La modélisation structurale intégrative à l’ère des mégadonnées et de l’intelligence artificielle

Jessica Andreani, Gwenaëlle André-Leroux, Benjamin Bardiaux, Stéphanie Baud, Isaure Chauvot de Beauchêne, Elodie Laine, Juliette Martin

La bioinformatique structurale développe des algorithmes pour répondre aux défis de prédiction intensive de structures 3D de macromolécules biologiques et de leur annotation fonctionnelle, en exploitant les données de génomique et biophysique, en combinaison avec la biologie des systèmes et le design, pour des applications en biotechnologie ou en thérapeutique.

Ainsi, ce mini symposium propose de se focaliser sur la modélisation structurale intégrative et d’aborder ses nouveaux défis, dans un paysage redéfini par les récents développements en biophysique expérimentale d’une part (la révolution cryo-EM) et en apprentissage profond d’autre part (comme démontré par les performances extraordinaires de DeepMind dévoilées en décembre 2020). Ces bouleversements annoncent une accélération des développements en bioinformatique structurale telles que la modélisation structurale en utilisant les données de cryo-EM ou des données expérimentales variées fournissant des contraintes spatiales, le développement de méthodes d’apprentissage automatique pour la prédiction structurale et la conception de protéines.

La bioinformatique des microbiomes

Eric Pelletier, Damien Eveillard, Erwan Corre

L'exploration des environnements par des approches multi-omiques fait l'objet ces dernières années de développements qui impliquent un corpus de méthodes, d'outils et d'approches en statistique, algorithmique et sciences des données. Ces développements concernent la communauté scientifique confrontée à des problématiques telles que l'étude des microbiomes en santé humaine et animale ou l'analyse des communautés microbiennes dans les océans ou les sols.

Ce mini-symposium vise à réunir les acteurs français impliqués dans l'étude des microbiomes. L'objectif est de partager des expériences, d'échanger sur les besoins en méthodes identifiées et les moyens d'y contribuer, et de prendre connaissance des développements européens qui émergent (et au sein desquels la communauté aurait intérêt à se positionner).

Où en sommes-nous dans la détection de motifs ADN intervenant dans la régulation de la transcription ?

Véronique Brunaud, Pierre Nicolas, Julien Rozière, Margot Correa

Établir les associations entre facteurs de transcription et gènes cibles est une étape très importante pour comprendre les mécanismes de régulation de l’expression du génome. Malgré l’importance de l’enjeu, et le fait que la recherche de motifs reconnus par les facteurs de transcription soit l’une des plus anciennes questions de la bioinformatique, nous sommes encore très loin de l’objectif d’une reconstruction complète des réseaux de régulation, même pour les organismes modèles. De fait, les motifs sont très courts (typiquement moins de 25 bases) et peuvent varier d’une espèce à l’autre. Identifier ces séquences courtes et dégénérées dans les génomes en intégrant différentes sources d’information (séquences d’ADN, profils d’expression et données d’interactions) reste un formidable défi algorithmique et statistique. Ce mini-symposium vise à donner un aperçu des travaux actuels dans ce domaine.

Inférence post sélection : comment réutiliser ses données sans tricher ?

Chloé-Agathe Azencott, Cathy Maugis-Rabusseau, Pierre Neuvial

L’objectif de ce mini-symposium est de donner un aperçu de développements méthodologiques récents en statistique et bioinformatique, permettant de corriger certains biais de sélection courants en analyse de données à haut débit, notamment dans les cas suivants:
  • analyse différentielle de données de single cell RNAseq entre groupes (clusters) de cellules, dans le cas où clustering et analyse différentielle sont effectuées sur les mêmes données
  • sélection de gènes dans les volcano plots, qui repose sur un double filtrage (taille d'effet et significativité) invalidant les garanties statistiques classiques
  • estimation de la significativité de régions génomiques d'intérêt (études GWAS, méthylation de l'ADN, recherche de motifs) qui ont été sélectionnées parce qu'elles ont un signal fort.

Les méthodes présentées dans le cadre de ce mini-symposium sont pertinentes non seulement pour l'analyse de données biomédicales mais aussi dans d'autres domaines comme l'écologie, l'évolution ou la biodiversité.

Science ouverte et Interopérabilité en bioinformatique : bonnes pratiques et défis actuels

Marie-Dominique Devignes, Alban Gaignard et Thomas Rosnet, au titre du Groupe de Travail Interopérabilité et Science Ouverte de l’Institut Français de Bioinformatique (IFB).

Motivation. La Science Ouverte et l’Interopérabilité sont devenues de nos jours des notions clés et incontournables pour l’avancement rapide des recherches et des connaissances (Burgelman et al. 2019). Les initiatives relatives à la Science Ouverte sont foisonnantes et souvent redondantes, à tel point que le chercheur a parfois du mal à s’y retrouver. La bioinformatique n’échappe pas à ce constat dont les enjeux principaux sont ici principalement la reproductibilité des traitements appliqués aux données biologiques, la ré-utilisabilité des jeux de données, l’interopérabilité des données et des logiciels, notamment dans le domaine de la bioinformatique intégrative.

Objectifs. Faire le point et susciter des échanges sur (i) ce qui est déjà opérationnel et mériterait d’être connu, notamment par le biais de formations (en cours à l’IFB), (ii) ce qui est en cours de développement, notamment en France et en Europe, via le réseau ELIXIR, et (iii) ce qui reste un rêve, en identifiant les verrous technologiques qui empêchent la réalisation de ces rêves.