De vastes bases de données sur l'expression des gènes et des outils de visualisation astucieux nous permettent d'explorer où et quand un gène est exprimé. Souvent, ces informations peuvent être utilisées pour guider la recherche d'un phénotype si nous ne voyons pas de phénotype dans un gène mutant dans des conditions de croissance "normales". Nous explorons plusieurs outils pour les données d'Arabidopsis (eFP Browser, ARDB, TraVA DB, Araport) ainsi que le Genome Data Viewer du NCBI pour les données RNA-seq d'autres espèces de plantes. Nous examinons également la base de données MPSS des petits ARN et de leurs produits de dégradation pour voir si notre gène d'exemple a des cibles potentielles de microARN.

La possibilité de regrouper les gènes selon des profils d'expression similaires dans des ensembles de données d'expression à l'aide d'algorithmes tels que le WGCNA est un moyen très utile d'organiser les données. Les groupes de gènes présentant des profils d'expression similaires peuvent ensuite faire l'objet d'une analyse d'enrichissement des termes de la Gene Ontology (voir le module 5) ou être examinés pour voir s'ils font partie de la même voie. Ce qui est encore plus puissant, c'est la possibilité d'identifier des gènes ayant des profils d'expression similaires sans faire une seule expérience de profilage d'expression, en explorant les bases de données d'expression génique ! Il existe plusieurs outils qui vous permettent de le faire pour de nombreuses espèces de plantes, simplement en entrant un identifiant de gène. Les gènes retournés sont souvent impliqués dans le même processus biologique que le gène interrogé, et ce paradigme de "culpabilité par association" est donc un excellent outil pour la génération d'hypothèses.

La régulation de l'expression des gènes est l'un des principaux moyens par lesquels une plante peut contrôler l'abondance du produit d'un gène (les modifications post-traductionnelles et la dégradation des protéines en sont d'autres). Le moment et le lieu d'expression d'un gène sont contrôlés dans une large mesure par la présence de courts motifs de séquence, appelés éléments en cis, présents dans le promoteur du gène. Ceux-ci sont à leur tour régulés par des facteurs de transcription qui peuvent être induits en réponse à des stress environnementaux ou au cours de programmes de développement spécifiques. Comprendre quels facteurs de transcription peuvent se lier à quels promoteurs peut donc nous aider à comprendre le rôle que les gènes en aval peuvent jouer dans un système biologique.

Les résultats des expériences 'omiques' sont souvent de grandes listes de gènes, comme ceux qui sont exprimés de manière différentielle. Nous pouvons utiliser une approche "cherry picking" pour explorer les gènes individuels dans ces listes, mais il est agréable de pouvoir disposer d'un moyen automatisé de les analyser. Les outils permettant d'effectuer des analyses d'enrichissement de l'ontologie des gènes sont inestimables et peuvent vous indiquer si des processus biologiques ou des fonctions moléculaires particuliers sont surreprésentés dans votre liste de gènes. Nous explorerons AgriGO, AmiGO, les outils de TAIR et du BAR, ainsi que g:Profiler, qui vous permettent tous d'effectuer de telles analyses. Une autre analyse utile consiste à pouvoir cartographier vos listes de gènes (ainsi que les valeurs d'expression associées) sur des représentations de voies, et nous utiliserons AraCyc et MapMan pour ce faire. De cette manière, il est facile de voir si certaines réactions biosynthétiques sont régulées à la hausse, ce qui peut vous aider à interpréter vos données 'omiques' !

Les molécules à l'intérieur de la cellule fonctionnent rarement de manière isolée. Les protéines agissent ensemble pour former des complexes ou font partie de cascades de transduction de signaux. Les facteurs de transcription se lient à des éléments en cis dans les promoteurs ou ailleurs et peuvent agir en tant qu'activateurs ou répresseurs de la transcription. Les microARN peuvent affecter la transcription d'autres manières. L'un des principaux thèmes apparus au cours des deux dernières décennies en biologie est celui des réseaux. En ce qui concerne les réseaux d'interaction protéine-protéine, les protéines fortement connectées entre elles sont souvent cruciales pour la fonction biologique - lorsque ces "hubs" sont perturbés, on observe des effets phénotypiques importants. La manière dont les facteurs de transcription interagissent avec les promoteurs en aval, certains entraînant l'expression d'autres facteurs de transcription qui, à leur tour, régulent les gènes de manière combinatoire avec les facteurs de transcription en amont, peut avoir un effet biologique important en termes de modulation du type de résultat obtenu. Les outils décrits dans ce laboratoire peuvent nous aider à explorer les interactions moléculaires dans un contexte de réseau, peut-être dans le but éventuel de modéliser le comportement d'un système donné.