate SNPs for validation • Discard 23 candidate SNPs for “technical reasons” • Validate SNPs on population samples 20 validated SNPs

  39. Application des données de SNPs • Etude de l’évolution • Histoire évolutionnaire des populations • Empreinte génétique • Police criminelle et vérification parentale • Marqueurs pour étude génotype/phénotype • Médecine individualisée • La plupart des gènes contiennent des SNPs • 93% des gènes ont au moins un SNP • 39% des gènes en ont plus de 10

  40. Types de SNPs • Génique, SNPs dans les exons • non synonyme • Maintien ou altération de la fonction de la protéine • synonyme • Maintien ou modification de la traduction • Génique, SNPs dans les introns ou dans les parties régulatrices • SNPs dans les parties régulatrices • Maintien ou modification de l’expression du gène • SNPs dans les introns • Maintien ou modification de l’épissage • SNPs associés • Habituellement dans les parties intergéniques

  41. Termes associés avec les marqueurs génétiques Liaison: comment deux marqueurs génétiques sont liés lors de la transmission. Déséquilibre de liaison (LD)fait références aux allèles plutôt qu’aux marqueurs : si deux allèles (ou deux SNPs) sont hérités ensemble plus souvent que ce qui est prédit, on dit que les allèles sont en déséquilibre de liaison. Haplotypeest un ensemble séquentiel de SNPs (ou allèles) trouvés sur le même chromosome. Ces SNPs tendent à être transmis ensemble au cours de l’évolution.

  42. Emergence de variation au cours de l’évolution Temps Déséquilibre de liaison et haplotype Variations dans les chromosomes dans une population. Adam et Eve mutation présent

  43. Une maladie génétique simple • Un marqueur, avec deux allèles/haplotypes • Récessif – seul l’homozygote a un phénotype malade • L’allèle récessif est en déséquilibre de liaison avec les SNPs 1’ et 2’ • Le génotype permet de prédire le phénotype

  44. Une maladie génétique complexe • Trois marqueurs, chacun avec deux allèles/haplotype block • Phénotype est quantitative (gravité de la maladie (QTL, quantitative trait loci ) • L’information sur l’haplotype n’est pas un prédicteur certain mais peut être statistiquement corrélé (étude d’association) • P1 et P2 sont deux populations différentes.

  45. Contrôle Malades Allèle 1 Allèle 2 Marqueur A: Allèle 1 = Allèle 2 = Marqueur A est associé avec le phénotype. Etude d’associations

  46. Exemples de SNPs associés à des maladies Hypomagnesie primaire • Malades incapable de maintenir un niveau suffisant de Magnésium dans le sérum. • Géne en cause : sous unité g de Na/K ATPase (123G->A = Gly->Arg dans la région trans-membranaire) – mutation empêche le ciblage de la protéine vers la membrane cellulaire. • SNPs mitochondriaux • >50 SNPs mitochondriaux impliqués dans des maladies • Le plus souvent affecte des tissus à grande consommation d’énergie • BRCA1 (breast cancer-associated antigen 1) • Mutation silencieuse modifiant l’épissage (A. Krainer, CSHL) • Exons contient des « exonic splicing enhancers » et des « exonic splicing silencers » ce qui conduit à des épissages alternatifs aberrants.

  47. Exemples de SNPs conduisant à des phénotypes altérés Glucose-6-phosphate dehydrogenase et favisme • Premier enzyme dans la branche de l’oxydation des pentoses. Il réduit le NADP+ en NADPH • Différentes mutations inhibent partiellement ou complètement l’activité enzymatique • Les personnes (10%) avec un enzyme inactif ont une anémie hémolytique lorsqu’ils consomment des fèves (elles contiennent de l’ H2O2 – NADPH est nécessaire pour détoxifier) • CytP450 mutations et réponse aux médicaments • Cytochrome P450 – métabolisent et activent de nombreux médicament • On divise la population en normal, lent et ultra-rapide métaboliseurs • Deux gènes important chez l’homme : • 2D6 – requis pour plus de 40 médicaments • 2C19 – actives mephentyoin (épilepsie); 2-3% Caucasiens et 23% Asiatiques sont des métaboliseurs lents.

  48. Etude de la relation entre les variations génétiques et l’efficacité des médicaments Drug dose (rel.)

  49. Polymorphic drug-metabolizing enzymes

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