Analyse rétrospective de données de biopuces   Etudiants Pierre MARGUERITE Isabelle PHILIP Etude de l’expression des gènes...
Le projet bioinformatique <ul><ul><li>L es données de biopuces   </li></ul></ul><ul><ul><ul><ul><li>Etude initiale  </li><...
Etude initiale: présentation  <ul><li>Gènes marqueurs d’une « grossesse  macrosomique » </li></ul><ul><li>Etude de transcr...
Etude : les biopuces  <ul><ul><li>5 lames </li></ul></ul><ul><ul><li>1920 gènes </li></ul></ul><ul><ul><li>3 dépôts (spots...
Analyse   initiale <ul><li>Normalisation Lowess </li></ul><ul><li>2 approches différentes </li></ul><ul><ul><li>Comparaiso...
Analyse rétrospective Différentes étapes <ul><ul><ul><li>Normalisation </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Sélection par u...
Normalisation  Logiciel Jaguar Logiciel MIDAS Triplicates Données normalisées 1920   gènes 50-60 % 100% X 5 Lowess Par blo...
Normalisation : qualité des spots  <ul><li>Spots écartés en fonction des flags  </li></ul><ul><ul><li>Trop peu de signal (...
Sélection par un seuil d’expression sur lames DM <ul><li>Rôle du seuil d’expression S </li></ul><ul><ul><ul><li>Ratio d’ex...
Confrontation des profils de patientes T2 DM DSM T2 DM DSM S = 0,5 =>  58 gènes S = 1 =>  6 gènes Confrontation - Profils ...
Classification <ul><li>Classification hiérarchique non adaptée </li></ul><ul><li>K-means </li></ul><ul><ul><li>Différentes...
Dernière sélection : gènes candidats ? <ul><li>Gènes répondant à 2 critères </li></ul><ul><ul><li>Seuil d’expression de 1 ...
Synthèse ? ?
Perspectives et recommandations <ul><li>Impact du logiciel de lecture </li></ul><ul><li>Options de normalisation </li></ul...
Bilan <ul><li>Apport technique  </li></ul><ul><ul><li>Biopuce </li></ul></ul><ul><ul><li>Normalisation </li></ul></ul><ul>...
Prochain SlideShare
Chargement dans…5
×

Analyse Retrospective Des DonnéEs De Biopuces

1 111 vues

Publié le

Publié dans : Voyages
0 commentaire
0 j’aime
Statistiques
Remarques
  • Soyez le premier à commenter

  • Soyez le premier à aimer ceci

Aucun téléchargement
Vues
Nombre de vues
1 111
Sur SlideShare
0
Issues des intégrations
0
Intégrations
37
Actions
Partages
0
Téléchargements
9
Commentaires
0
J’aime
0
Intégrations 0
Aucune incorporation

Aucune remarque pour cette diapositive
  • 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
  • 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%
  • Selection 72 gènes communs Selection sevère : 6 gènes communs
  • 8% à 17 % -&gt; 58 gènes communs soit 3% 1% à 2% environ -&gt; 6 gènes en commun soit 0,3 %
  • NM_000457 NM_003840 NM_014517
  • Analyse Retrospective Des DonnéEs De Biopuces

    1. 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
    2. 2. Le projet bioinformatique <ul><ul><li>L es données de biopuces </li></ul></ul><ul><ul><ul><ul><li>Etude initiale </li></ul></ul></ul></ul><ul><ul><ul><ul><li>Analyse initiale </li></ul></ul></ul></ul><ul><ul><li>L’analyse rétrospective </li></ul></ul><ul><ul><ul><ul><li>Différentes étapes </li></ul></ul></ul></ul><ul><ul><ul><ul><li>Perspectives et recommandations </li></ul></ul></ul></ul>
    3. 3. Etude initiale: présentation <ul><li>Gènes marqueurs d’une « grossesse macrosomique » </li></ul><ul><li>Etude de transcriptome de tissus placentaires </li></ul><ul><li>3 profils - 2 patientes </li></ul><ul><ul><li>sans diabète - grossesse normale - témoins T1 et T2 </li></ul></ul><ul><ul><li>diabète type 1 - macrosomie foetale - DM1 et DM2 </li></ul></ul><ul><ul><li>diabète type 1 - sans macrosomie foetale - DSM1 et DSM2 </li></ul></ul>
    4. 4. Etude : les biopuces <ul><ul><li>5 lames </li></ul></ul><ul><ul><li>1920 gènes </li></ul></ul><ul><ul><li>3 dépôts (spots) identiques par gène - Triplicate </li></ul></ul>
    5. 5. Analyse initiale <ul><li>Normalisation Lowess </li></ul><ul><li>2 approches différentes </li></ul><ul><ul><li>Comparaison intra/inter profil </li></ul></ul><ul><ul><li>Ebauche d’analyse par classification </li></ul></ul>
    6. 6. Analyse rétrospective Différentes étapes <ul><ul><ul><li>Normalisation </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Sélection par un seuil d’expression sur lames DM </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Confrontation des profils de patientes </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Classification </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Dernière sélection : gènes candidats ? </li></ul></ul></ul>
    7. 7. Normalisation Logiciel Jaguar Logiciel MIDAS Triplicates Données normalisées 1920 gènes 50-60 % 100% X 5 Lowess Par bloc Bruit de fond Flags
    8. 8. Normalisation : qualité des spots <ul><li>Spots écartés en fonction des flags </li></ul><ul><ul><li>Trop peu de signal (Cy3 et Cy5) </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Biopuces non dédiées </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>-> 23% des spots </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Forme du spot non conforme (Cy3 ou Cy5) </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>30% des spots </li></ul></ul></ul>
    9. 9. Sélection par un seuil d’expression sur lames DM <ul><li>Rôle du seuil d’expression S </li></ul><ul><ul><ul><li>Ratio d’expression R = Log2(Cy5/Cy3) </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>- S < R < + S </li></ul></ul></ul><ul><li>Quelle valeur de seuil ? </li></ul>S = 1 S = 0,5 55 – 3% 389 – 20% DM2 41 - 2% |Cy5| = 2 *|Cy3| 237 – 12 % |Cy5| = 1,414 *|Cy3| DM1
    10. 10. 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
    11. 11. Classification <ul><li>Classification hiérarchique non adaptée </li></ul><ul><li>K-means </li></ul><ul><ul><li>Différentes distances </li></ul></ul><ul><ul><li>Recherche du nombre de centres </li></ul></ul><ul><ul><li>Sélection visuelle des clusters </li></ul></ul><ul><ul><ul><ul><li>Liste de 63 gènes </li></ul></ul></ul></ul><ul><ul><ul><ul><ul><li> nécessité d’une dernière sélection </li></ul></ul></ul></ul></ul>
    12. 12. Dernière sélection : gènes candidats ? <ul><li>Gènes répondant à 2 critères </li></ul><ul><ul><li>Seuil d’expression de 1 entre DM et T2 </li></ul></ul><ul><ul><li>Seuil d’expression de 1 entre DM et DSM </li></ul></ul><ul><li>AF055033 </li></ul><ul><li>NM_000457 </li></ul><ul><li>NM_003840 </li></ul><ul><li>NM_014517 </li></ul><ul><li>NM_001344 </li></ul><ul><li>NM_007218 </li></ul><ul><li>AK025844 </li></ul><ul><li>U80232 </li></ul><ul><li>D26067 </li></ul><ul><li>NM_013403 </li></ul><ul><li>Aucun gène identifié par l’analyse initiale </li></ul>
    13. 13. Synthèse ? ?
    14. 14. Perspectives et recommandations <ul><li>Impact du logiciel de lecture </li></ul><ul><li>Options de normalisation </li></ul><ul><ul><li>Traiter les spots rejetés / forme ? </li></ul></ul><ul><li>Choix du seuil d’expression </li></ul><ul><li>=> Etude avec biopuces de référence </li></ul><ul><li>Multiples options  faire des choix </li></ul><ul><li>Nécessité d’un certain recul </li></ul><ul><ul><li>Intention  protocole, design, démarche </li></ul></ul>
    15. 15. Bilan <ul><li>Apport technique </li></ul><ul><ul><li>Biopuce </li></ul></ul><ul><ul><li>Normalisation </li></ul></ul><ul><ul><li>Classification </li></ul></ul><ul><li>Dialogue enrichissant avec les biologistes </li></ul>

    ×