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La génomique appliquée aux espèces non modèles - Entretien avec Denis Tagu

A l’heure actuelle, les grands projets internationaux de génomique sont centrés sur les espèces modèles. Denis Tagu, directeur de l’Unité Mixte de Recherche Igepp a publié cet été dans la revue BMC Genomic, un point de vue sur la manière d’appliquer la génomique aux organismes non modèles. Il revient sur les grandes lignes de sa proposition et le contexte dans lequel elle s’inscrit.

Séquences de protéines sur un écran d'ordinateur.. © Bertrand NICOLAS - Inra, NICOLAS Bertrand
Par Service communication Inra Rennes
Mis à jour le 28/10/2014
Publié le 27/10/2014

On parle beaucoup de génomique, d’intégration des données « omiques », où en est-on aujourd’hui ?

Les approches de génomique explosent avec les grands programmes internationaux. La première étape a été celle du séquençage du génome. Mais avoir un génome séquencé ne suffit pas. Il faut pouvoir analyser les éléments fonctionnels de ce génome et surtout intégrer les données pour produire de la connaissance utile à la compréhension de la complexité du vivant. C’est l’ambition des projets Encode et modEncode. Un autre point essentiel repose sur l’association entre la génomique, la bio-informatique et la modélisation mathématique. Grâce aux modèles, nous pouvons visualiser les relations entre les gènes qui sont fonctionnels dans une situation donnée et ainsi mieux analyser les données. Cette représentation graphique du réseau de gènes est utile pour pointer les éléments géniques importants pour les processus étudiés sur lesquels nous biologistes devons travailler plus en profondeur.

Ce constat est-il partagé aujourd’hui ?

Oui et non. Certains pensent que l’on en fait trop en génomique. Des quantités énormes de données sont générées, ça coûte cher et on ne sait pas quoi en faire. L’idée n’est pas de rejeter les approches génétiques ; elles ont été et resteront essentielles pour nous. L’intégration des données « omiques » est une opportunité pour décrypter des mécanismes biologiques extrêmement complexes et les appréhender dans leur ensemble. Grâce à cette approche, on peut focaliser sur des fonctions biologiques et démontrer ainsi qu’elles sont clés.

Dans quel contexte s’inscrit la proposition soumise à la discussion des lecteurs de BMC Genomics ?

Nous sommes partis du constat qu’à l’heure actuelle la connaissance fine de la biologie des organismes est liée à l’étude d’un nombre restreint de modèles. La levure pour les champignons, Escherichia coli pour les bactéries, la drosophile pour les insectes ou encore Arabidopsis pour les plantes. Or ces organismes modèles ne couvrent pas toute la diversité écologique. Nous ne remettons pas en cause le fait que les organismes modèles ont largement contribué à mieux connaître le vivant : ils sont même essentiels aux avancées profondes sur le fonctionnement du vivant. Nous proposons cependant une autre étape vers un élargissement à la diversité fonctionnelle des organismes peuplant notre planète.

Quels sont les éléments clés de votre proposition que vous appelez « neoEncode » ?

Les projets de type «Encode» sont des projets extrêmement ambitieux qui sont menés à l’échelle d’une communauté scientifique internationale. Notre objectif n’est pas de proposer un nouveau consortium pour les espèces non-modèles mais d’inciter les initiatives de type «bottom-up» au sein des laboratoires. Nous avons voulu montrer que l’on peut faire de la « omique » à l’échelle d’un labo, à condition de se focaliser sur un organisme, voir un tissu bien précis, et surtout sur une question biologique originale ne pouvant être étudiée sur les organismes modèles. D’où notre proposition de feuille de route avec des conseils du type : partir d’un génome de référence, prioriser les analyses, générer tel type de données. Dans Encode, l’ambition était de connaître le fonctionnement de tous les éléments du génome d’un organisme modèle, dans n’importe quelles conditions. Nous c’est l’inverse : nous souhaitons utiliser ces approches développées par Encode mais sur un trait biologique particulier. Notre objectif est de développer un réseau de communautés neoEncode qui s’appuie sur cette feuille de route afin d’échanger et d’améliorer les projets menés à l’échelle d’équipe de recherche.

En savoir plus

Les technologies «omiques» (génomique, protéomique, métabolomique…) ont considérablement modifié l’échelle des données analysables et la forme des protocoles de recherche scientifique. Les technologies «omiques» permettent de générer des quantités énormes de données à des niveaux biologiques multiples : du séquençage des gènes à l’expression des protéines et des structures métaboliques, ces données peuvent couvrir tous les mécanismes impliqués dans les variations qui se produisent dans les réseaux cellulaires et qui influencent le fonctionnement des systèmes organiques dans leur totalité (Nicholson, Lindon, 2008; Wilke et al., 2008).

Projets Encode
Suite au premier séquençage complet du génome humain (2003), le projet Encode (Encyclopedia of DNA Elements) a été lancé pour identifier tous les éléments fonctionnels du génome humain. Le projet, basé sur un consortium mondial d’équipes de recherche, a produit une richesse sans précédent de données, accessibles via des bases de données publiques. D’où l’idée d’un projet similaire sur les organismes modèles, dénommée modEncode afin d’identifier les éléments fonctionnels dans les génomes de ces organismes.

A propos de

Genomic data integration for ecological and evolutionary traits in non-model organisms
Article co-écrit avec John Colbourne de l’Université de Birminghan (School of Bioscience) et Nicolas Nègre de l’Inra de Montpellier (UMR DGIMI)

Le point de vue des auteurs est ouvert à la discussion sur le site web de la revue.