Bioinformatique moléculaire - Département d`informatique et de

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Bioinformatique moléculaire
• Qu’est-ce que la bioinformatique ?
– Dogme central en biologie
– Protocole scientifique
• Quantité de données
• Qu’est-ce que la bioinformatique moléculaire?
• Défis en bioinformatique moléculaire
– Défis particuliers
– Défis techniques
• Compréhension rationnelle des phénomènes
biologiques à l’échelle moléculaire

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Qu’est-ce que la bioinformatique?
La définition précise de la bioinformatique est sans aucun doute matière à
débat. Selon Russ Altman, à la lumière des articles scientifiques publiées dans
le domaine, la bioinformatique correspond à deux flux d’information en biologie
moléculaire.
Le premier est celui du dogme central en biologie, soit ADN -> ARN ->
protéines, qui se replient en trois dimensions pour effectuer leur fonction,
sélectionnée selon les lois de l’évolution Darwinienne, càd par des facteurs
environnementaux. La première classe de bioinformatique s’adresse donc au
transfert d’information à n’importe quel niveau du dogme central, incluant
l’organisation de l’ADN dans les chromosomes.
Le deuxième flux vient du protocole scientifique. Nous créons des hypothèses
sur les activités biologiques, mettons au point des expériences pour tester ces
hypothèses, modifions les hypothèses en fonction des résultats des nouvelles
expériences, et on boucle en quête de nouvelles hypothèses et
connaissances. La deuxième classe de bioinformatique adresse le transfert
d’information dans ce protocole et on y inclut alors les systèmes in silico,
générateurs d’hypothèses, le design assisté d’expériences, le stockage,
l’organisation et l’analyse des résultats expérimentaux, la validation des
données en fonction de modèles, etc.

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Dogme central en biologie
http://allserv.rug.ac.be/~avierstr/principles/centraldogma.html

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Protocole scientifique
In silico systems
Predictions
Formalize
Simulate
Suggest
Knowledge/Data
Experiments
Determine

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Quantité des données
La biologie a attiré les informaticiens depuis environ 30 ans par la disponibilité de tonnes
de données à analyser (séquences), que ce soit par analyse de textes, algorithmique,
modèles probabilistes, etc. Les grands succès de la bioinformatique classique sont
l’alignement de deux séquences, l’alignement multiple, la découverte de motifs dans les
séquences et l’application des HMM pour trouver des gènes, pour aligner des
séquences et pour représenter des familles de protéines. L’augmentation des données
structurales attire les spécialistes de la géométrie computationnelle, l’infographie et la
modélisation. Le domaine de l’infographie moléculaire est né dans les années 60 pour
visualiser les structures résolues à cette époque. Déjà dans ces années, le problème de
déconvoluer les données de cristallographie aux rayons X et de transformer les densités
électroniques en modèles moléculaires conventionnels ont lancé les biologistes
structuraux vers les technologies informatiques. Plus tard, la volonté de transformer les
contraintes spatiales générées par les expériences de résonance magnétique nucléaire
en modèles structuraux ont augmenté la présence de l’informatique en biologie
structurale. Éventuellement, le désir de stocker les structures résolues dans une base de
données, la PDB, a aussi contribué à attirer les informaticiens vers les sciences
biologiques.
Finalement, on voit apparaître aujourd’hui un 3ième groupe. La génération d’une grande
quantité de données d’expression génétique (les micro-arrays) et de spectrométrie de
masse attire de plus en plus d’informaticiens intéressés par l’application de méthodes
statistiques et d’apprentissage machine (cf. clustering). Les problèmes de cette 3ième
catégorie de bioinformaticiens diffèrent des problèmes rencontrés en génomique ou en
structure.