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

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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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Presentation Transcript
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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

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Cartographier

les régulations des gènes

chez les streptocoques

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REG 1

REG 2

...

M1

Gène 1

M2

Gène 2

Régulation directe

Régulation indirecte

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

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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.
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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.

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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

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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

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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
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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)
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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)

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Remerciements

L’équipe Métabolisme et Régulation

Jean-Michel Batto

Ozlem Avci

Irvin Le Guillou

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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 2005

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