Les -omiques

ENSPS 2 TIC-Santé2012-2013

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,• La protéomique : Du gel bidimensionnel à la

spectrométrie de masse. L’interactome.• La métabolomique (l’analyse des métabolites)

GÉNES, GÉNOME, GÉNOMIQUE

La recherche de nouveaux médicaments dans l’ére de la

génomique

Industries du médicament et biotechnologie

Le blockbuster ( 1Milliard d’euros par an)

Les nouveaux paradigmes

Environnement

Fonds génétiques

Mutations individuelles

Xénobiotique

Microbe

Art de vivre

La biologie en comprenant

Jacques Monod1910-1976

James WATSON1928-Francis Crick1916-Jean Dausset

1916-

De la recherche au médicament

• Recherche fondamentale (Génomique)• Technologie (Biotechnologie)• Produits (Réalisation de services, produits,

concepts)

La première loi de la Biologie

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.

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.

3 Retournements de La Stratégie de Recherche

Phénotype Génotype Gènes orphelinsBiologie

Génomique

Spécifique GlobalBiologie

Génomique

ExhaustivitéIndustrialisation

Classification Prédiction

Modélisation

Biologie

Génomique

Bioinformatique

3 Conséquences Structurelles

Production Linéaire des données

Production exponentielle

Biologie

Génomique

Gestion des donnéesMésoinformatique

Individu ÉquipeBiologie

Génomique

ConsortiumProgrammeÉvaluationEurope

Fondamental versus Appliqué

Similarité entre recherche publique et recherche privé

Biologie

Génomique

Attractivité en recherche publique

Evolution des Sociétés

Société Industrielle

Société de la Connaissance

Société de Services

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

Un histoire de la génomique

France et USA au coude à coude

Le Dogme central de la Biologie

Séparation entre la technologie et le concept

Biologie Moléculaire

versus

biologie moléculaire

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)

Industrialisation du Séquençage1981

1999

Bref Historique en France

Le génome humain

Régulation de la synthèse des enzymes du "système lactose", septembre 1970Le Hasard et la Nécessité, p.100, figure 4 (Editions Point Sciences)

3 milliards35 000 gènes

150 000messagers

1 millionprotéines

Le corps humain

Genotype-Phenotype

• Le polymorphisme humain– La théorie de KIMURA

• La pharmacogénétique ou l’épidémiologie moléculaire

• La pharmacogénomique ou des médicaments personnalisés

Une nouvelle génétique

Pharmacogénétique et pharmacogénomique

Les collections biologiques Les Centres de Ressources biologiques (CRBs)

Une carte génétique

Le déséquilibre de liaison

Les marqueurs

Adapted from William E. Evans, * Mary V. Relling, Science Volume 286, Number 5439, Issue of 15 Oct 1999, pp. 487-491

NCIAPCIT(FCGP)

Wellcome TrustBayer 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

The SNP Consortium

F. Sigaux, 2000

Génomique ADN (Gene)

GénomiqueFonctionnelle

Transcriptomique ARN

Protéomique PROTEINE

Métabolomique METABOLITE

Transcription

Traduction

Réactionenzymatique

La nomemclature des …omiques

GenTranscritProteMetabol

~ome Ensemble exhaustif de

GènesTranscritsProtéinesMétabolites

=

GenProte ~omique = Analyse du Génome

Protéome

Quelques définitions…

Variation en génétique humaine: Définition et classification

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

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)

Single Nucleotide Polymorphism (SNP)

Un SNP est un changement d’une base qui apparaît dans plus de 1% de la population.

GATTTAGATCGCGATAGAGGATTTAGATCTCGATAGAG

Une mutation quand la fréquence est inférieure à 0,1 %.

Est-ce que tous les SNPs sont vraiment des SNPs?

• 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

GCATGCAAGCAGATAGCATGCACGCAGATAGCATGCAAGCAGATAGCATGCAAGCAGATAGCATGCAAGCAGATAGCATGCAAGCAGATA

discard low confidenceSNP predictions

Quality control in SNP finding

• Downweighting sequencing errors:– Take into account

• Bases ocurring at variable position• Depth of coverage at the position• Quality score of the postion (from chromatogram)

69,756variable positions

59candidate SNPs

36 candidate SNPs for validation

20 validated SNPs

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.

• Take only 1954 ESTs with available sequencing chromatograms

discard paralogs

• Discard 23 candidate SNPs for “technical reasons”

• Validate SNPs on population samples

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

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

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.

Haplotype est un ensemble séquentiel de SNPs (ou allèles) trouvés sur le même chromosome. Ces SNPs tendent à être transmis ensemble au cours de l’évolution.

Variations dans les chromosomes dans une population.Emergence de variation au cours de

l’évolution

Temps présent

mutation

Déséquilibre de liaison et haplotype

Adam

et

Eve

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

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.

Etude d’associations

Malades Contrôle

Allèle 1 Allèle 2

Marqueur A est associé avec le

phénotype.

Marqueur A:Allèle 1 =Allèle 2 =

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.

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.

Etude de la relation entre les variations génétiques et l’efficacité des médicaments

Drug dose (rel.)

Polymorphic drug-metabolizing enzymes