Résultats JE - Enrichissement de paires de gènes dont les interactions causent la schizophrénie

3.1 RÉSULTATS

3.1.5 Résultats JE

Nous avons voulu comparer les résultats des tests avec enrichissement à ceux faits avec l’association marginale. Pour ce faire, nous avons fixé un point de coupure comparatif permettant de choisir les Y meilleurs SNPs de l’association marginale afin d’avoir un nombre de tests à peu près égal à ceux faits lors des tests avec enrichissement. Le point de coupure comparatif sans enrichissement a été défini comme étant

Y = ceiling ( (-1/2) + sqrt( (1/4) + (2 * nbTest) ) )

où ceiling : ceiling (plafond) prend un argument numérique simple x et retourne un vecteur numérique contenant le plus petit entier qui n’est pas inférieur à l’élément correspondant x

sqrt : Fonction racine carré

nbTest : Nombre de tests total faits pour lequel on veut trouver le nombre de SNPs nécessaire afin de faire un nombre de test similaire.

Avec enrichissement GSEA Sans enrichissement GSEA Avec enrichissement Biofilter Sans enrichissement Biofilter JE Directe 536 502 79 83 JE Étendu 855 372 79 33 Nb test JE Directe 5 581 022 5 582 811 503 507 490 546 Nb test JE Étendu 11 884 695 11 885 250 503 507 490 546

Tableau 6 : Résumé des résultats de JE

Tableau qui résume nos résultats pour JE avec enrichissement par GSEA, sans enrichissement pour un nombre de test équivalent à GSEA, avec enrichissement par Biofilter et sans enrichissement pour un nombre de test équivalent à Biofilter. Nous y retrouvons le nombre de résultats statistiquement significatif de tests d’interactions suite à une correction de Bonferroni pour chacune de nos 2 cartographies ainsi que le nombre de tests totaux effectués.

3.1.6 Résultats retenus

Après avoir passé une batterie de contrôles de qualité, de critères de sélections et de validations de concepts (section 2.1.1, 2.1.2, 2.1.3, 2.1.4, 2.1.5.5, 2.1.5.6, 2.1.5.7 et 2.1.5.10) depuis le début de notre projet, une petite liste de paires de gènes a su sortir du lot. Voici les différentes paires de marqueurs que nous avons retenues. Chacun des graphiques 2 à 14 est un graphique des rapports de cotes pour les paires de marqueurs dont les interactions ont une valeur p sous un seuil de Bonferroni de 0.05 pour le test de JE et qui visuellement parlant démontrent bien un effet d’interaction. Les graphiques 2 à 14 comportent aussi la particularité d’être sous un seuil de 0.006 pour le test de la régression logistique. Chacun de ces graphiques est accompagné d’une courte interprétation de l’interaction qu’on y retrouve. À l’annexe A2 se trouve une table avec quelques informations supplémentaires sur les différents gènes présentés dont les annotations. Chacune de ces paires de gènes semble présenter une interaction statistiquement significative non connue jusqu’à présent. Certaines de ces interactions donnent une susceptibilité pour développer la maladie. D’autres donnent une résistance. Dans certains cas, la présence de l’allèle mineur pour un seul des deux gènes entraîne une plus forte susceptibilité pour développer la maladie, mais la présence de l’allèle mineur de l’autre gène crée une interaction qui corrige le phénotype introduit par l’allèle du premier gène pour ramener le risque de la maladie à celui du génotype de référence. Nous qualifions ce phénomène de retour à la normale. Le tableau 7 résume les interactions selon cette classification.

Légende pour les figures 2 à 14 :

Y : Rapport de cotes par rapport au génotype homozygote pour l’allèle majeur aux deux marqueurs.

X : qij

Où i = nombre d’allèles mineurs pour le SNP1 Où j = nombre d’allèles mineurs pour le SNP2

Figure 2 : KCNQ1 VS NAV2

Voie BENPORATH_EED_TARGETS, cartographie Directe avec poids configuré à 1 dans GSEA. Ici, nous voyons que quand les sujets ont au moins un allèle mineur dans les deux gènes, il y a une susceptibilité pour développer la schizophrénie. Il faut cependant noter que les homozygotes pour l’allèle mineur du gène NAV2 sont très rares.

Figure 3 : RELN VS CTNND2

Voie BENPORATH_EED_TARGETS, cartographie Directe avec poids configuré à 1 dans GSEA. Ici, nous voyons que quand les sujets ont au moins un allèle mineur dans les deux gènes, il y a une susceptibilité pour développer la schizophrénie. Il faut cependant noter que les homozygotes pour l’allèle mineur du gène CTNND2 sont rares.

Figure 4 : GRM3 VS GRM7

Voie BENPORATH_EED_TARGETS, cartographie Directe avec poids configuré à 1 dans GSEA. Ici, nous voyons que quand les sujets ont au moins un allèle mineur dans les deux gènes, il y a une résistance pour développer la schizophrénie. Cependant, l’absence de l’allèle mineur pour un des 2 gènes en présence d’un homozygote de l’allèle mineur de l’autre gène entraine une susceptibilité pour développer la schizophrénie. Il faut aussi noter que les homozygotes pour l’allèle mineur du gène GRM3 sont rares.

Figure 5 : ADCY8 VS PRDM14

Voie BENPORATH_EED_TARGETS, cartographie Directe avec poids configuré à 1 dans GSEA. Ici, nous voyons que quand les sujets ont au moins un allèle mineur dans les deux gènes, il y a une résistance pour développer la schizophrénie. Cependant, l’absence de l’allèle mineur pour un des 2 gènes en présence d’un homozygote de l’allèle mineur de l’autre gène entraine une susceptibilité pour développer la schizophrénie. Il faut aussi noter que les homozygotes pour l’allèle mineur du gène PRDM14 sont rares.

Figure 6 : ROBO1 VS NRXN1

Voie BLALOCK_ALZHEIMERS_DISEASE_DN, cartographie Étendue avec poids configuré à 1 dans GSEA. Ici, nous voyons que quand les sujets ont au moins un allèle mineur dans les deux gènes, il y a une forte susceptibilité pour développer la schizophrénie. Il faut cependant noter que les homozygotes pour l’allèle mineur du gène ROBO1 sont rares.

Figure 7 : CDH13 VS NRXN1

Figure 8 : TLK1 VS PDIA6

Voie BLALOCK_ALZHEIMERS_DISEASE_DN, cartographie Étendue avec poids configuré à 1 dans GSEA. Ici, nous voyons que quand les sujets ont au moins un allèle mineur dans les deux gènes, il y a une très forte susceptibilité pour développer la schizophrénie. Il faut cependant noter que les homozygotes pour l’allèle mineur du gène TLK1 sont rares. Notons que le rapport de cotes de q12 sort du cadre du graphique, car sa valeur est 15

Figure 9 : PLCB1 VS PLCL2

Figure 10 : GPC5 VS PKNOX2

Figure 11 : FAIM2 VS SHANK2

Voie BLALOCK_ALZHEIMERS_DISEASE_DN, cartographie Étendue avec poids configuré à 1 dans GSEA. Ici, nous voyons que quand les sujets ont au moins un allèle mineur dans les deux gènes, il y a une résistance à développer la schizophrénie. Il faut cependant noter que les homozygotes pour l’allèle mineur du gène FAIM2 sont rares.

Figure 12 : CDH13 VS CYCS

Voie BLALOCK_ALZHEIMERS_DISEASE_DN, cartographie Étendue avec poids configuré à 1 dans GSEA. Ici, nous voyons que quand les sujets ont au moins un allèle mineur dans les deux gènes, il y a une résistance à développer la schizophrénie. Il faut aussi noter que les homozygotes pour l’allèle mineur du gène CYCS sont rares.

Figure 13 : DLG2 VS RGS7

Figure 14 : CAMK2D VS KCNQ5

Enrichissement fait par Biofilter. CAMK2D provient de la paire CAMK2B VS CAMK2D et possède un indice de 5- 56. KCNQ5 provient de la paire KCNQ3 VS KCNQ5 et possède un indice de 5-12. Ici, nous voyons que quand les sujets ont au moins un allèle mineur dans les deux gènes, il y a un retour à la normale du phénotype qui a tendance autrement en présence d’allèle mineur pour un seul des deux gènes à entraîner une susceptibilité pour développer la schizophrénie.

Catégorie Paires de gènes

Susceptibilité KCNQ1-NAV2, RELN-CTNND2, NRXN1-ROBO1,NRXN1- CDH13, TLK1-PDIA6, PLCB1-PLCL2, GPC5-PKNOX2

Résistance GRM3-GRM7, FAIM2-SHANK2, CDH13-CYCS, DLG2-RGS7 Normale ADCY8-PRDM14, CAMK2D-KCNQ5

Tableau 7 : Résumé interaction

Tableau résumé qui liste les paires de gènes selon leur catégorie d’interaction. Une définition plus précise des gènes est disponible au tableau 11.

Dans la première catégorie, nous avons retenu plusieurs paires de gènes dont la présence de l’allèle mineure dans les 2 gènes pourrait créer une susceptibilité pour développer la schizophrénie. Le gène KCNQ1 code pour une protéine de sous unité de canal potassium contrôlé par le voltage. L’allèle mineur du SNP de ce gène semblerait avoir une interaction causant une susceptibilité pour développer la schizophrénie avec l’allèle mineur du SNP du gène NAV2, un gène qui code pour une protéine qui est impliquée dans la croissance et migration des neurones (figure 2). Le gène RELN code pour une protéine de matrice extracellulaire qui contrôle les interactions cellule-cellule critiques du positionnement et de la migration neuronale. L’allèle mineur du SNP de ce gène semblerait avoir une interaction causant une susceptibilité pour développer la schizophrénie avec l’allèle mineur du SNP du gène CTNND2, un gène qui code pour une protéine de jonction adhésive impliquée dans le développement du cerveau (figure 3). Le gène NRXN1 code pour une protéine d’adhésion cellulaire du système nerveux. L’allèle mineur du SNP de ce gène semblerait avoir une interaction causant une susceptibilité pour développer la schizophrénie avec l’allèle mineur du SNP du gène ROBO1, un gène qui code pour une protéine qui est impliquée dans la guidance des axones (figure 6), et une autre avec l’allèle mineur du SNP du gène CDH13, un gène qui code pour une protéine qui sert de régulateur négatif de la croissance de l’axone pendant la différenciation neurale et de protection contre l’apoptose dû à un stress oxydatif (figure 7). Le gène TLK1 code pour une protéine de régulation de l’assemblage de la chromatine. L’allèle mineur du SNP de ce gène semblerait avoir une interaction causant une susceptibilité pour développer la schizophrénie avec l’allèle mineur du SNP du gène PDIA6, un gène qui code pour une protéine qui catalyse la formation, la réduction et l’isomérisation de ponts disulfure (figure 8). Le gène PLCB1 code pour une protéine de Phospholipase C. L’allèle mineur du SNP de ce gène semblerait avoir une interaction causant une susceptibilité pour développer la schizophrénie avec l’allèle mineur du SNP du gène PLCL2, un gène qui code pour une protéine de Phospholipase C (figure 9). Le gène GPC5 code pour une protéine qui joue un rôle important dans la division cellulaire. L’allèle mineur du SNP de ce gène semblerait avoir une interaction causant une

susceptibilité pour développer la schizophrénie avec l’allèle mineur du SNP du gène PKNOX2, un gène qui code pour une protéine qui joue un rôle important dans la mort cellulaire (figure 10).

Dans la seconde catégorie, nous avons retenu quelques paires de gènes dont la présence de l’allèle mineure dans les 2 gènes pourrait créer une résistance à développer la schizophrénie. Le gène GRM3 code pour une protéine de récepteur de glutamate métabotropique. L’allèle mineur du SNP de ce gène semblerait avoir une interaction causant une résistance à développer la schizophrénie avec l’allèle mineur du SNP du gène GRM7, un gène qui code pour une protéine de récepteur de glutamate métabotropique (figure 4). Le gène FAIM2 code pour une protéine qui a un rôle d’inhibiteur de l’apoptose. L’allèle mineur du SNP de ce gène semblerait avoir une interaction causant une résistance à développer la schizophrénie avec l’allèle mineur du SNP du gène SHANK2, un gène qui code pour une protéine qui fait partie de l’échafaudage de la densité post synaptique et attache les mGluRs aux récepteurs NMDA lors de la synaptogénèse (figure 11). Le gène CDH13 code pour une protéine qui sert de régulateur négatif de la croissance de l’axone pendant la différenciation neurale et de protection contre l’apoptose dû à un stress oxydatif. L’allèle mineur du SNP de ce gène semblerait avoir une interaction causant une résistance à développer la schizophrénie avec l’allèle mineur du SNP du gène CYCS, un gène qui code pour une protéine qui sert à l’initiation de l’apoptose (figure 12). Le gène DLG2 code pour une protéine qui est impliquée dans la clustérisation des récepteurs et canaux ioniques postsynaptiques. L’allèle mineur du SNP de ce gène semblerait avoir une interaction causant une résistance à développer la schizophrénie avec l’allèle mineur du SNP du gène RGS7, un gène qui code pour une protéine qui a le rôle de régulateur des protéines-G postsynaptiques (figure 13).

Dans la troisième catégorie, nous avons retenu quelques paires de gènes dont la présence de l’allèle mineure dans les 2 gènes pourrait ramener à la normale le phénotype de développer la schizophrénie alors que la présence de l’allèle mineur

sur un seul des 2 gènes semble entraîner une susceptibilité. Le gène ADCY8 code pour une protéine qui catalyse la formation de l’AMP à partir de l’ATP. L’allèle mineur du SNP de ce gène semblerait avoir une interaction causant un retour à la normale du phénotype pour la schizophrénie avec l’allèle mineur du SNP du gène PRDM14, un gène qui code pour une protéine qui joue un rôle clé dans la pluripotence en supprimant les marqueurs de différenciations, alors que la présence de l’allèle mineur sur un seul des 2 gènes semble augmenter la susceptibilité de développer la maladie (figure 5). Le gène CAMK2D code pour une protéine qui joue un rôle important dans la plasticité synaptique. L’allèle mineur du SNP de ce gène semblerait avoir une interaction causant un retour à la normale du phénotype pour la schizophrénie avec l’allèle mineur du SNP du gène KCNQ5, un gène qui code pour une protéine de sous unité de canal potassium contrôlé par le voltage qui joue un rôle critique dans la régulation de l’excitabilité neuronale, alors que la présence de l’allèle mineur sur un seul des 2 gènes semble augmenter la susceptibilité de développer la maladie (figure 14).

3.1.7 Résultats Osprey

Voici le réseau des interactions que nous avons trouvées avec la méthode JE combiné avec un enrichissement GSEA ou Biofilter et qui sont statistiquement significatives. Il constitue un bon résumé graphique des principaux résultats. Pour faire ce réseau, nous avons représenté dans Osprey chaque interaction que nous avons obtenue et qui était statistiquement significative. Nous avons ensuite retiré chaque groupe d’interaction qui n’était pas rattaché à ce qui ressemblait à un noyau central. Nous avons ensuite réarrangé ce noyau central pour découvrir le réseau d’interaction de la figure 15. Il est à noter que nous avons aussi obtenu d’autres noyaux qui sont de moins grande importance. De ce réseau, nous pouvons faire ressortir certains gènes qui sont impliqués dans un grand nombre d’interactions potentielles, c’est-à-dire qu’ils ont 5 interactions différentes ou plus. (tableau 8).

Figure 15 : Représentation de nos nouvelles interactions

Noeud : Bleu = Voie métabolique Benporath EED Mauve = Voie métabolique de l’Alzheimer Orange = Biofilter

Cyan = Gène présent dans les 2 voies

Fuchsia = Voie métabolique de l’Alzheimer et Biofilter Lime = Voie métabolique Benporath EED et Biofilter

15 = Homozygotes allèle mineur très rare 20 = Homozygotes allèle mineur rare 25 = Homozygotes allèle mineur commun

Arête : - Jaune pâle = normal - Valeur p sous un seuil de Bonferroni de 0.05 pour le test de JE

- Jaune foncé = normal - Valeur p sous un seuil de Bonferroni de 0.05 pour le test de JE et sous un seuil de 0.006 pour le test de la régression logistique

- Rouge pâle = susceptible - Valeur p sous un seuil de Bonferroni de 0.05 pour le test de JE

- Rouge foncé= susceptible - Valeur p sous un seuil de Bonferroni de 0.05 pour le test de JE et sous un seuil de 0.006 pour le test de la régression logistique

- Vert pâle = résistance - Valeur p sous un seuil de Bonferroni de 0.05 pour le test de JE

- Vert foncé= résistance - Valeur p sous un seuil de Bonferroni de 0.05 pour le test de JE et sous un seuil de 0.006 pour le test de la régression logistique

Gène Interaction statistiquement significative ABCC4 5 ERBB4 5 FBLN5 5 FHIT 5 NELL1 5 PKNOX2 5 SOX5 5 TLK1 5 CDH13 7 NCOR2 7 COL4A1 9 CSMD1 9 PLCB1 9 PTPRT 9

Tableau 8 : Biomarqueur potentiel

Tableau qui liste les gènes qui pourraient être de potentiels biomarqueurs à cause de leurs nombres importants d’interactions statistiquement significatives liées à la maladie. Nous avons en premier le symbole du gène et en second son nombre d’interactions statistiquement significatives détectées lors de nos analyses. Une définition plus précise des gènes est disponible au tableau 11.

4.1 Discussion

Bien que la Schizophrénie soit une maladie aussi vieille que l’humanité et que nous l’étudions depuis de très nombreuses années, elle est très loin d’être bien connue et comprise. Son côté multigénique complexe jette un voile de mystère sur ses origines et ses mécanismes de fonctionnement. La Bio-informatique est une approche relativement nouvelle dans l’étude de cette maladie car on a maintenant les moyens technologiques pour générer de grands ensembles de données avec les puces de SNPs et les nouveaux séquenceurs. Beaucoup d’espérances sont mises sur cette science pour qu’elle réussisse là où les sciences plus traditionnelles ont échoué jusqu’à présent.

L’objectif de ce projet était de trouver de nouvelles interactions géniques impliquées dans la schizophrénie chez la population de l’Est du Québec pouvant aider à expliquer la maladie et d’identifier de possibles biomarqueurs de la maladie à l’aide d’une étude Cas-Témoins sur laquelle nous avons appliqué des méthodes de Bio-informatique à la fine pointe.

Notre projet présente ses forces et ses faiblesses. Du côté des forces, nous pouvons énoncer l’homogénéité génétique de notre population d’étude, la comparaison de différentes méthodes, ou encore la minutie que nous avons employés pour bien comprendre chaque logiciel afin de bien les paramétrer et définir des points de coupure le plus appropriés possible. En ce qui concerne l’autre côté de la médaille, les faiblesses, nous pouvons noter l’avancement rapide des bases de données qui occasionne une difficulté à les maintenir à jour pour le projet. En effet, bien que nos bases de données aient été à jour au moment de faire nos calculs, leur contenu très dynamique a déjà beaucoup évolué au moment d’écrire ces lignes. La MSigDB par exemple est passée de 5 collections lors de nos calculs à maintenant 7. Bien que notre choix de population puisse présenter certains avantages, il constitue aussi une faiblesse. En effet, le bassin de population étant très petit, nous n’avons que peu de cas pour notre étude, limitant

ainsi notre puissance statistique. Un échantillon possédant une bonne taille pour ne pas nuire à la puissance est composé d’au minimum 1000 cas et 1000 témoins [Moore, 2011].

4.1.1 Cartographie et filtrage

Les méthodes de cartographie et de filtrage sont relativement standard. Plusieurs des résultats que nous avons obtenus pourraient être qualifiés de triviaux, c’est-à- dire qu’ils confirment ce à quoi nous nous attendions. Par exemple, les résultats de la cartographie ont, comme nous le pensions, donné moins de gènes que le

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