Bibliographie & annexes
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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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Alignement multiple et phylogénie moléculaire
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3. Analyse des séquences nucléiques et des génomes
Rappelons, qu'historiquement, les premières séquences de macromolécules obtenues furent celle de protéines. Ce n'est qu'à partir du début des années 1980 qu'il est devenu plus facile de déterminer la séquence des gènes, plutôt que la séquence des protéines pour lesquels ils codent. Il y a à cela 3 raisons principales :
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l'ADN est une molécule beaucoup plus simple à extraire et purifier que les protéines, chaque protéine ayant un comportement physico-chimique différent, alors qu'un même protocole peut être utilisé pour des ADN provenant d'organismes très différents ;
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l'ADN est extrêmement solide et stable ;
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enfin, l'ADN est formé de l'enchaînement de 4 types de briques élémentaires, les nucléotides (aussi appelés « bases nucléotidiques », ou simplement « bases »).
Ces différentes propriétés ont permis l'automatisation des opérations de séquençage de l'ADN et la démocratisation de la technologie dans les laboratoires.
À partir des années 1985, le séquençage des gènes a totalement pris le pas sur celui des protéines correspondantes et, à l'heure actuelle, une écrasante majorité des séquences de protéines, contenues dans les bases de données d'ADN, a été déduite de la séquence de leurs gènes par « traduction » bioinformatique.
3.1 Alignement optimal de deux séquences nucléiques
Tous les algorithmes et les programmes d'alignement décrits (§ ) sont également adaptés à l'analyse des séquences d'acides nucléiques.
Simplement, l'alphabet utilisé est différent.
Pour l'ADN, les symboles utilisés sont (A : adénine, C : cytosine, G : guanine, T : thymine). Pour l'ARN, le symbole U (pour Uracile) remplace T, mais dans la plupart des programmes d'analyse de séquences, les deux symboles sont traités d'une manière équivalente. Le symbole N (n'importe quel nucléotide) remplace le symbole X, utilisé comme « jocker »...
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Analyse des séquences nucléiques et des génomes
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).
-
(4) - DUMAS (J.P.), NINIO (J.) - Efficient algorithms for folding and comparing nucleic acid sequences. - Nucleid Acids Res., 10, p. 197-206 (1982).
-
(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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