Analyse rétrospective de données de biopuces

Etudiants Pierre MARGUERITE Isabelle PHILIP

Etude de l’expression des gènes du tissu placentaire dans les grossesses diabétiques avec macrosomies par la technique des

« Microarrays ».

Tuteurs Pierre-Marie DANZE

Arnaud SCHLOESING DESS Bioinformatique – Lille

Plate-forme de génomique fonctionnelle   

Projet Bioinformatique

16 avril 2004 DESS BIOINFORMATIQUE Pierre MARGUERITE - Isabelle PHILIP

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Le projet bioinformatique

I. Les données de biopuces 1. Etude initiale 2. Analyse initiale

II. L’analyse rétrospective1. Différentes étapes2. Perspectives et recommandations

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Etude initiale: présentation

•Gènes marqueurs d’une « grossesse macrosomique »

•Etude de transcriptome de tissus placentaires

•3 profils - 2 patientes • sans diabète - grossesse normale - témoins T1 et T2• diabète type 1 - macrosomie foetale - DM1 et DM2• diabète type 1 - sans macrosomie foetale - DSM1 et

DSM2

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Etude : les biopuces

•5 lames

•1920 gènes

•3 dépôts (spots) identiques par gène - Triplicate

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Analyse initiale

•Normalisation Lowess

•2 approches différentes•Comparaison intra/inter profil

•Ebauche d’analyse par classification

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Analyse rétrospectiveDifférentes étapes

I. Normalisation

II. Sélection par un seuil d’expression sur lames DM

III. Confrontation des profils de patientes

IV. Classification

V. Dernière sélection : gènes candidats ?

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Logiciel Jaguar

Logiciel MIDASLowess

Par bloc

Bruit de fond

Flags

Triplicates

Données normalisées

Normalisation

1920 gènes

50-60 %

100%

X 5

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Normalisation : qualité des spots

• Spots écartés en fonction des flags

• Trop peu de signal (Cy3 et Cy5)• Biopuces non dédiées • -> 23% des spots

• Forme du spot non conforme (Cy3 ou Cy5)• 30% des spots

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Sélection par un seuil d’expression sur lames

DM

•Rôle du seuil d’expression S• Ratio d’expression R = Log2(Cy5/Cy3) • - S < R < + S

•Quelle valeur de seuil ?DM1 DM2

S = 0,5 |Cy5| = 1,414 *|Cy3| 237 – 12 % 389 – 20%

S = 1 |Cy5| = 2 *|Cy3| 41 - 2% 55 – 3%

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Confrontation des profils de patientes

T2

DM

DSM

T2 DM DSM

S = 0,5 => 58 gènes

S = 1 => 6 gènes

Confrontation - Profils d’expression des gènes

Rejet Rejet

4 confrontations différentes

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Classification

• Classification hiérarchique non adaptée

• K-means• Différentes distances• Recherche du nombre de centres

• Sélection visuelle des clusters• Liste de 63 gènes

nécessité d’une dernière sélection

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Dernière sélection : gènes candidats ?

•Gènes répondant à 2 critèresSeuil d’expression de 1 entre DM et T2Seuil d’expression de 1 entre DM et DSM

•AF055033

•NM_000457

•NM_003840

•NM_014517

•NM_001344

•NM_007218

•AK025844

•U80232

•D26067

•NM_013403

• Aucun gène identifié par l’analyse initiale

SynthèseNotre approche

1 2

Normalisation

Outils

Méthode

Finesse Local

Flags Oui

Bruit de fond Oui

Correction

Flags

Calcul médiane triplicate Oui

Suppre° pts +- 15% médiane

Oui

Triplicate Moyenne géométrique

Ratio d’intensité

Analyse

Seuil d'expression 0,5 1

Comparaison intra groupe Oui Non Non

Comparaison inter groupe

Résultat 14 gènes 2 à 10 gènes

Moyenne arithmétique

Log2 (moy. Cy5 / moy.Cy3)

Oui

Non

Midas

Lowess

Global

Non

Analyse initiale

Non

Suppression manuelle

Non

? ?

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Perspectives et recommandations

• Impact du logiciel de lecture• Options de normalisation

• Traiter les spots rejetés / forme ?

• Choix du seuil d’expression

=> Etude avec biopuces de référence

• Multiples options faire des choix

• Nécessité d’un certain recul• Intention protocole, design, démarche

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Bilan

•Apport technique • Biopuce• Normalisation• Classification

•Dialogue enrichissant avec les biologistes