Symbiose seminars

  • Séquençage SMRT et génome mitochondrial atypique des cloportes.

    Jean Peccoud (université Poitiers)
    Thursday, April 6, 2017 - 10:30
    Room Aurigny
    Talk abstract: 
    Les cloportes (Isopodes: oniscidés) possèdent un génome mitochondrial curieux. Il est composé d’une unité génomique de 14 kb dans une molécule linéaire, et d’un dimère circulaire de 28 kb composé de 2 unités en palindrome. Chaque individu porte les deux types de molécules.
    Par ailleurs, un même locus de ce génome semble coder 2 ARNt car chaque individu présente une variation d’un nuclétotide (SNP) au niveau de l’anticodon. Ainsi, ce locus peut, selon la base du SNP, coder pour l’ARNt Valine ou l’ARNt Alanine. Deux autres locus "double ARNt" ont été identifiés au sein de plusieurs espèces de cloportes. La variation à chacun de ces locus doit être maintenue dans chaque individu sous peine de mort par défaut d’un gène d'ARNt. Ceci constituerait une hétéroplasmie:  la présence de molécules d'ADN homologues portant différentes séquences dans le cytoplasme. Cette hétéroplasmie vitale serait maintenue depuis des millions de générations.
    Cependant, il reste possible que cette apparente hétéroplasmie reflète le fait que les 2 unités génomiques composant le dimère ne soient pas totalement identiques, et que chacune code un jeu d’ARNt. Le dimère dans son ensemble pourrait coder tous les ARNt vitaux. Cette hypothèse en contredit néanmoins une autre : on suppose que le dimère provient de la réplication du monomère, chaque brun du monomère devenant une unité génomique du dimère. Le dimère devrait donc être totalement palindromique, et ne pas pouvoir encoder plus d’ARNt que le monomère dont il est issu. Comment résoudre ce casse-tête ?
     Le séquençage SMRT (Single Molecule Real Time) de Pacific Biosciences a permis d’apporter des réponse définitives à ce questionnement, en clarifiant l’hétéroplasmie, les conversions entre dimères et monomères, ainsi que l’évolution de ce génome atypique.
  • Modélisation logique et raisonnement qualitatif pour la compréhension du comportement des complexes Biomolecular Network

    Ali AYADI (icube Strasbourg)
    Thursday, March 30, 2017 - 10:30
    Room Aurigny
    Talk abstract: 

    La biologie des systèmes vise à modéliser, décrire et comprendre le comportement des organismes vivants, à savoir, celui de la cellule. Cet organisme vivant est représenté par un réseau biomoléculaire complexe. Dans la littérature, la plupart des recherches se concentrent uniquement sur la modélisation des parties isolées de ce réseau, comme le réseau métabolique ou le réseau de régulation génétiques. Cependant, pour bien comprendre le comportement d'une cellule, il serait indispensable de modéliser et analyser le réseau biomoléculaire dans son ensemble.

     

    Les approches et méthodologies actuellement disponibles ne répondent pas suffisamment à ces exigences. En combinant une modélisation logique, une approche sémantique et un raisonnement qualitatif, nous proposons une plate-forme qui permet aux biologistes de simuler les changements d'états des réseaux biomoléculaires dans le but de diriger leurs comportements d’un état quelconque à un état spécifique.

     

    Dans la présentation, nous proposons d'abord une introduction portant sur les principales notions du sujet. Ensuite, nous présentons une approche logique pour décrire et modéliser les réseaux biomoléculaires complexes suivant la théorie des systèmes. Cette modélisation est basée sur les aspects structurels, fonctionnels et comportementaux. En outre, nous proposons une approche sémantique basée sur quatre ontologies pour fournir une riche description pour la modélisation d'un réseau biomoléculaire et de ses changements d'états au cours du temps. Nous présentons également une méthode de raisonnement qualitatif, basée à la fois sur la modélisation logique et sémantique, pour simuler qualitativement le réseau biomoléculaire et interpréter son comportement dans le temps.

    L'applicabilité de nos approches est illustrée par une étude de cas qui porte sur l'autorégulation du gène 32 du phage T4. Ces approches fournissent les éléments nécessaires pour modéliser, analyser, raisonner et comprendre le comportement dynamique et les différents états de transition des réseaux biomoléculaires complexes.

     

     

     

    English version:

     

     

    Title:

    Formal Modeling and Qualitative Reasoning for understanding the behaviour of complex Biomolecular Network

     

    Abstract:

    Systems biology models aim to describe and understand the behaviour of a cell. This living organism is represented by a complex biomolecular network. In the literature, most researches focus only on modeling isolated parts of this network, such as the metabolic network or the gene regulatory network. However, to fully understand the behaviour of a cell we should model and analyze the biomolecular network as a whole.

     

    Currently available approaches and methodologies do not address these new requirements sufficiently. By combining a logical modeling, a semantic approach and a qualitative reasoning, this talk deals with a platform that enables biologists to simulate the state changes of biomolecular networks with the goal of steering their behaviours.

     

    To this end, we firstly offer an introduction to the main ideas of the subject. Second, we present a logic-based approach for describing and modeling complex biomolecular networks following systems theory. This modeling is based on the structural, functional and behavioural aspects.

    In addition, we propose a semantic approach based on four ontologies to provide a rich description for modeling a biomolecular network and its state changes. We also present a method of qualitative reasoning, based on both the logical and semantic modeling, to qualitatively simulate the biomolecular network and interpret its behaviour over time.

     

    The applicability of our approaches is illustrated through a case study related to the autoregulation of the bacteriophage T4 gene 32. These approaches provide the necessary elements to model, analyze, reason and understand the dynamic behaviour and the transition states of complex biomolecular networks.

  • 10xgenomics

    Mickael Ploquin (10xgenomics)
    Thursday, March 23, 2017 - 10:30
    Room Metivier
    Talk abstract: 

    HUMAN GENETICS
    10x’s products enable a deeper understanding of human genetics.Long range phasing and resolution of structural variants are crucial content for genetic studies.

    LONG RANGE PHASING
    10x’s GemCode Technology uncovers long range phasing of SNPs. The Chromium™ Whole Exome Sequencing Kit phases SNPs and indels to reveal critical cis/trans relationships, including across genes with long introns.

     
    The human genome is diploid, with each cell containing a copy of both the maternal and paternal chromosomes. A comprehensive understanding of human genetic variation requires identification of the order, structure and origin of these sets of alleles and their variants across the genome. Haplotypes, the contiguous phased blocks of genomic variants specific to a given homolog, are essen­tial to such analysis. Genome-scale haplotype analysis has many advantages in genetic studies. Phasing of germline variants can be used to identify causative mutations in pedigrees, determine the structure of genomic rearrangement events and unravel cis- versus trans-relationships of ostensibly linked variants

    SINGLE CELL

    High-throughput, single-cell expression measurements enable discovery of gene expression dynamics for profiling individual cell types. the Chromium Single Cell Controller which is a dedicated instrument for single cell applications and features a simple and comprehensive workflow, enabling users to quickly and easily prepare single cell sequencing libraries in less than one workday. With the unique ability to interrogate hundreds to millions of cells, the Single Cell Chromium Controller supports a variety of applications, including the existing Chromium™ Single Cell 3’ Solution for single cell transcriptomics, as well as a potential future product featuring the ability to perform full-length sequencing of paired expressed V(D)J segments from single B or T cells. 

  • Annotating long non-coding RNAs in model and non-model organisms using a Random Forest strategy

    Valentin Wucher (IGDR)
    Thursday, March 16, 2017 - 10:30
    Room Aurigny
    Talk abstract: 

    Le séquençage du transcriptome (RNA-seq) est devenu un standard pour identifier et caractériser les différentes populations d'ARN. Néanmoins, l'une des principales difficultés consiste à pouvoir classer les nouveaux transcrits et notamment différencier les ARN qui seront traduits en protéines (ARNm/mRNA) des ARN longs non-codants (ARNlnc/lncRNA). Dans ce but, nous avons développé FEELnc (FlExible Extraction of LncRNAs), un programme ne nécessitant pas d'alignements de séquences (alignment-free) et qui permet d'annoter les ARNlnc via une stratégie Random Forest basée/entraînée sur les fréquences de multiples k-mer et une définition d'ORF relâchée. Comparées avec 5 autres méthodes, les performances de FEELnc montrent des résultats similaires ou meilleurs sur des jeux de données connus de lncRNA/mRNAs issus de l'annotation de référence GENCODE (homme et souris) et NONCODE (base de données d'ARNlnc chez des espèces non-modèles). FEELnc automatise aussi l'annotation des ARNlnc en sous-classes distinctes (génique et intergéniques) et permet d'identifier des ARNlnc même sans séquences d'ARN longs non-codants en apprentissage, ce qui permet son utilisation pour des espèces non-modèles. FEELnc a été utilisé chez 3 espèces non-modèles : le chien, le poulet et l'algue (Ectocarpus), permettant l'identification de plusieurs ARNlnc.

  • Using EDAM and bio.tools for the integration of bioinformatics resources

    Hervé Menager (Institut Pasteur)
    Thursday, March 9, 2017 - 10:30
    Room Aurigny
    Talk abstract: 

    The ELIXIR infrastructure is currently building bio.tools, a registry of bioinformatics tools and data services. The aim of this registry is to provide the scientific community with a portal to enable the discovery and the use of the resources needed to conduct bioinformatics analyses. This registry includes detailed description of the tools and services, which relies, among other things, on the use of the EDAM ontology, a community-led vocabulary that has been developed to describe in a consistent manner bioinformatics data and methods. I will here present this effort, and detail the perspectives of collaboration of bio.tools with other initiatives to improve the discovery, deployment, integration and reproducibility of bioinformatics resources. 

     

  • CANCELED

    Céline Rouveirol (LIPN)
    Thursday, March 2, 2017 - 10:30
    Room Aurigny
    Talk abstract: 

    CANCELED 

  • MatrixDB : de la curation aux réseaux d’interactions

    Sylvie RICARD-BLUM (Université Lyon 1 - ICBMS)
    Thursday, February 9, 2017 - 10:30
    Room Aurigny
    Talk abstract: 

    La matrice extracellulaire humaine est constitué de 274 protéines (collagènes, fibronectine, laminines) et protéoglycanes et de 747 protéines associées (enzymes, facteurs de croissance) (Naba et al., 2012 Matrix Biol 31: 371-2). Elle contient également des polysaccharides complexes, les glycosaminoglycanes. Elle constitue un réseau tridimensionnel d’interactions qui assure l’architecture, la cohésion et les propriétés mécaniques des tissus et les interactions avec les cellules. Les interactions biomoléculaires s’influencent mutuellement in vivo et sont conditionnées par le contexte moléculaire et biologique. Les perturbations de ce réseau par la modification de la concentration des constituants (fibrose), de leur repliement (maladies neurodégénératives) et par des mutations sont associées à des processus pathologiques. Nous avons construit une base de données d’interactions spécifiques de la matrice extracellulaire, MatrixDB (http://matrixdb.univ-lyon1.fr/, Chautard et al. Nucleic Acids Res 2011 39: D235-40, Launay et al. Nucleic Acids Res 2015 43: D321-7) qui appartient au consortium IMEx (International Molecular exchange consortium, Orchard et al. Nat Methods 2012 9: 345-50, http://www.imexconsortium.org/ ) dont elle suit les règles de curation. MatrixDB contient des données sur des interactions protéine-protéine et protéine-glycosaminoglycane dont au moins un des partenaires est extracellulaire et permet de construire des réseaux d’interactions extracellulaires dynamiques intégrant la cinétique et l’affinité  des interactions (Peysselon et Ricard-Blum Matrix Biol 2014 35: 73-81), des réseaux d’interactions spécifiques d’un tissu en intégrant des données transcriptomiques, d’une  molécule (Gubbiotti et al. Matrix Biol. 2016 55: 7-21) ou d’un processus pathologique (Salza et al. J Alzheimers Dis 2017 Jan 18. doi: 10.3233/JAD-160751. [Epub ahead of print]). Nous travaillons actuellement à l’intégration de données protéomiques obtenues à partir de tissus sains et tumoraux et à la standardisation des séquences et des caractéristiques des glycosaminoglycanes qui sont impliquées dans leurs interactions avec des protéines de façon à rendre MatrixDB interopérable avec les bases de données de glycobiologie. 

  • Some Elements about Exploratory Knowledge Discovery with Formal Concept Analysis

    Amedeo Napoli (Loria)
    Thursday, February 2, 2017 - 10:30
    Room Aurigny
    Talk abstract: 

    In this presentation, we discuss the process of Exploratory Knowledge Discovery using Formal Concept Analysis (FCA), a formalism for data and knowledge processing. FCA starts with a binary context and outputs a concept lattice, which can be visualized, navigated and interpreted by human agents, and which is processable by software agents. FCA can be extended with pattern structures for dealing with complex data such as Linked Data. Indeed, the growth of Linked Data has led to challenging aspects regarding quality assessment and data exploration of RDF triple collections. In this way, we discuss the completeness of Linked Data w.r.t. the existence of potential concept definitions in terms of necessary and sufficient conditions.More practically, we present a technique based on FCA and pattern structures which organizes RDF data into a concept lattice. This allows data exploration as well as the discovery of implications, which are used to automatically detect missing information and to complete RDF data.Experiments on the DBpedia knowledge base show that the approach is well founded and effective. Moreover, this provides means for bridging the data and knowledge dimensions of knowledge discovery in the Linked Data cloud.

  • Spéciation chez un groupe diversifié de papillons Amazoniens

    Marianne Elias (Museum National d'Histoire Naturelle)
    Thursday, January 26, 2017 - 10:30
    Room Aurigny
    Talk abstract: 

    Les papillons néotropicaux Ithomiini sont remarquables à de nombreux égards : ils contiennent des défenses chimiques et portent des colorations avertissant les prédateurs de leur toxicité ; ils ont pour la plupart des ailes partiellement transparentes ; ils sont très abondants et diversifiés, puisque le groupe compte 390 espèces, pour un âge de 32 millions d’années. Quel sont les raisons du succès écologique et évolutif des Ithomiini ? Nous mettons en œuvre des approches phylogénétiques, expérimentales et génomique pour tester différentes hypothèses de diversification, comme le rôle de l’histoire géologique des neotropiques et celui d’adaptations écologiques (plante-hôte, colorations des ailes, habitat). Dans cet exposé, je présenterai nos principaux résultats sur la diversification du groupe à l’échelle macroévolutive (patterns phylogénetiques de spéciation) et macroécologique (écologie des communautés), qui suggèrent un rôle prépondérant de l’orogenèse Andine, couplé à des adaptations générant de l’isolement reproductif. Je présenterai aussi nos travaux en cours à l’échelle microévolutive (expériences et génomique des populations), qui visent à examiner dans le détail le processus de spéciation.

  • in silico at Sanofi: illustrations at the research level

    Anne Olivier-Bandini - Charles Bettembourg (Sanofi)
    Thursday, January 19, 2017 - 10:30
    Room Aurigny
    Talk abstract: 

    Sanofi est un acteur majeur de l'industrie pharmaceutique, impliqué dans la recherche et le développement de médicaments pour des aires thérapeutiques majeures en santé humaine. L'utilisation, en autres, d'approches in silico a permis ces dernières années de diminuer le taux d'attrition de projets en phase clinique en lien avec un problème pharmacocinétique (absorption, distribution, métabolisme et excrétion du médicament). Un défi aujourd'hui est de mieux s'assurer de l'efficacité des produits développés sur leurs cibles thérapeutiques. En effet, une part importante des échecs en recherche clinique, notamment en phase 2, sont liés à un manque d'efficacité des produits, que l'on souhaiterait mettre en évidence de façon plus précoce en recherche pré-clinique. C'est l'objectif de la recherche translationnelle, qui s'appuie sur les connaissances obtenues au plus près du patient. En intégrant les données des différents domaines omiques obtenues dans ce cadre translationnel in vivo et in vitro, il est possible de définir, de valider et d'invalider des hypothèses concernant des mécanismes d'action et d'identifier des biomarqueurs relatifs à une cible thérapeutique et à l’action d’un produit.

    Après une brève présentation générale de Sanofi, nous présenterons l'approche in silico appliquée tout au long de la chaîne de valeur du médicament. Nous illustrerons cette approche par un exemple de collaboration public-privé dans le cadre d'une maladie rare, la maladie de Lesch-Nyhan. Puis nous décrirons l'approche translationnelle en recherche pharmaceutique. Enfin, nous présenterons un exemple d'intégration et d'interrogation de données utilisant AskOmics.

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