Pôle Bioinformatique


L’équipe Bioinformatique offre une expertise dans l’analyse de données haut débit, du design expérimental à l’analyse complète du jeu de données. Elle utilise aussi bien les workflows classique d’analyse que le développement de nouvelles approches. Les services de cette équipe sont disponibles aux membres de l’institut GEIST ainsi qu’à des partenariats externes. Un vaste domaine de science OMICS et d’applications bio-informatique sont couverts par les acteurs de la cellule.

Bastien HERVE

Ingénieur d'Etudes, Bio-Informaticien

Erwan SCAON

Ingénieur d'Etudes, Bio-Informaticien

Romain PHILIPPE

Chargé de Recherche, Référent Scientifique

Stéphanie DURAND

Maître de Conférences, Référente Scientifique

L’analyse haut débit de l’ensemble des gènes d’un organisme comporte deux volets. Un volet structural, aussi appelé génomique structurale, permettant d’analyser, par exemple, l’organisation des gènes, leur localisation, détecter des polymorphismes… Et un second volet qui se dit comparatif, également indispensable dans l’étude du génome, qui, compare les structures et fonctions des génomes de différentes espèces afin d’interpréter les effets de la sélection sur l’évolution des génomes.

Applications :

  • Assemblage de génome
  • Détection de variants (SNPs, Indels, SVs)
  • Réarrangements génomique
  • Annotation…

 

Exemple : Identification de cassures double brin (LAM-HTGTS)

  • Séquences d’ADNg, génome de référence
  • Alignement des séquences sur la référence
  • Détection de jonctions
  • Analyses statistiques
  • Visualisation sous forme de circos plot

            

L’étude de l’ensemble des transcrits, c’est à dire l’ensemble des ARNs d’une cellule ou d’une population de cellule, issus de la transcription du génome, permet d’étudier, l’activité des gènes à un temps donné dans un environnement prédéfini. Cette étude, qualitative et quantitative, nous renseigne sur le niveau d’expression des ARNs au sein d’une population.

Applications :

  • Assemblage de transcriptome de novo
  • Expression différentielle
  • Epissage alternatif
  • ARN non codant
  • eQTL…

 

Exemple : Analyse d’expression différentielle

  • Séquences de RNA-Seq, génome de référence, annotation
  • Alignement des séquences sur la référence
  • Calcul des comptes et de l’abondance
  • Analyses statistiques
  • Visualisation des gènes différentiellement exprimés

La caractérisation de la biodiversité d’un environnement particulier par identification des différents organismes présents dans cet environnement, permet d’avoir une vue d’ensemble sur le fonctionnement d’une population.

Applications :

  • Assignation à des unités taxonomiques
  • Assemblage métagénomique
  • Prédiction de gène
  • Métatranscriptomique…

Exemple : Assignation à des unités taxonomiques

  • Création de la base de données de micro-organismes
  • Filtrage des reads
  • Blastn contre les bases de données
  • Assignation taxonomique

L’étude des interactions directs ou indirects entre les différents acteurs d’un réseau biologique, renseigne sur l’importance de chacun de ces facteurs au sein de ce réseau mais également sur l’influence engendré par la soustraction ou l’addition d’un acteur sur l’ensemble des protagonistes.

Applications :

Analyse d’enrichissement par le biais de l’annotation fonctionnelle de gène
Réseaux biologiques d’interaction prédites de gènes / protéines
Analyse topologique et fonctionnelle d’un réseau biologique…

Exemple : Réseau biologique d’interaction de protéines

Analyse transcriptionnelle
Sélection de gènes candidats
Recherche d’interaction de protéines
Création du réseau d’intéraction

L’étude de l’ensemble des protéines, d’une cellule, d’un tissu ou d’une organisme, issus de la traduction du transcriptome, permet d’identifier et de quantifier de manière globale les protéines extraites d’un échantillon mais également leur modification post-traductionnelles, dans un environnement défini.

Applications :

  • Calcul du différentiel d’expression
  • Identification de protéines
  • Reconstruction de protéines
  • Quantification absolue
  • Manipulation de données brutes

Exemple : Identification de protéines et manipulation de données brutes

  • Conversion de données
  • Conversion de spectres MS/MS en listes de pic
  • Requête dans les bases de données protéique
  • Identification de peptides et de protéines
  • Authentification de la détection de peptides et de protéines

Membre des sociétés

Implication dans la formation

Club utilisateurs Bioinformatique

Cours en M2 Bio-Santé de l’Université de Limoges

Encadrement stagiaire DUT

Co-encadrement stagiaire M2

Participation à la diffusion de la culture scientifique (Accueil de collégiens et lycéens)