Arriel Benis

PPR 2004

Sélection de gènes impliqués dans le métabolisme glucidique pour des puces à ADNc dédiées Obésité à usage diagnostic et prédictif

Projet de recherche

  • Auteur : Arriel Benis
  • Centre de recherche : Laboratoire d’Informatique Médicale et BIOinformatique Université PARIS Nord - PARIS XIII et Equipe Projet Multi-Laboratoire IAPuces du CNRS (EPML32) (Directeur de thèse : Jean-Daniel ZUCKER Responsables du laboratoire : Alain VENOT et Jean-Daniel ZUCKER)
  • Thème : Bioinformatique

Présentation, objectifs et résultats attendus

Présentation

Actuellement peu de travaux s’intéressent à l’étude des phénotypes en corrélation avec les données des biopuces. Ils se limitent la plupart du temps à l’analyse des expressions géniques vs. les conditions expérimentales. Il peut s’avérer d’intérêt d’ajouter une 3ème dimension à ces études : les données bio-cliniques

Objectifs

Définir les relations qui existent entre les expressions géniques dans certaines conditions expérimentales (ex : régime basses calories..) et les données biocliniques (par exemple glycémie, insulinémie,…). Ces relations ne sont le plus souvent pas linéaires. Il s’agit donc de les classer pour en tirer des profils de variations.

Étapes

Projet se décomposant en 2 grandes phases :
Recherche, développement et optimisation d’algorithmes pour les données Validation des résultats obtenus.

Bilan

D’un point de vue recherche en informatique médicale, conception en cours d’un environnement d’aide à la découverte des relations entre les données d’expression géniques issues des puces à ADNc, et des données bio-cliniques. Mise en ligne prévue prochainement de « DiscoClini » (l’environnement d’aide à la découverte, aboutissement de cette recherche).
Du point de vue des applications en sciences biologiques et médicale, dans l’étude des obésités notamment, expérimentations en cours de « DiscoClini » sur différentes sources de données, issues de protocoles de recherches cliniques.

Perspectives

Principalement création de puces à ADNc « dédiées », par exemple à la prédiction d’états cliniques faisant suite à un régime à visée thérapeutique, ou encore au diagnostic de pathologies survenant chez l’obèse.

Publications

Benis A. DiscoClini : un environnement pour l’aide à la découverte de corrélations entre des données d’expression génique et des données biocliniques,
Journée Francophone d’Informatique Médicale 2007.