Bio-informatique - Définition

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On regroupe sous le terme de bioinformatique un champ de recherche multi-disciplinaire où travaillent de concert biologistes, informaticiens, mathématiciens et physiciens, dans le but de résoudre un problème scientifique posé par la biologie. Tout comme l'informatique peut être considérée, suivant les situations, comme une science ou comme une technologie, le terme bioinformatique (par abus de langage) peut décrire toutes les applications informatiques résultant de ces recherches. Cela va de l'analyse du génome à la modélisation de l'évolution d'une population animale dans un environnement donné, en passant par la modélisation moléculaire, l'analyse d'image, le séquençage du génome, la reconstruction d'arbres phylogénétiques (phylogénie), etc.

D'après Claverie :

La bioinformatique est constituée par l'ensemble des concepts et des techniques nécessaires à l'interprétation de l'information génétique (séquences) et structurale (repliement 3D). C'est le décryptage de la " bio-information ". La bioinformatique est donc une branche théorique de la biologie[1].

Dans un sens encore plus étendu, on peut aussi inclure sous le concept de bioinformatique le développement d'outils de traitement de l'information basés sur des systèmes biologiques comme, par exemple, l'utilisation des propriétés combinatoires du code génétique pour la conception d'ordinateurs à ADN permettant de résoudre des problèmes algorithmiques complexes.

Note: L'orthographe bioinformatique, sans trait d'union, est abusive et est calquée de l'anglais bioinformatics.

On peut aussi appeler cette discipline "biologie in silico", par analogie avec les termes "biologie in vitro" ou "biologie in vivo".

L'analyse de séquence

Alors que de plus en plus de séquences de génome, de transcriptome ou de protéome sont disponibles, la signification de la plupart de ces séquences reste à comprendre. La première difficulté a été d'organiser cette énorme masse d'information et de la rendre disponible à l'ensemble de la communauté des chercheurs. Cela a été rendu possible grâce à différentes bases de données, accessibles en lignes, comme GenBank, UniProt, PDB, etc. (cf. liens en fin d'article).

Il faut ensuite développer des outils d'analyse de séquences afin de pouvoir déterminer leurs propriétés.

  • Recherche de protéines à partir de la traduction de séquences nucléiques connues. Celle-ci passe par la détermination des phases ouvertes de lecture d'une séquence nucléique et de sa ou ses traduction(s) probables.
  • Recherche de séquences dans une banque de données à partir d'une autre séquence ou d'un fragment de séquence. La technique la plus commune est le BLAST.
  • Alignement de séquences : pour trouver les ressemblances entre deux séquences et déterminer leurs éventuelles homologies. Les alignements sont à la base de la construction de parentés suivant des critères moléculaires, ou encore de la reconnaissance de motifs particuliers dans une protéine à partir de la séquence de celle-ci.

La bio-informatique intervient aussi dans le séquençage, avec par exemple l'utilisation de puces à ADN ou biopuce.

La modélisation moléculaire

Les molécules de par leurs dimensions sont invisibles à tout moyen d'investigation direct tel que la microscopie. C'est par l'analyse de données indirectes que les chercheurs peuvent reconstituer un modèle moléculaire, c'est-à-dire une construction intellectuelle présentant la meilleure adéquation avec les résultats expérimentaux. Ces données sont issues principalement d'analyses cristallographiques (étude des figures de diffraction des rayons X par un cristal), ou de résonance magnétique nucléaire. Elles représentent les contraintes expérimentales exercées sur le modèle. Le modèle moléculaire obtenu ensuite est un ensemble de coordonnées atomiques dans l'espace. L'informatique intervient dans toutes les étapes conduisant de l'expérimentation au modèle, puis ensuite dans l'analyse du modèle par la visualisation moléculaire (voir les protéines en 3D).

Elle est utilisée par exemple pour étudier les sites actifs d'une enzyme, mettre au point informatiquement une série d'inhibiteurs possibles pour cette enzyme, et ne synthétiser et ne tester que ceux qui semblent convenir. Cela permet de réduire les coûts de recherche et d'accélérer ces recherches.

La visualisation de la structure tridimensionnelle d'acides nucléiques (ARN et ADN) fait également partie de la palette des outils bio-informatiques très utilisés.

Encore un autre aspect est la prédiction de la structure 3D d'une protéine à partir de sa structure primaire (la liste des acides aminés qui la composent), en modélisant les différentes caractéristiques des acides aminés. Cela a un grand intérêt car la fonction, l'activité d'une protéine dépendent grandement de sa forme. De même, la modélisation des structures 3D d'acides nucléiques (à partir de leur séquence nucléotidiques) revêt la même importance que pour les protéines.

Construction d'arbres phylogénétiques

On appelle gènes homologues des gènes descendant d'un même gène ancestral. De façon plus spécifique, on dit de ces gènes qu'ils sont orthologues s'ils se retrouvent dans des espèces différentes (spéciation sans duplication), ou qu'ils sont paralogues s'ils se retrouvent chez la même espèce (duplication à l'intérieur du génome).

Il est alors possible de quantifier la distance génétique entre deux espèces en comparant leurs gènes orthologues. Cette distance génétique est représentée par le nombre et le type de mutations qui séparent les deux gènes.

Appliquée à un nombre plus important d'êtres vivants, cette méthode permet d'établir une matrice des distances génétiques entre plusieurs espèces. Les arbres phylogénétiques rapprochent les espèces qui ont la plus grande proximité. Plusieurs algorithmes différents sont utilisés pour tracer des arbres à partir des matrices de distance. Ils reposent chacun sur des modèles de mécanismes évolutifs différents. Les deux méthodes les plus connues sont la méthode UPGMA et la méthode du Neighbour Joining.

La construction d'arbres phylogénétiques est utilisée par les programmes d'alignements multiples de séquences afin d'éliminer une grande partie des alignements possibles et de limiter ainsi les temps de calcul.

La modélisation de population

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