Dans cet article publié ce mois-ci dans Scientific Reports^[1], les auteurs présentent un nouveau site internet permettant de prédire et de comprendre les effets de recettes médicinales ancestrales chinoises. Le but est de pouvoir prédire les voies métaboliques et les couples liguands-récepteurs mis en jeu lors des traitements avec ces remèdes. Le monde de la recherche pharmaceutique s'intéresse de plus en plus à la médecine ancestrale chinoise car elle est relativement efficace et encore peu étudiée, elle présente donc un certain potentiel pour la conception de nouveaux médicaments. C'est donc dans ce sens que vont les auteurs en proposant un outil permettant de simplifier l'approche et la compréhension de ces remèdes.

Dans leur étude publiée dans nature^[2] le 11 février 2016 de Darren J.Baker et son équipe ont cherché à déterminer le rôle joué par les cellules sénescentes dans le processus de vieillissement global des tissus.
Leurs experiences effectuées sur des populations de souris visaient à induire l'apoptose des cellules sénescentes à l'aide d'injections d'une drogue AP20187 et d'un transgène (INK-ATTAC). Ils comparent ensuite statistiquement la survie des lots de souris témoins non traitées à celle des souris traitées.
Leurs analyses ont montrées une augmentation de la durée de vie des souris et une diminution des pathologies liées à l'âge significative après suppression des cellules sénescentes et ce sans effet négatifs secondaires. Selon eux c'est l'expression de la protéine p16^Ink4a et les différentes mollécules secrétées par les cellules sénescentes dans leur milieu qui entraîneraient un vieillissement prématuré des tissus.

Les récentes recherches pour comprendre pleinement les différentes mutations dans divers type de cancer ont révélé que les processus de mutation peuvent être extrêmement variable selon le type de tumeur et les caractéristiques cliniques des patients.
C'est pourquoi dans cet article, paru dans BMC Bioinformatics^[3], les auteurs nous présente LowMACA, un package R , disponible aussi sous forme d'application.
Il permet l'analyse des profils de mutations de protéines partageant des domaines spécifiques. En alignant ces séquences protéiques, celui-ci donnerait l'identification des mutations dans plusieurs alignements de séquence et de les évaluer statistiquement.
Son but final est donc l'identification de mutation affectant des familles de gènes ayant un rôle pour un type de tumeur.

Le (microbiote) d'un organisme est primordiale à son développement, et peut être à l'origine de troubles importants.
Dans cet article^[4], publié dans Briefings in Bioinformatics, les auteurs présentent un modèle associatif microbiotes-maladies qu'ils ont développé. Après s'être documentés dans la littérature, et avoir établi les microbiotes spécifiques à 39 maladies humaines, ils ont implémenté une base de données microbiote-maladies^[5], et déterminé les liens entre ces différentes maladies. Ils ont par la suite superposé à ce modèle d'autres modèles reliant les maladies en fonction de leurs gènes, composés chimiques, symptômes et traitements communs. Des similitudes entre ces modèles et le leur ont été observées.

D'autre part, afin de tester la pertinence de leur modèle, les auteurs ont également comptabilisé le nombre de liens qui leur semblaient pertinents pour comparer leur nombre à celui de ceux qui semblaient incohérent. Il en ressort que le modèle est globalement cohérent.

Ce nouveau type de modèle pourrait ainsi permettre, en étant associé à d'autre modèles tels que ceux cités ci-dessus, d'émettre des hypothèses pertinentes liées aux problèmes de santé ou aux mécanismes biologiques encore méconnus.

Cet article publié dans la revue Bioinformatics ^[6] traite du sujet des bases de données. Il nous présente les particularités de la base de donnée pharmacologique (PDID).
De nombreuses bases de données pharmacologiques sont déjà disponibles, elles répertorient les différentes molécules thérapeutiques ainsi que leurs cibles connues et les associent aux pathologies concernés. Parmi ces bases de données il y’a DurgBank, Therapeutic Target Database, BindingDB et bien d’autres. Néanmoins ces bases de données ne font qu’apporter des informations sur des molécules thérapeutiques et leurs interactions avec des cibles, confirmées par des études expérimentales. Il existe cependant de nombreuses autres interactions entre les molécules thérapeutiques et des cibles non attendus, ces interactions potentiels représentent un avantage considérable qui permet d’envisager de nouveau traitements.
A cet effet la base de donnée PDID donne une liste d’interactions possible d’une molécule thérapeutiques connues avec d’autres cibles que celles qu’on lui connais déjà. Les interactions possibles du médicament sont évaluées avec l’ensemble du protéome humain grâce à trois méthodes de prédiction: ILbind, SMAP et eFindSite..

C'est dans un numéro spécial dédié au CRISPR-Cas9 publié dans nature^[1] que mon article a été sélectionné. Il a été publié le 1 octobre 2015 et réalisé par Luciano A.Marraffini. Dans cette revue, plusieurs scientifiques se sont penchés sur cette récente technique de modification du génome. Cet arcticle traite de l'immunité des procaryotes à l'aide du système CRISPR-Cas.
Les organismes procaryotes sont menacés par de nombreux types de virus et ont donc développé de nombreuses stratégies de défense. Parmi ces organismes procaryotes, uniquement certains clusters, les systèmes CAS-(CRISPR) correspondant à de courtes répétitions en palindrome regroupées et régulièrement espacées fournissent l'immunité adaptative contre des éléments étrangers.
Lors de l'injection virale, une petite séquence du génome provenant d'un virus, connu comme un espaceur( c'est à dire une séquence d'ADN non transcrit, séparant les gènes à l'intérieur des unités répétées), est intégré au sein du locus du CRISPR pour immuniser la cellule hôte. Les espaceurs sont transcrits en petit ARN guides qui dirigent le clivage de l'ADN viral par des nucléases Cas.L'immunisation par l'acquisition d'espaceurs permet une forme unique de l'évolution selon laquelle une population acquiert non seulement rapidement une résistance à ses prédateurs, mais transmet également ce mécanisme de résistance à la descendance.

Les récentes avancées technologiques permettent maintenant la collection de vastes ensembles de données détaillant les motifs de connectivité neuronaux complexes de divers organismes. Oh et al. (2014 )^[2] ont récemment publié la description la plus complète du connectome mesoscale de la souris acquise à ce jour. Cet article^[3], publié ce mois dans Elife^[4], donne une caractérisation en profondeur de ce connectome et propose un modèle génératif de réseau qui utilise deux principes organisationnels élémentaires : fixation proximal - les connexions sortantes sont plus susceptibles de joindre à des noeuds voisins que de ceux éloignés, et la croissance de la source - nœuds avec de nombreux sortants les connexions sont susceptibles de former de nouvelles connexions sortantes. On essaye de montrer que ce modèle capture les principes essentiels régissant l'organisation du réseau au niveau méso-échelle dans le cerveau de souris et qu’il est compatible avec les processus de développement biologiquement plausibles.

Cet article publié le 22 Mars dans la revue BMC Bioinformatics ^[5] par des auteurs chinois Bo Yang, Yong Wang et Pei-Yuan Qian. Il se porte sur l'utilisation des outils bioinformatics enfin de determiner les regions de l' ARNr 16s impliqué dans l'analyse phylogenetique des microorganismes.
Les séquences d'ARN ribosomique 16s des procaryotes sont fortement utilisés dans le domaine de la microbiologie ainsi que dans l'evolution moléculaire en tant que marqueurs fiables pour la classification taxonomique et l'analyse phylogénétique des microorganismes.Les techniques actuelles de séquençages ne permettent pas le séquençage massif des amplicons des gènes d'ARNr 16s du fait de leurs très grandes longueurs.De ce fait, la sélection des régions hypervariables pour l'analyse phylogénétique et la classification taxonomique est encore en plein débat.
Dans cette étude, plusieurs outils bioinformatiques ont été intégré afin de construire des pipelines in silico pour évaluer la sensibilité phylogénétique des régions hypervariables comparé à la totalité de la séquence. Les résultats ont montré une corrélation entre sept sous-régions, grace au calcul de la distance géodesique. Ce paramètre est appliqué pour comparer quantativement la topologie des différents arbres phylogénétiques construits à partir de séquences des différentes sous-régions. Les calculs révélent que les régions hypervariables V4-V6 sont les régions les plus fiables pour représenter la totalité de la sequence d'ARNr 16s dans l'analyse phylogénétique de la plupart des phyla des bactéries, alors que V2-V8 sont les régions les moins fiables.

Cet article, paru le 29 Mars 2016 dans la revue Bioinformatics^[6], traite d'une nouvelle bibliothèque Javascript, pileup.js. Celle-ci propose une visualisation par navigateur des données génomiques. Son but est ainsi essentiellement de faciliter la recherche de variants génomiques.
En effet, incorporer ces données dans une large application web entraînerait une diminution des délais et autoriserait des réglages poussés. Pileup.js en est actuellement à la version v0.6.1., et supporte le tracking sur des séquences références, l'annotation des gènes, ou les mapped reads, qu'ils soient appareillés ou non.

Dans cet article publié au mois de mars dans Scientific Reports^[7], les auteurs présentent un comparatif des protéines connues des cinq membres du genre Ebolavirus(virus Ebola, virus Soudan, les virus Bundibugyo, virus Taϊ forestiers et virus Reston) pour permettre la mise évidence de leurs ressemblances et de leurs différences. Le but est de comprendre pourquoi quatre membres du genre Ebolavirus sont pathogènes aux humains contrairement au dernier, les virus Reston. En effet les différences de pathogénicité humaine entre celui-ci et les autres membres du genre Ebolavirus restent floues. Les auteurs ont effectué une analyse in silico (recherche effectué au moyen de calculs complexes informatisés ou de modèles informatiques) des différences génomiques au niveau des protéines entre les virus Reston et autres Ebolavirus pour identifier les changements. Ils ont également fait une analyse structurale des protéines pour visualiser les différences. Le virus Ebola cause des fièvres hémorragiques et un taux de mortalité pouvant atteindre 90% pourtant il existe encore des zones d'ombre sur le sujet. Les auteurs s'interrogent également sur le risque d'éventuelle mutation des virus Restons, présent chez le porc, le rendant pathogène pour les humains.

Mycoplasma genitalium est l'organisme avec le plus petit génome présent dans la nature et pourtant les chercheurs ont prouvé que même ce génome contient des gènes non essentiels pour sa survie. Dans cet article paru dans Science ^[1] au mois de mars, les auteurs présentent leur travail qui a abouti à la création d'une cellule du genre Mycoplasme (M.mycoides) avec un génome synthétique qui est encore plus petit que celui de M. genitalium.
En 2010, l'équipe a tenté une première fois de dessiner un génome minimal, le HMG en se basant sur de la littérature et des données limitées de la technique appelée mutagénèse de transposon. Cette technique permet de détecter les gènes non-essentiels pour la survie d'une cellule. En fait, les gènes qui sont perturbés par les insertions du transposon sans compromettre la viabilité de la cellule sont considérés comme non essentiels. Ce travail n'a pas produit de résultats mais leur a permis d'améliorer leur technique de synthèse d'ADN et la détection des gènes non-essentiels et des gènes quasi-essentiels (des gènes non-essentiels mais importants pour la croissance des cellules). Ils ont ainsi réussi à produire une cellule avec un génome minimal, la JCVI-syn3.0.
Contre toute atteinte, 17% des gènes de ce génome minimal a des fonctions biologiques inconnues qui pourraient correspondre à des fonctions essentielles pour la vie encore à découvrir.

Mycobacterium tuberculosis est la bactérie responsable de la tuberculose. Des millions de personnes meurent chaque année de cette maladie. Il est donc crucial de trouver un remède.
Cet article publié sur PLoS One ^[2] présente un portail web développé afin d'aider la recherche luttant contre des souches émergentes Mtb en utilisant des approches traditionnelles et modernes. Une cinquantaine de génomes d'espèces de Mycobacterium ont été annoté pour comprendre les similitudes et les différences entre tuberculoïdes et souches vaccinales non tuberculoides. Des candidats de vaccins à base d'antigène ont été prédit dans chaque souche ainsi que des vaccins à base d'épitopes. A partir de ces candidats, une base de données à été développé pour les souches Mtb. Le serveur intègre trois modules d'identification différents: un pour les souches, un pour les antigènes et le dernier pour les candidats des vaccins spécifiques d'épitopes.
Ce portail web se veut utile pour les chercheurs travaillant sur ​​la conception de vaccins contre la tuberculose y compris les souches résistantes aux médicaments.

Des millions de personnes dans le monde souffrent de maladies qui conduisent à la paralysie à cause d'une coupure dans les voies de signalisation entre le cerveau et les muscles.
Dans leur étude publiée dans Nature^[3] au mois d'avril, les auteurs expliquent comment ils ont conçu une neuroprothèse pour restaurer les fonctions perdues en formant une "dérivation neurale électronique" pour contourner les voies déconnectées du système nerveux.
Pour cela, ils ont utilisé une puce à microélectrodes implantée dans la zone motrice du cortex pour mesurer l'activité de cette zone chez un patient tétraplégique souffrant d'une lésion de la zone cervicale de la colonne vertébrale. Ensuite, ils ont utilisé des algorithmes d'apprentissage-machine pour décoder l'activité neuronale et contrôler l'activation des muscles de l'avant-bras du sujet à travers un sytème de stimulation neuromusculaire électrique à haute résolution.
Ce système a permis au sujet de faire des mouvements de doigts isolés ainsi que six mouvements différents de la main et du poignet lui conférant la capacité d'attraper, de manipuler et de relacher les objets.
C'est la première démonstration connue d'un contrôle réussi de l'activation musculaire utilisant des signaux intracorticaux chez un patient humain paralysé. Ces résultats pourraient conduire au développement de nouvelles neuroprothèses pour les personnes dans le monde vivant avec les effets de la paralysie.

Dans cet article publié dans Science Magazine^[4] le 1er avril 2016, l'équipe du Professeur Christopher Voigt présente son nouveau logiciel CELLO (également disponible en ligne^[5]) capable de générer une séquence ADN. Cette séquence ADN n'est pas n'importe laquelle, c'est celle dont vous aurez défini vous-même les fonctions au préalable. Vous construisez et insérez la séquence ADN dans une cellule et cette dernière sera capable de l'interpréter et ainsi répondre aux fonctions que vous aurez choisi!
Imaginez dans un futur travail, que vous souhaitiez avoir une cellule capable de détecter une forte concentration d'arabinose dans son environnement, et qui en réponse produira un chromophore. Il vous suffit alors de décrire la fonction du circuit grâce au langage Verilog^[6], et de fournir au logiciel le promoteur entrant qui détecte la présence d'arabinose et le gène sortant qui produira le chromophore, ainsi qu'un "User Constraints File" (UCF). Le logiciel va alors parser le programme Verilog, lancer une suite d'algorithmes, pour finalement vous fournir la séquence ADN qui répondra à vos besoins.
Grâce à ce programme, l'équipe a ainsi réussi à concevoir 60 circuits pour la bactérie E.Coli, générant 60 séquences ADN qui ont été construites et insérées dans une cellule. Sur ces 60 circuits, 45 circuits fonctionnaient correctement dans tous leurs états sortants. Et considérant l'ensemble des circuits, 92% des 412 états sortants fonctionnaient comme le programme l'avait prédit.

De nombreuses données d'expression génique de traitement de la toxicomanie ont été généré dans le but d'identifier des biomarqueurs prédictifs de la toxicité ou de classer les composés. Cependant, ces modèles sont souvent très variables selon les composés et manquent de robustesse.
Dans cet article publié dans Database(Oxford University Press)^[7] le 13 Avril, les auteurs présentent une base de données: ToxDB(disponible en ligne^[8]), pour l'analyse des conséquences fonctionnelles de traitement de la toxicomanie au niveau des voies moléculaires. ToxBD utilise les profils d'expression de gènes à partir de cellules traitées par un médicament et combine cette information avec des données d'interaction des modules pour déterminer les gènes, les filières et les réseaux qui sont les plus touchés par un médicament donné.
ToxDB est donc une interface Web qui fournit de nombreuses fonctionnalités qui permettent l'exploration des différents aspects des données de traitement de la toxicomanie pour un médicament donné. Ainsi, les auteurs expliquent le fonctionnement de cette interface Web. Les données présentées permettent aux chercheurs de déterminer les mécanismes et le degré de réponses cellulaires de drogue induite