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RÉSUMÉ
Cet article s’intéresse à la bioinformatique dans son intégralité, de ses débuts à aujourd’hui. Cette discipline, visant à analyser l’information biologique, a pour principal objectif l’identification de l’information contenue dans la séquence des macromolécules et leur structure. L’analyse poussée des séquences de protéines, des séquences nucléiques et des génomes (comme l’alignement optimal de deux séquences, la recherche de similarités, etc) est détaillée dans cet article. Liée aux objets d’études de la biologie moléculaire et de la génomique, la bioinformatique a vécu récemment l’arrivée de nouvelles techniques parallèles, comme les puces à ADN.
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Jean-Michel CLAVERIE : Professeur, faculté de Médecine de l'université de la Méditerranée et laboratoire « Information génomique et structurale », CNRS (Marseille)
INTRODUCTION
La bioinformatique est la discipline de l'analyse de l'information biologique, principalement contenue dans la séquence des macromolécules (acides nucléiques et protéines) et leur structure tridimensionnelle. C'est une branche théorique de la biologie, largement antérieure à la « révolution génomique » des années 1990.
La bioinformatique n'est pas une simple application des concepts et des outils de l'informatique traditionnelle aux données biologiques. Elle recouvre un ensemble de techniques très spécifiques, intimement liées aux objets d'étude de la biologie moléculaire et de la génomique.
Plus récemment, l'introduction de techniques expérimentales massivement parallèles (exemple : les puces à ADN), produisant une masse de données numériques, a amené les bioinformaticiens à s'approprier des méthodes mathématiques et statistiques plus générales, développées dans d'autres domaines scientifiques confrontés à un grand volume de données (« data mining »).
Enfin, la bioinformatique est indissociable de l'existence de grandes bases de données internationales publiques, de la mise en place de nombreux serveurs internet, et de l'attitude « open access » de ses développeurs.
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Analyse de données massivement parallèles
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5. Bioinformatique structurale
À côté de l'analyse des séquences, la manipulation et l'étude des structures des macromolécules sont l'autre thématique historique de la bioinformatique. Ce domaine a contribué à de nombreuses innovations algorithmiques, notamment dans le domaine des méthodes prédictives.
La simulation des vibrations et du repliement des protéines (dynamique et modélisation moléculaires) est également une thématique relativement ancienne mais qui utilise des concepts moins spécifiques à la bioinformatique, pour la plupart empruntés à la chimie-physique, à l'analyse numérique et aux mathématiques appliquées. Ils ne seront donc pas abordés ici.
5.1 Prédiction de la structure de l'ARN
Nous avons déjà introduit (§ ) la nature autocomplémentaire des séquences nucléiques, avec les deux brins d'ADN antiparallèles, reliés l'un à l'autre par les règles de complémentarité des nucléotides A : T et G : C.
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En contraste avec les molécules d'ADN (acide déoxyribonucléique) qui sont toujours rencontrées sous une forme d'hélice « double-brin » (au moins dans le cadre de ce texte introductif), un autre type d'acides nucléiques, l'ARN (acide ribonucléique), est, lui, rencontré sous une forme mono-brin. Cette particularité n'efface pas pour autant la forte tendance des bases constituant l'ARN à s'apparier selon les règles A : U et G : C.
La molécule d'ARN, synthétisée sous une forme mono-brin, n'aura donc de cesse d'adopter une conformation thermodynamiquement stable, en s'appariant du mieux possible avec elle-même. Pour satisfaire au mieux à cette contrainte d'appariement maximale, la molécule d'ARN sera amenée à adopter une structure tridimensionnelle dictée par sa séquence.
Comme pour les protéines, c'est la forme finale de la molécule d'ARN qui lui conférera l'essentiel de sa fonction biologique. Les ARNs sont les ancêtres des enzymes actuels.
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Par son élégance, le problème de la détermination de l'appariement optimal d'une séquence d'ARN...
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Bioinformatique structurale
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - NEEDLEMAN (S.), WUNSCH (C.) - A general method applicable to the search for similarities in the amino acid of two proteins. - J. Mol. Biol., 48, p. 443-453 (1970).
-
(2) - HENIKOFF (S.), HENIKOFF (J.G.) - Amino acid substitution matrices from protein blocks. - Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 89, p. 10915-10919 (1992).
-
(3) - SMITH (T.F.), WATERMAN (M.S.) - Identification of common molecular subsequences. - J. Mol. Biol., 147, p. 195-197 (1981).
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(4) - DUMAS (J.P.), NINIO (J.) - Efficient algorithms for folding and comparing nucleic acid sequences. - Nucleid Acids Res., 10, p. 197-206 (1982).
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(5) - WILBUR (W.J.), LIPMAN (D.J.) - Rapid similarity search of nucleic acid and protein databanks. - Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 80, p. 726-730 (1983).
-
(6) - LIPMAN (D.J.), PEARSON (W.R.) - Rapid and sensitive protein similarity searches. - Science,...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
Portail BLAST et bases de données du NCBI : http://www.ncbi.nlm.nih.gov/
Autre serveur BLAST rapide (Gigablaster) : http://www.igs.cnrs-mrs.fr/
Site de référence sur les génomes animaux : http://www.ebi.ac.uk/ensembl/
Banque de données de séquences protéiques UNIPROT : http://www.expasy.org/sprot/
Banques de motifs protéiques INTERPRO : http://www.ebi.ac.uk/interpro/
Banques de structures 3D (PDB) : http://www.wwpdb.org/
Serveur d'alignement multiple et de phylogénie : http://www.phylogeny.fr/
Repliement des ARNs : http://www.bioinfo.rpi.edu/applications/mfold/
Localiser les gènes dans les génomes : http://opal.biology.gatech.edu/GeneMark/
Prédictions structurales pour les séquences protéiques : http://www.predictprotein.org/
Bioinformatique structurale : http://bioserv.cbs.cnrs.fr/SITE/index.html
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