IMoMi (interactive Motif Mining database)
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Pons Nicolas, Jean-Michel Batto, S.Dusko Ehrlich, Pierre Renault PowerPoint PPT Presentation


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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


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

les régulations des gènes

chez les streptocoques


REG 1

REG 2

...

M1

Gène 1

M2

Gène 2

Régulation directe

Régulation indirecte

Qu’est-ce qu’un réseau de régulation ?


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.


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.


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


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


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


ExtractMotif


ExtractMotif


ExtractMotif


ExtractMotif


ExtractMotif


ExtractMotif


ExtractMotif


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)


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)


Remerciements

L’équipe Métabolisme et Régulation

Jean-Michel Batto

Ozlem Avci

Irvin Le Guillou


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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