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Med Sci (Paris)
Volume 24, Numéro 6-7, Juin-Juillet 2008
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Page(s) | 629 - 634 | |
Section | M/S revues | |
DOI | https://doi.org/10.1051/medsci/20082467629 | |
Publié en ligne | 15 juin 2008 |
Inférence des réseaux de régulation transcriptionnelle
Inference of transcriptional regulatory networks
CEA, DSV, IRCM, Laboratoire d’Exploration Fonctionnelle des Génomes, 2, rue Gaston Crémieux, CP22, 91057 Évry Cedex, France
La cellule est un système infiniment complexe et même si la biologie moléculaire a permis des avancées remarquables, les biologistes cherchent aujourd’hui à aborder cette complexité à l’échelle du système, espérant ainsi mieux décrypter les mystères cellulaires. L’inférence des réseaux de régulation transcriptionnelle, de leur topologie, de leur évolution dynamique, de leur rôle dans les grandes fonctions biologiques est au coeur de cette approche. Nous proposons une démarche systémique, fondée sur l’intégration de données à large échelle telles que les profils d’expression, l’analyse par puce des produits d’immunoprécipitation de chromatine, et l’ARN interférence à haut débit pour inférer ces réseaux et caractériser les phénotypes associés. A plus long terme, la compréhension des propriétés des réseaux pourrait permettre la découverte de nouvelles cibles thérapeutiques et la mise à jour de nouvelles stratégies médicamenteuses.
Abstract
The cell is a very complex system and although molecular biology allowed spectacular progresses, biologists are currently trying to tackle complexity at the system level, to unravel cell mysteries. The inference of transcriptional regulatory networks, the characterization of their topology, their dynamic, their role in major cell functions is at the heart of this strategy. We are proposing a systemic approach, based on integration of large scale data such as expression profiling, ChIP on chip analysis and high throughput RNA interference using siRNA microarrays to infer these networks and characterize associated phenotypes. Ultimately, the characterization of the properties of these networks should impact our understanding of biology and offer potential applications in medicine and pharmacology.
© 2008 médecine/sciences - Inserm / SRMS
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