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IMoMi (interactive Motif Mining database) Une base de données relationelle pour comprendre ladaptation des cellules à lenvironnement Pons Nicolas, Jean-Michel.

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1 iMoMi (interactive Motif Mining database) Une base de données relationelle pour comprendre ladaptation des cellules à lenvironnement Pons Nicolas, Jean-Michel Batto, S.Dusko Ehrlich, Pierre Renault Unité de Génétique Microbienne Colloque DocJ – 30 et 31 mai 2005

2 Cartographier les régulations des gènes chez les streptocoques

3 Quest-ce quun réseau de régulation ? REG 1 M1Gène 1 REG 2 M2Gène 2 Régulation directeRégulation indirecte...

4 n Identifier les ensembles de gènes co-régulés ou régulons. –Régulation assurée par une même protéine régulatrice. –Présence dun site de fixation pour la protéine régulatrice plus ou moins semblable en amont de leur séquence nucléique. n Déterminer les interconnexions entre ces régulons. Comment construire un réseau de régulation ?

5 n Approche intragénomique Étude comparative des séquences en amont des gènes co-régulés (regroupés selon : transcriptome, Kegg, fonction…). n Approche intergénomique (phylogenetic footprinting) Étude comparative des séquences en amont des gènes orthologues dorganismes phylogénétiquement proche. Comment détecter les motifs de régulation ?

6 Stratégie de détection des motifs de régulation Choix dun 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 léchelle des génomes

7 iMoMi (interactive Motif Mining) Regulatory motifs Promoter sequences Ortholog group builder ExtractMotif Sequence DB GenBank The Seed KEGG COG iMoMI DB iMoMI utilities Microarray manager Expression data Orthologous gene clusters Sequence & annotation data iMoMi

8 n Adapté à la détection des motifs dans le cadre des deux approches intragénomique et intergénomique. n Associé au programme de détection de motifs MEME n Outil facilement utilisable par tous –Développé selon et pour les besoins des biologistes –Environnement Windows –Pas de connaissance nécessaire du langage SQL ExtractMotif

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16 Validation n Validation avec Lactococcus lactis n Motifs connus retrouvés –purR, pyrR, gluR, argR, ohR, CIRCE (Guédon et al, 2002) n Nouveaux motifs découverts –fruR (Barrière et al, 2005) –fhuR (Spérandio et al, 2005) –codY (Guédon et al, 2005)

17 Conclusions / Perspectives n Approche validée n Base de données et approches génériques n Actuellement, mise en place dune version dédiée aux streptocoques (25 streptocoques dont 15 différents)

18 Remerciements Léquipe Métabolisme et Régulation Jean-Michel Batto Ozlem Avci Irvin Le Guillou

19 iMoMi (interactive Motif Mining database) Une base de données relationelle pour comprendre ladaptation des cellules à lenvironnement Pons Nicolas, Jean-Michel Batto, S.Dusko Ehrlich, Pierre Renault Unité de Génétique Microbienne Colloque DocJ 2005


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