L’équipe IGMM/LIRMM/IMAG « Régulations Génomiques Computationnelles » développe des méthodes fondées sur les statistiques et l’apprentissage automatique pour intégrer et interpréter différents types de données génomiques, délimiter des régions génomiques pertinentes et identifier de nouveaux éléments régulateurs, ceci afin de mieux comprendre le fonctionnement du génome et découvrir de nouveaux biomarqueurs utiles en médecine génomique.
Plus spécifiquement, de nombreux loci sont transcrits en dehors des promoteurs des gènes codants pour générer une grande variété d’ARNs comme les eRNAs (RNA transcrits au niveau des enhancers), les microRNAs et différentes classes d’ARNs longs non-codants. Par ailleurs, les études d’association à l’échelle du génome montrent que de nombreux loci associés à certains traits cliniques, y compris ceux liés à des pathologies humaines, sont localisés en dehors des régions codant les protéines. Ces observations récentes suggèrent que les régions non-codantes du génome humain contiennent une pléthore d’éléments régulateurs qui peuvent impacter les régulations du génome et ses fonctions et qui doivent être mieux caractérisés. C’est à ce défi que veut contribuer l’équipe « Régulations Génomiques Computationnelles ».
Cette dernière a été créée en Octobre 2014 à l’Institut de Biologie Computationnelle de Montpellier et travaille dans un environnement interdisciplinaire à l’interface de l’informatique, des statistiques et de la biologie. Ses membres possèdent différentes expertises scientifiques et sont affiliés à l’Institut de Génétique Moléculaire de Montpellier (IGMM; biology), au Laboratoire d’Informatique, de Robotique et de Micro-électronique de Montpellier (LIRMM; computer science) et à l’Institut Montpelliérain Alexander Grothendieck (IMAG, Statistics). L’équipe IGMM/LIRMM/IMAG reçoit le soutien du CNRS à travers les programmes interdisciplinaires de la MITI (PRIME, IA pour les Sciences, Santé Numérique).
Par ailleurs, l’équipe est / a été impliquée dans différents programmes de recherche internationaux, notamment un Laboratoire International Associé du CNRS (1) avec le Pr. Wyeth W. Wasserman, Université de Colombie Britannique, Vancouver, Canada et le consortium FANTOM (2) (basé au RIKEN Yokohama, Japan).
Mots-clefs:
Régulations génomiques, transcription, génomique médicale, bioinformatique, statistique, apprentissage automatique.
Membres
Laurent Bréhélin CR CNRS, LIRMM
Quentin Bouvier PhD student, IGMM
Sophie Lèbre MCF, IMAG & LIRMM
Charles Lecellier DR CNRS, IGMM & LIRMM
Mathilde Robin Engineer, LIRMM & IRCM
Océane Cassan Post-doc, LIRMM
Christophe Vroland Post-doc, IGMM
Kevin Yauy MD, PhD, Univ. Montpellier
Previous lab members
Amadou Kide Abdallahi, Master Student, IGMM
Chloé Bessière, PhD student, IGMM
Lisa Calero, Master Student, IGMM
Mathys Grapotte, PhD student, IGMM
Christophe Menichelli, PhD student, LIRMM
Florent Petitprez, Master Student, IGMM
Yulia Rodina, Post-doc, LIRMM
Raphael Romero, PhD student, IMAG & LIRMM
Manu Saraswat, grad. Student, IGMM
May Taha, PhD Student, IGMM & IMAG
Jimmy Vandel, Post-Doc, LIRMM