Société Française de Bioinformatique

Mots-Clés

ARN direct données ONT épitranscriptome

Description

Plus de 150 modifications sont actuellement répertoriées dans les ARN (ARNm, ARNnc), la plus courante étant la méthylation m6A. Ces modifications impactent les propriétés fondamentales et les fonctions des ARN dont leur stabilité, leur structure, leurs interactions intermoléculaires et leur localisation cellulaire. Elles constituent de fait un niveau additionnel dans le contrôle de la régulation de l’expression des gènes et de leur traduction.

Le séquençage d’ARN « direct » par la technologie Nanopore constitue une approche prometteuse pour accéder aux ARN natifs pleine longueur sans étape préalable de rétro transcription et d’amplification. Un nombre croissant d’études récentes mettent en évidence que cet ARN direct contient de manière intrinsèque des modifications et que ces modifications sont détectables au niveau du pore (intensité+temps). Cependant des améliorations méthodologiques significatives sont nécessaires pour détecter simultanément plusieurs types de modifications et les quantifier.

Les approches à l’état de l’art pour la détection automatique de telles modifications sont basées sur des méthodes d’apprentissage utilisant des réseaux de neurones.

Dans le cadre de ce stage, nous souhaitons mettre en place et évaluer une chaîne de traitement permettant de détecter de telles modifications à l’échelle du « read » séquencé et à initier le développement d’une méthode permettant de les quantifier. Cette chaîne de traitement sera évaluée dans un premier temps sur des données publiques puis sur des données produites par nos collaborateurs biologistes.