Dans ce module, nous allons explorer les interactions protéine-protéine (IPP). Les interactions protéine-protéine sont importantes car les protéines n'agissent pas de manière isolée, et souvent un examen des partenaires d'interaction (déterminés de manière impartiale, peut-être à haut débit) d'une protéine donnée peut nous en apprendre beaucoup sur sa biologie. Nous parlerons des différentes méthodes utilisées pour déterminer les PPI et nous passerons en revue leurs forces et leurs faiblesses. Dans le laboratoire, nous utiliserons 3 outils différents et deux bases de données différentes pour examiner les partenaires d'interaction de BRCA2, une protéine que nous avons examinée dans le laboratoire du module précédent. Enfin, nous aborderons un concept "fondamental", l'analyse de l'enrichissement des termes de la Gene Ontology (GO), pour nous aider à comprendre de manière globale les protéines qui interagissent avec notre exemple.

La détermination de la structure tertiaire d'une protéine en trois dimensions peut nous en apprendre beaucoup sur la biologie de cette protéine. Dans le mini-cours de ce module, nous parlerons des différentes méthodes utilisées pour déterminer la structure tertiaire d'une protéine et nous aborderons la principale base de données sur la structure des protéines, la PDB. Dans le laboratoire, nous explorerons la PDB et un outil en ligne de recherche de similarité structurelle (par opposition à la séquence), VAST. Nous utiliserons ensuite un logiciel autonome intéressant, PyMOL, pour explorer plus en détail plusieurs structures de protéines.

Le moment et l'endroit où les gènes sont exprimés (actifs) dans les tissus ou les cellules sont l'un des principaux déterminants de ce qui fait de ce tissu ou de cette cellule ce qu'il est, tant en termes de morphologie qu'en termes de réponse aux stimuli externes. Il existe plusieurs méthodes différentes pour générer des niveaux d'expression génique pour tous les gènes du génome dans les tissus ou même avec une résolution spécifique au type de cellule. Dans ce cours, nous traiterons puis examinerons certaines données d'expression génique générées à l'aide de l'ARN-seq. Nous explorerons l'une des principales bases de données pour les données d'expression RNA-seq, la Sequence Read Archive (SRA), puis nous utiliserons une suite de programmes libres en R appelée BioConductor pour traiter les lectures brutes de 4 ensembles de données RNA-seq, pour résumer leurs niveaux d'expression, pour sélectionner les gènes significativement exprimés de manière différentielle et enfin pour les visualiser sous la forme d'une carte thermique.

Le moment et l'endroit où les gènes sont exprimés (actifs) dans les tissus ou les cellules sont l'un des principaux déterminants de ce qui fait de ce tissu ou de cette cellule ce qu'il est, tant en termes de morphologie qu'en termes de réponse aux stimuli externes. Il existe plusieurs méthodes différentes pour générer des niveaux d'expression génique pour tous les gènes du génome dans les tissus ou même à une résolution spécifique au type de cellule. Dans ce cours, nous allons regrouper hiérarchiquement nos gènes significativement exprimés de manière différentielle de la dernière fois en utilisant BioConductor et la fonction intégrée d'un outil en ligne, appelé Expression Browser. Nous utiliserons ensuite un autre outil en ligne qui utilise une métrique de similarité, le coefficient de corrélation de Pearson, pour identifier les gènes répondant de manière similaire à notre gène d'intérêt, dans ce cas AP3. Nous utiliserons un deuxième outil, ATTED-II, pour corroborer notre liste de gènes. Nous explorerons également quelques bases de données en ligne sur l'expression des gènes et un outil en ligne permettant d'effectuer une analyse d'enrichissement de l'ontologie des gènes.

Le moment et l'endroit où les gènes sont exprimés dans les tissus ou les cellules sont l'un des principaux déterminants de la nature de ces tissus ou de ces cellules, tant en termes de morphologie que de réponse aux stimuli externes. L'expression des gènes est contrôlée en partie par la présence de courtes séquences dans les promoteurs (et d'autres parties) des gènes, appelées éléments en cis, qui permettent aux facteurs de transcription et à d'autres protéines régulatrices de se lier pour diriger les modèles d'expression dans certains tissus ou cellules ou en réponse à des stimuli environnementaux : Nous explorerons quelques ensembles de promoteurs de gènes qui sont coexprimés avec AP3 d'Arabidopsis et avec INSULIN de l'homme, à la recherche d'éléments cis connus, et nous essaierons également d'en prédire de nouveaux à l'aide de deux méthodes différentes.