Approches d'intelligence artificielle pour l'analyse de la localisation subcellulaire des ARN dans les cellules humaines

 

Mathieu Blanchette

Université McGill

 

Domaine : technologie de l'information et des communications

Programme projet de recherche en équipe

Concours 2018-2019

Un des aspects les moins bien compris de la régulation de l'expression des gènes est le mécanisme qui gouverne la localisation subcellulaire des ARN messagers. Ce projet multidisciplinaire vise à mieux comprendre la manière dont les cellules humaines contrôlent ce processus complexe. Notre projet utilisera des approches d'intelligence artificielles puissantes qui seront adaptées spécifiquement à ce nouveau type de question. Puisque autant la séquence que la structure d'un ARN détermine sa localisation, ces deux composantes seront prises en compte simultanément par nos prédicteurs. Par ailleurs, nous tirerons profit de vastes quantités de données venant du domaine de la génomique comparative, de même que de technologies de criblage à haut débit, de manière à augmenter la puissance de notre approche.

Les signaux identifiés comme étant liés à la localisation des ARN seront ensuite traduits en terme de mécanismes biologiques connus de manière à pouvoir formuler des hypothèse biologiques testables en laboratoire. Finalement, les approches développées seront utilisées pour analyser l'impact sur la localisation des ARN de variations génétiques et métaboliques. Les retombées du projet seront significatives au point de la compréhension des mécanismes fondamentaux de la régulation génique, du développement d'algorithmes de prédiction de structure et d'intelligence artificielle adaptées spécifiquement à l'analyse de l'ARN.