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Analyse rétrospective de données de biopuces   Etudiants Pierre MARGUERITE Isabelle PHILIP Etude de l’expression des gènes du tissu placentaire dans les grossesses diabétiques avec macrosomies par la technique des « Microarrays ».    Tuteurs Pierre-Marie DANZE Arnaud SCHLOESING DESS Bioinformatique – Lille Plate-forme de génomique fonctionnelle     Projet Bioinformatique
Le projet bioinformatique ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Etude initiale: présentation  ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Etude : les biopuces  ,[object Object],[object Object],[object Object]
Analyse   initiale ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Analyse rétrospective Différentes étapes ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Normalisation  Logiciel Jaguar Logiciel MIDAS Triplicates Données normalisées 1920   gènes 50-60 % 100% X 5 Lowess Par bloc Bruit de fond  Flags
Normalisation : qualité des spots  ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Sélection par un seuil d’expression sur lames DM ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],S =  1 S =  0,5 55 –  3% 389 –  20% DM2 41 -  2% |Cy5| =  2  *|Cy3| 237 –  12 % |Cy5| =  1,414  *|Cy3| DM1
Confrontation des profils de patientes T2 DM DSM T2 DM DSM S = 0,5 =>  58 gènes S = 1 =>  6 gènes Confrontation - Profils d’expression des gènes Rejet Rejet 4  confrontations différentes
Classification ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Dernière sélection : gènes candidats ? ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Synthèse ? ?
Perspectives et recommandations ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Bilan ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

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Analyse Retrospective Des DonnéEs De Biopuces

  • 1. Analyse rétrospective de données de biopuces Etudiants Pierre MARGUERITE Isabelle PHILIP Etude de l’expression des gènes du tissu placentaire dans les grossesses diabétiques avec macrosomies par la technique des « Microarrays ».    Tuteurs Pierre-Marie DANZE Arnaud SCHLOESING DESS Bioinformatique – Lille Plate-forme de génomique fonctionnelle    Projet Bioinformatique
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Notes de l'éditeur

  1. La prévalence de la macrosomie ou croissance fœtale accélérée reste plus élevée lors des grossesses associées au diabète de type 1 par rapport aux grossesses normales même après correction des troubles métaboliques et exclusion des autres facteurs maternels influençant la croissance fœtale. Les ARN extraits de 5 échantillons placentaires recueillis lors de la délivrance (1 témoin, 2 diabétiques macrosomes, 2 diabétiques non macrosomes) sont testés versus un ARN standard commun issus d’un deuxième placenta témoin. . L’étude et l’analyse de l’expression placentaire à terme au niveau du transcriptome par la technique des « Microarrays » cherche à déterminer les gènes modulés différentiellement entre placentas de fœtus macrosomes et non macrosomes issus de grossesses diabétiques de type 1 équilibrées sur le plan métabolique. déterminer les gènes modulés différentiellement entre placentas de fœtus macrosomes et non macrosomes issus de grossesses diabétiques de type 1 équilibrées sur le plan métabolique. DM1: excés diffus d’aes nucléuires syncitiotrophoblastique DM2: placenta daspect avant terme avec thromboses sous choriales DSM1 : placenta immature pour le terme avec infarctus sur 10 % de la surface DSM2
  2. F001 637 spots 11% F002 437 spots 7% F003 1304 spots 23% F004 1240 spots 22% F005 553 spots 10% F001 1700 spots 30% F002 1727 spots 30% F003 1921 spots 33% F004 1910 spots 33% F005 1570 spots 27%
  3. Selection 72 gènes communs Selection sevère : 6 gènes communs
  4. 8% à 17 % -> 58 gènes communs soit 3% 1% à 2% environ -> 6 gènes en commun soit 0,3 %
  5. NM_000457 NM_003840 NM_014517