Les 15 dernières années ont été passionnantes pour la biologie végétale. Des centaines de génomes de plantes ont été séquencés, le RNA-seq a permis d'établir des profils d'expression à l'échelle du transcriptome, et une prolifération de méthodes basées sur le "-seq" a permis de déterminer les interactions protéine-protéine et protéine-ADN à peu de frais et à haut débit. Dans Plant Bioinformatics sur Coursera.org, nous avons couvert 33 outils en ligne spécifiques aux plantes, des navigateurs de génome à l'exploration de données transcriptomiques en passant par les analyses de promoteurs/réseaux et autres, et dans ce Plant Bioinformatics Capstone, nous utiliserons ces outils pour émettre une hypothèse sur le rôle biologique d'un gène de fonction inconnue, résumée dans un rapport de laboratoire écrit.
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Cap sur la bioinformatique des plantes
Ce cours fait partie de Spécialisation Méthodes bioinformatiques pour les plantes
Instructeur : Nicholas James Provart
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Il y a 5 modules dans ce cours
Dans le module de la semaine 1, nous allons utiliser un exemple de gène de fonction (en grande partie) inconnue d'Arabidopsis, At3g20300, et voir ce que les bases de données en ligne peuvent nous apprendre sur ce gène. La partie A utilise les outils que nous avons explorés dans Plant Bioinformatics pour rassembler des informations sur le gène/produit du gène, telles que sa taille, ses homologues, sa relation phylogénétique avec d'autres séquences, des informations sur le domaine et la localisation subcellulaire. La partie B explore les bases de données sur l'expression des gènes pour voir où ce gène est exprimé. Souvent, l'endroit et le moment où un gène est exprimé peuvent nous donner des indices sur sa fonction.
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Souvent, la fonction des gènes qui sont coexprimés avec un gène de fonction inconnue peut nous donner des indications sur la fonction de ce gène. Les chercheurs utilisent désormais souvent les analyses de coexpression comme "écrans primaires" pour identifier de "nouveaux" gènes dans les voies biologiques (quelques exemples sont décrits dans Usadel et al., 2009). Un autre aspect intéressant est de savoir si les promoteurs de ces ensembles de gènes coexprimés contiennent des motifs cis-régulateurs communs. Dans la partie A, nous explorerons les gènes qui sont coexprimés avec At3g20300, et dans la partie B, nous rechercherons des motifs de régulation communs.
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L'analyse de l'enrichissement de l'ontologie des gènes pour un ensemble de gènes coexprimés est souvent utile pour comprendre ce que fait ce groupe de gènes. En effectuant de telles analyses avec un ensemble de gènes coexprimés, pouvons-nous déduire un rôle pour notre gène de fonction inconnue ? Nous étudierons cet aspect dans la partie A, ainsi que les voies potentielles dans lesquelles la liste de gènes est impliquée. Dans la partie B, nous utiliserons d'autres outils de réseau pour étudier les liens supplémentaires avec d'autres gènes, au-delà de ceux suggérés par la coexpression. Il est parfois utile de les étudier également ! Une fois encore, nous utiliserons At3g20300 comme exemple.
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Nous allons maintenant reprendre les analyses ci-dessus et synthétiser les informations qu'elles contiennent dans un projet de rapport de laboratoire/essai décrivant la fonction putative de notre gène d'intérêt dont la fonction est inconnue. Nous nous appuierons sur la littérature pour décrire ce que l'on sait des gènes apparentés et nous proposerons des expériences pour tester nos hypothèses sur la fonction potentielle de notre gène.
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Sur la base des commentaires des pairs, nous peaufinerons notre projet pour soumettre un rapport final ! Le rapport doit comporter environ 13 à 15 pages (en double interligne), y compris les figures, qui doivent être incluses en ligne. Le nombre de pages n'inclut pas les méthodes ni les références (voir l'exemple de rédaction pour le format).
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