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Exemple d’utilisation des puces ADN (1)

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Academic year: 2022

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(1)

Génomique Fonctionnelle des Cires Epicuticulaires

Patricia Costaglioli, Michel Tautu, Bertrand Garbay

Laboratoire de Biogenèse Membranaire Laboratoire de Biogenèse Membranaire

UMR 5200 CNRS-Université Victor Segalen Bordeaux 2 UMR 5200 CNRS-Université Victor Segalen Bordeaux 2

Exemple d’utilisation des puces ADN (1)

(2)

Les Cires épicuticulaires

Couche cireuse hydrophobe

Recouvre les parties aériennes des plantes

Composition biochimique: dérivés d’AGTLC (C20-C32)

– Alcools primaires et secondaires – Aldéhydes, alcanes, cétones

– Esters, acides gras libres

Rôles biologiques (mutants eceriferum, cer)

– Régulation de la « transpiration »

– Résistance aux pathogènes (insectes, bactéries..) – Protection UV

– Intégrité des grains de pollen

(3)

Long chain acyl-CoA trans-2,3-enoyl-CoA Long chain acyl-CoA n+2

KCS

ECR

ELONGASE ELONGASE

Plasma membrane Cell Wall Cutin

Primary alcohol Wax esters

Aldehydes Alkanes Secondary alcohols

Ketones

FAR*

WS

Decarbonylase FAR

Acyl reduction Acyl reduction pathway

pathway (20%) (20%)

Decarbonylation Decarbonylation

pathway

pathway (80%) (80%)

Hydroxylase Oxidase

LTPs

ABC transporters

Long chain acyl-CoA trans-2,3-enoyl-CoA

Long chain acyl-CoA n+2

KCS

ECR

ELONGASE ELONGASE

Plasma membrane Cell Wall Cutin

Aldehydes Alkanes Secondary alcohols

Ketones

Decarbonylase FAR

Acyl reduction pathway (20%) (20%)

Decarbonylation Decarbonylation

pathway

pathway (80%) (80%)

Hydroxylase Oxidase

LTPs

ABC transporters

VLCFAs C20-C32

Primary alcohol Wax esters

FAR*

WS

Acyl reduction

pathway

(4)

• KCS : CER 6, Fiddlehead, KCS 1

• KCR : Glossy 8

• ECR : TSC13

• CER 1 et WAX 2 (transporteur membranaire ou aldéhyde décarbonylase ?)

• CER 2 (régulation ?)

• CER 3 (régulation ?)

• Win1/SHN : facteur de transcription

Gènes connus à l’heure actuelle

Or, il existe 22 Loci CER chez Arabidopsis Thaliana

(5)

Objectifs du Projet

• Identifier d’autres gènes du métabolisme des cires

(synthèse, dégradation, transport), ainsi que les

protéines de régulation (facteurs de transcription, récepteurs nucléaires)

• Approche transcriptome

Comparaison de l’expression des gènes entre des

plantes normales (Ler0) et des mutants cer

(6)

plante sauvage (LER0)

mutants cer6-2 ou cer3

ARN m ARN m

RT + dNTP Cy5 Cy5 RT + dNTP Cy3 Cy3

ADNc marqués ADNc marqués

Protocole

plantules de 15 jours

Hybridation simultanée

Arabido 1 (14 400 gènes AT, oligos 60 mers déposés)

Arabido 2 (22 000 gènes AT, oligos 60 mers synthétisés in situ)

Rapport Cy5 Cy5 / Cy3 Cy3

Analyse

Scanner Scanner

+ Dye-swap

(7)

Ler-0 Cer 6-2

(8)

Fichiers pdf compte rendu manip (contrôle qualité)

(9)

Fichier excell

(10)

GeneName Description LogRatio

(ler0/cer6-2) PValueLog Ratio

rProcessed Signal (Cer6-2)

gProcessed Signal (Ler0)

AT2G14610.1 pathogenesis-related PR-1-like protein 2 4,03E-11 284 30180

AT3G57240.1 glycosyl hydrolase family 17 (beta-1,3-glucanase bg3) 1,13157 1,02E-09 167 2256 AT3G13610.1 2-oxoglutarate-dependent dioxygenase family 1,11591 1,24E-08 37 482

AT2G42530.1 cold-regulated protein cor15b precursor 0,972336 4,93E-09 277 2597

AT2G44910.1 homeobox-leucine zipper protein, Athb-4 0,931978 7,84E-09 459 3923

AT4G30650.1 low temperature and salt responsive protein homolog 0,930917 7,66E-09 4195 35777 AT2G26010.1 plant defensin protein, putative (PDF1.3) 0,923731 8,44E-09 4978 41760

AT1G14880.1 unknown protein 0,917509 9,21E-09 1970 16295

AT2G26020.1 plant defensin protein, putative (PDF1.2b) 0,910633 1,01E-08 3408 27741 AT5G44430.1 plant defensin protein, putative (PDF1.2c) 0,900367 1,17E-08 4905 38996

AT4G08770.1 peroxidase, putative 0,855692 2,49E-08 356 2555

AT2G47880.1 putative glutaredoxin 0,815013 4,98E-08 337 2203

AT1G31680.1 copper amine oxidase, putative 0,813742 1,89E-06 50 325

AT1G78000.1 high affinity sulphate transporter, putative 0,799065 1,21E-07 130 821

AT5G23240.1 putative protein 0,796552 6,28E-08 975 6106

1 2

Extraction et analyse des résultats

3

(11)

L og R at io 0 0,3

-0,3

(12)

L og R at io 0 0,3

-0,3

(13)

Table 2

Real-time RT-PCR analysis of PR-1 gene expression in the mutant cer6-2 and in the control plant Ler-0.

ΔΔCt 2-ΔΔCt Fold change cer6-2/Ler-0

Experiment 1 8.08 3.70 10-03 -270

Experiment 2 7.00 7.81 10-03 -128

Experiment 3 8.84 2.18 10-03 -458

Experiment 4 7.45 5.72 10-03 -175

Experiment 5 7.85 4.33 10-03 -231

Table 3

Real-time RT-PCR analysis of PR-1 gene expression in cer1-1, cer3-1 and cer2 mutants and in Ler-0 and Col-0 control plants. Results are expressed as fold change ± SD with the Ler-0 results, except for cer2 whose results are expressed as fold change ± SD with the Col-0 results.

Col-0/ Ler-0 cer1-1/ Ler-0 cer3-1/ Ler-0 cer2/Col-0

PR1 -1.7 ± 0.9 (n=3) -24.9 ± 14.5 (n=3) -1.4 ± 2.3 (n=3) -236 ± 125 (n=3)

(14)

Figure 1

Real-time PCR analysis of PR-1, PDF 1.2c, PDF 1.3 , Cor15b, Athb4 in cer6-2 and cer6-2R

mutants and in Ler-0 control plants. Results are expressed as fold change compared to Ler-0

results

(15)

Conclusion

• Nous n’avons pas trouvé ce que nous cherchions (nouveaux gènes eceriferum)

• Approche expérimentale à reconsidérer

• Identification d’un lien entre synthèse des cires et mécanisme de résistance aux pathogènes

• Avantage des approches globales: mise en évidence

de processus sans idée préconçue

(16)

Etude des résistances au STI (imatinib) dans les Leucémies myéloïdes chroniques

• Collaboration laboratoire d’hématologie (Béatrice Turcq, FX Mahon) Université Victor Segalen Bordeaux2

• Patient atteind de Leucémie Myéloïde Chronique

(17)

LMC: réarrangement chromosomique induisant la surexpression d’une tyrosine kinase qui régule par phosphorylation la division cellulaire

Elle est activée constitutivement dans les LMC: prolifération des cellules souches hematopoiétiques dans la moelle osseuse

Les inhibiteurs de la tyrosine kinase (STI) inhibe la prolifération cellulaire

(18)

Résistance à l’Imatinib mesylate

Résistance primaire et résistance secondaire

 Étude des gènes différentiellement exprimés au cours de la résistance secondaire : étude transcriptomique

% BCR-ABL/ABL

0 1 10 100

/01/2000 /07/2000 /10/2000 /12/2000 /03/2001 /06/2001 /10/2001 /11/2001 /02/2002 /05/2002 /08/2002 /11/2002 /01/2003 /04/2003 /06/2003 /07/2003

A

B Certaines rechutes après traitement au STI ont été rapportées.

Le plus fréquemment, il s’agit de mutation de la tyrosine kinase au niveau du site de fixation de l’ATP: le STI ne peut plus se fixer.

Les autres cas de résistance?

• Échantillon après traitement chimiothérapeutique A

• Échantillon après rechute (résistance au traitement) B

• Comparaison des transcriptomes

(19)

Protocole expérimental

• Purification des cellules (lymphocytes et

plaquettes) à partir des échantillons sanguins (rémission/rechute)

• Purification des ARNs

• Synthèse des ADNc

• Synthèse d’ARNm marqués à la Cy5 et Cy3 par transcription in vitro

• Hybridation de lames (dye-swap) Agilent

Technologies (17 000 genes humains, oligos 60

mers synthétisés in situ)

(20)

Image obtenue

(21)

Analyse des données (1)

(22)

Analyse des données (2)

Manip A

logratio pvalue Dye-swap

logratio pvalue Protein with high similarity to human LRE1, which reverse transcribes L1 elements 1,58263 1,15E-31 -1,03853 1,50E-25

Member of the L1 transposable element family 1,38528 5,01E-33 -1,3842 5,21E-33

Member of the L1 transposable element family 1,35491 7,88E-33 -1,24488 5,78E-32

Protein of unknown function 1,30758 1,88E-32 -1,11083 1,58E-30

Activator of S phase kinase 1,29851 3,38E-12 -1,02067 2,01E-17

LINE retrotransposable element 1 1,2699 4,32E-32 -1,20069 1,87E-31

Protein of unknown function 1,26201 8,08E-12 -1,15705 2,15E-21

Protein with strong similarity to LINE retrotransposable element 1 1,21543 1,15E-31 -1,49326 1,24E-33

Lactotransferrin, transports iron in extracellular fluid , potential theraputic for autoimmune

diseases -1,00234 4,03E-29 0,979134 9,31E-29

Cathepsin G, a serine protease involved in inflammation -1,04623 1,04E-29 1,09852 2,21E-30

Lipocalin 2, a member of the lipocalin family of secreted transporters, may act in inflammatory -1,21439 1,15E-30 0,866699 5,27E-26

Defensin alpha 4; may modulate lymphocyte activity -1,50071 1,07E-33 1,42032 2,94E-33

Defensin alpha 1, may also regulate the classical complement cascade -1,99417 3,67E-35 1,8642 6,41E-35

Génes dont l’expression augmente chez les patients résistants

(23)

LMC – Résistance secondaire : RT PCRq Défensine alpha-1

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5

A B

% BCR-ABL/ABL

0 5 10 15 20

18/12/2000 02/07/2001 04/03/2002 19/11/2002 04/11/2003

A B

Log Def-α1/actine

(N=7)

(24)

LMC – Résistance IM : expression de Def. αlpha-1 résistants-IM

0 1 2 3 4 5 6 7 8

T1 T2

log(DEF1/ACT)

0 1 2 3 4 5 6 7

T1 T2 T3

log(DEF1/ACT)

Résistants I IM Résistants II IM

Log Def-α1/actine

Log Def-α1/actine

(25)

LMC – Expression de Def. αlpha-1

1,000E-01 1,000E+00 1,000E+01 1,000E+02 1,000E+03 1,000E+04 1,000E+05 1,000E+06

35082 35340 35466 35799 36125 36166 36250

BCR-ABL DEF1

1,00E-01 1,00E+00 1,00E+01 1,00E+02 1,00E+03 1,00E+04 1,00E+05 1,00E+06 1,00E+07

oct- 00

janv- 01

avr- 01

juil- 01

oct- 01

janv- 02

avr- 02

BCR-ABL/ABL DEF1/ACT

Défensine alpha-1 : marqueur précoce de la perte de la réponse à l ’IM (?)

(26)

LMC – Expression de Def. αlpha-1

Approche transcriptomique originale : 22 gènes différentielle ment exprimés



au cours de la résistance à l ’IM Def. Alpha-1



Variations d’expression Def-α1 corrélée à la qualité de la réponse au traitement

Expression Def.α1 corrélée à la réponse à l’IM

 diminution rapide et persistante de l’expression de Def- α1 chez les patients répondeurs à l’IM

 persistance de taux de transcrits élevés chez les patients présentant une résistance primaire à l’IM

 ré augmentation de l’expression de Def. Alpha-1 lors de la résistance secondaire

Caractère prédictif précoce de la perte de la réponse à l’IM

 validation sur une cohorte de patients plus important

(27)

Visualisation des données obtenues dans plusieurs expériences

(clustering hiérarchique)

(28)

Microarray Data Matrix

In analysis of microarray data, what we analyze is an expression matrix. Each column represents all the gene expression levels from a single experiment, and each row represents the expression of a gene across all experiments. Each element is a log ratio. The log ratio is defined as log2 (T/R), where T is the gene expression level in the testing sample, R is the gene expression level in the reference sample.

The expression matrix is presented as a matrix of colored rectangles. Each rectangle represents an element of the expression matrix.

(Adapted from documentation of MeV, http://www.tigr.org/software/tm4/mev.html)

(29)

Analyses de clustering hiérarchique Principe

Pb Clustering hiérarchique :

(30)

Hierarchical Clustering

Hierarchical Clustering is the most popular method for microarray data analysis. In hierarchical clustering, the genes are connected iteratively based on their similarity. The genes with similar expression patterns are grouped together and are connected by a series of ?branches?, which is called dendrogram (or clustering tree). With the same method,

experiments with similar expression profiles can also be grouped together.

(31)
(32)

En cancérologie, ce type d’approche

permettra de faire de la thérapie

personnaliser : adapter le traitement au type

de la tumeur en fonction du génotype du

patient

(33)

• Le cas le plus simple: comparaison/référence commune

• Le “loop design”

• Très élégant, mais tous les résultats étant interdépendants, il faut un niveau

Quelques considérations sur le design expérimental

A B

C D

A B C D

R R R R

(34)
(35)

How many replicates?

• as many as possible

Statistics says: The more replicates, the better your estimate of expression (that’s an asymptotic process, so if you add at least a few replicates, the effect will be really strong)

• Five

Experience shows: For most common experiments you get a reasonable list of differentially expressed genes with 5 replicates

• Three

One to convince yourself, one to convince your boss, one just in case...

(36)

Pool or not pool?

Biological replicate

Technical replicate

Pool approach

Bien

Mais nécessite suffisamment d’ARN par échantillon

Pas terrible

(mais inevitable parfois)

Moyen (inutile

avec nouvelles puces)

Références

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