Bioinformatique en génomique évolutive
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Bioinformatique en génomique évolutive
Elsa Petit
ParcoursProjet actuel Projet futur Enseignement
Parcours• 1997-2000: Ecole d’Ingénieurs des Travaux Agricoles, Bordeaux
• Option pathologie végétale• Eté 1999: Iowa State University, Prévision de l’anthracnose de la pastèque• Eté 2000: University of California, Effet de l’environnement sur le risque d’oidium
• 2000-2005: Thèse de pathologie végétale, University of California, Davis• Contrôle des champignons pathogènes responsables de la maladie du pied-noir de la vigne
• 2005-2006: Ingénieur bioinformatique, Génopole, Evry• Entreprise Atragene, France
• 2006-2008: Post-doctorant, University of Massachusetts• Génomique fonctionnelle des bactéries
• 2009-2012: Professeur contractuel, Amherst College• Génomique évolutive des champignons pathogènes
• 2013: ATER, Museum Paris• Génétique des populations, Drosophila simulans
* Périodes creuses en terme de recherche: 1 an de bénévolat et 1 an dans le privé
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Génomique d’une bactérie cellulolytique
Coordinatrice de l’analyse du génome complet
1. Petit, E., et al.. 2012. Involvement of a bacterial microcompartment in the metabolism of fucose and rhamnose by Clostridium phytofermentans. PLoS ONE e54337.
2. Petit, E., et al.. 2012. The genome and transcriptome of the bacterium Clostridium phytofermentans.(soumis).3. Blanchard J. L. , Leschine S., Petit E., and Fabel J. . 2010. Methods and compositions for improving the production of
products in microorganisms. Brevet US20100028966.
Génomique fonctionnelle (Puces d’expression du génome): comparaison sur 17 substrats détection de gènes d’intérêt
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Objectif: Identification des gènes responsables des capacités généralistes de la bactérie Clostridium phytofermentans
Evolution des chromosomes sexuels chez le champignon Microbotryum
• Objectif: Déterminer si l’évolution de la suppression de recombinaison sur les chromosomes sexuels des champignons est similaire à celle des animaux et plantes
• Caractérisation de la taille de la zone non-recombinante (carte optique)
zone non-recombinante
zones recombinantes
a2
a1
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a1 a2
• Identification des gènes spécifiques aux chromosomes sexuels
• Résultats:
Preuves de l’existence de « strates » sont faibles chez les champignons en utilisant une approche phylogénétique.
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Sporobolomyces
Microbotryum
Evolution des chromosomes sexuels chez le champignon Microbotryum
1. Petit, E., Giraud, T., et al. 2012. Linkage to the Mating-Type Locus across the Genus Microbotryum: Insights into non-recombining chromosomes. Evolution 66.
2. Hood, M., Petit, E., & Giraud, T. 2013. Extensive divergence between mating type chromosomes of the anther-smut fungus. Genetics 193.
Génomique de l’hybridation
• L’hybridation permet de comprendre la spéciation
• Modèle Microbotryum:1. Cultivable facilement2. Facile à croiser3. Génotypes haploïdes 4. Valeur sélective des hybrides facile à quantifier
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• Sur le genre Dianthus, plusieurs espèces de pathogènes Microbotryum par espèce d’hôte
Objectif: Rechercher l’existence d’hybrides et les conséquences génomiques de l’hybridation
• Méthodes• Echantillonnage dans les Alpes• 6 espèces d’hôtes Dianthus• 8 microsatellites, 235 individus
• Résultats• 3 espèces de pathogènes généralistes• Hybrides entre toutes les espèces
Génomique de l’hybridation
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Génomique de l’hybridation• Distribution selon la géographie • Absence de spécificité à l’hôte• Sympatrie• Hybrides en présence de leur parents
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7.0 7.2 7.4 7.6 7.8 8.0 8.2 8.4
44.0
44.2
44.4
44.6
Nombre de copies par PCR quantitative
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Génomique de l’hybridation• Objectif: Déterminer les conséquences génomiques de l’hybridation
Exemple de la prolifération des éléments transposables (type copia)
Pourcentage du génome par 454
Génétique des populations: Drosophila simulans
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Objectif: Historique démographique de la colonisation de l’Europe depuis l’Afrique
• 15 individus par population en Afrique et en Europe pour D. melanogaster and D. simulans
• Séquences de 44 loci
• Comparaison de scénarios avec simulation ABC:• Quand a eu lieu la migration depuis l’Afrique?
• Taille du goulet d’étranglement?
• Variation des tailles efficaces au cours du temps?
• Flux de gènes entre les 2 populations?
Plateforme d’analyse RNAseq de novo
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Objectif: Développer une plateforme d’analyse pour l’assemblage RNA-Seq pour les organismes dont le génome complet n’est pas disponible et qui répondent a des questions évolutives
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• Pas besoin d’organismes modèles séquencés
• Assemblage de transcrits -> facilité par des tailles des fragments de plus
en plus grandes
Gene 1 Gene 2
Contig 1 Gene 1 Contig 1 Gene 2 Contig 2 Gene 2
Plateforme d’analyse RNAseq de novo
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Extraction ARN
Type de sequencage, multiplexage, nombre d’echantillons
Contrôles qualités, normalisation
Séquençage cDNA
Assemblage de novo
Annotation Comptage
Sélection
Analyse de l’expression différenciée
Détection des variations
Enrichissement fonctionnel
Alignements
Plateforme d’analyse RNAseq de novo
Insertion dans le laboratoire d’accueil
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Mon programme:• RNAseq de novo
• Evolution• Génomique des
populations
France Génomique
Institut de Biologie Paris Seine
Equipe Pr. Le Crom
• Séquenceur illumina• Expertises• Plateforme Eoulsan de
génomique fonctionnelle
Questions biologiques : divergence adaptative
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• Des adaptations au même environnement
impliquent-elles les mêmes gènes ou
mutations ?
• Quelle proportion du génome est impliquée
dans l’adaptation?
Enseignement• Cours enseignés en anglais
• Mycologie (60h, 40 étudiants)• Microbiologie (10h, 100 étudiants)
• Ecologie des Maladies Infectieuses (120h, 10 étudiants)
• Biologie des Génomes (60h, 25 étudiants)
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• Projet d’enseignement • Formation pédagogique utile pour enseigner en amphithéâtre• Effectifs et publics variés• Sujet connu de la bioinformatique
• Sélectionnée pour formation pédagogique First IV (National Science Foundation)
• « enseigner la science comme elle est pratiquée »
Informatique
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Informatique niveau 1 et optionnel(License)
• Utilisation du terminal• Création d’algorithmes
• Initiation a la programmation
Mon expérience• Cours d’algorithmes école
d’ingénieur• Utilisation courante pour ma
recherche• Programmation en Python, Perl, R
Ecrire “Entrer un nombre”
Lire N
N<0
Début
Ecrire “Nombre négatif”
Ecrire “Nombre positif”
Fin
FauxVrai
Bio-informatique – Algorithmique des séquences et programmation Python
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Bioinformatique (License et Master)
• Analyse de séquences• Programmation (Python)
• Recherche de motifs
Mon expérience• Génomique comparative
• Cours biologie des génomes• Programmation en Python
Formation pédagogique First IV (National Science Foundation)
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• Inspirée par Socrates, centrée sur l’ étudiant
• « enseigner la science comme elle est
pratiquée »
• Design du cours commence par le but final,
puis comment évaluer le progrès
• Quels concepts clefs doivent être retenus
Proposition d’un cours:Biologie des genomes
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• Architecture des systèmes génétiques• Masse d’information génétique
comprendre l’intégrité génomique • Evaluer comment génome
“assemblages d’éléments génétiques”• Conséquences des structures
génomiques sur la forme des espèces et les potentiels évolutifs a long-terme
• Projets individuels originaux:Ex: Importance des éléments transposables chez les champignons levures ou non.
Figure 1. Overview of de novo short reads assemblers.
Zhang W, Chen J, Yang Y, Tang Y, et al. (2011) A Practical Comparison of De Novo Genome Assembly Software Tools for Next-Generation Sequencing Technologies. PLoS ONE 6(3): e17915. doi:10.1371/journal.pone.0017915http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0017915