Outils et méthodes statistiques pour déchiffrer les réseaux génétiques régulatoires de traits et maladies complexes

 

Aurelie Labbe

Université McGill

 

Domaine : techniques, mesures et systèmes

Programme projet de recherche en équipe

Concours 2011-2012

Un grand nombre de maladies génétiques répondent à la définition de "traits complexes", et résultent d'interactions entre un grand nombre de gènes et de facteurs environnementaux. Dans le but de déterminer quels sont les gènes impliqués dans de telles maladies, il a été démontré que l'expression génétique d'organismes vivants a le potentiel de jouer le rôle de trait intermédiaire entre les marqueurs génétiques (SNPs) et le phénotype de la maladie. Les expressions de milliers de gènes peuvent donc être considérées comme des phénotypes quantitatifs et être utilisées en analyse d'association sur tout le génome.

Bien que les gènes régulant les traits de maladies agissent selon un système de réseau d'interactions extrêmement complexes, très peu de méthodes d'analyses statistiques ont été développées afin de prendre en compte une telle structure. Nous proposons ici de construire des modèles Bayesiens permettant d'unifier sous un même toit analytique les trois composantes suivantes : génotypes de milliers de marqueurs, expressions de milliers de gènes et mesures phénotypiques des traits reliés à la maladie.

Pour cela, nous avons formé une équipe composée de trois statisticiens spécialisés dans le domaine ainsi que d'un chercheur spécialisé dans l'étude génétique des maladies cardiovasculaires, auxquelles nous appliquerons notre approche. Cette association entre des chercheurs des sciences pures et appliquées nous donnera une opportunité unique de pouvoir construire un modèle le plus réaliste possible d'un point de vue génétique, ainsi que de valider en laboratoire sur une population de souris les réseaux génétiques que nous aurons découverts avec l'application de notre méthode.