- Le projet Genome Comparison peut-il aider le projet FightAids ?
- «Un interrupteur "Marche/Arrêt" qui contrôle les défenses immunitaires contre des virus»
- Interactions entre Genome Comparison et FightAids@Home
- Les différences entre Simap et Genome Comparison
Le projet Genome Comparison peut-il aider le projet FightAids ?
La réponse est : pas directement ou en tout cas pas immédiatement. Actuellement le projet FightAids@Home vise la protéase du VIH. Une protéine très bien caractérisée du virus qui cause le SIDA. Le but de Genome Comparison est d'assigner des fonctions aux séquences de gène et aux protéines pour lesquelles elles codent (la production du gène) et dont la fonction est encore inconnue. Ce projet aidera à cataloguer la vaste variété de protéines qui sont responsables de la vie et de la santé humaine, notre projet fonctionne parce que nous connaissons déjà les bonnes caractéristiques de la fonction de la protéine que nous visons.
Concernant le travail effectué par l'université du centre médical du sud-ouest du Texas : «Un interrupteur "Marche/Arrêt" qui contrôle les défenses immunitaires contre des virus»
Celà semble être un résultat très intéressant, et pourrait mener à un certain nombre de nouvelles technologies pour identifier, répondre et commander certaines infections virales. Cependant, l'aspect de complication du VIH et du SIDA est que le virus vise un composant du système immunitaire lui-même. Je penserais que si le système immunitaire est estropié par le virus, activer ou arrêter sa réponse peut ne pas être une méthode efficace pour combattre le VIH. Cependant, puisque je ne suis pas un immunologiste, je pourrais manquer de recul pour évaluer les méthodes à la laquelle cette découverte peut mener.
Bonne et heureuse année et je vous remercie de votre intérêt et de votre appui continus.
Art Olson
Interactions entre Genome Comparison et FightAids@Home
Chers collègues
Sur le projet FightAIDS@Home, les chercheurs recherchent les molécules qui interagissent avec la protéase du VIH dans l'espoir qu'une d'entre elle bloque son activité, en arrêtant la maturation du virus. À mon avis, peu d'informations du projet Genome Comparison seront directement utiles au projet FightAIDS@Home, puisque les deux projets traitent les problèmes avec des approches très différentes. Cependant, il est vrai qu'une bonne identification des protéines et de leur rôle dans les différents processus métaboliques peuvent aider d'autres chercheurs à étudier plusieurs autres aspects biologiques, y compris les interactions parasite central et les mécanismes de l'immunité.
Il est également exact que ceci aidera à élucider qu'une partie du problème, puisque, de plus en plus, il apparait à la communauté scientifique que d'autres parties du génome, en particulier les régions non-codantes (y compris les régions codantes de l'ARN), ont un rôle extrêmement important dans le contrôle de plusieurs processus cellulaires. En raison de la taille et de la complexité de ces régions (le « language » dans lequel l'information est stockée dans ces régions est mal comprise. La plupart de ces régions ont été la première fois identifiées expérimentalement, et seulement plus tard leur position dans le génome a été déterminé), ce sous-ensemble du génome n'entre pas dans la matrice de comparaison du projet Genome Comparison, cependant une petite partie des régions non codantes, celles qui ont les plus grands cadres de lecture ouvert, seront comparées entre elles.
Antonio Miranda
Genome Comparison Team
Différences entre Simap et Genome Comparison
Chers collègues,
La principale différence entre notre projet (GenomeComparison) et le projet SIMAP est l'algorithme utilisé dans la recherche de similitudes. Il est largement reconnu par la communauté scientifique que l'algorithme Smith-Waterman (SW) est le plus sensible, bien que plus long. En outre un des auteurs de FASTA, William Pearson, reconnait à contre-coeur ceci.
Dans l'article décrivant SIMAP à la communauté scientifique, il est écrit :
"La solution optimale pour produire la matrice de similitude serait l'application approfondie de l'algorithme d'alignement Smith-Waterman (16) et le stockage de tous les points significatifs résultant de cette analyse. Bien que des réalisations efficaces (17) existent, les coûts informatiques sont au delà de nos possibilités. Ainsi, des approches heuristiques comme BLAST (1) ou FASTA (2) sont employées pour accélérer la recherche et le stockage des pics biologiques signicatifs dans une base de données et elles sont devenues l'outil d'analyse du séquençage le plus intensivement utilisé"
Pour surmonter certains de ces problèmes, en particulier le temps processeur exigé par l'algorithme Smith-Waterman, le projet SIMAP employe FASTA comme première approche puis utilise alors Smith-Waterman pour affiner les résultats, à l'exclusion des comparaisons ayant des scores bas (résultats de FASTA) avant l'exécution de l'Algorithme Smith-Waterman. Notre approche utilise directement l'algorithme Smith-Waterman assurant une meilleure détection dès le début des paires comparées, celà correspond donc à la solution optimale mentionnée par les auteurs de SIMAP dans leur article. Plusieurs autres groupes travaillent dans le développement d'algorithmes plus sophistiqués pour des recherches de similitude plus sensibles et plus rapides, jusqu'ici l'algorithme Smith-Waterman est toujours le plus sensible.
Notre approche revêt quelques aspects supplémentaires: nous employons des paramètres cohérents et nous découpons les valeurs dans le procédé entier, de ce fait assurant un marquage égal. Celà pour tenir compte des analyses statistiques comparatives additionnelles, par exemple dans l'étude de l'évolution de génome. Des paramètres sont placés pour tenir compte de l'addition des blocs de données tandis que le maintien du marquage résulte complètement compatible.
La phase actuelle est seulement la première étape de notre projet de comparaison du génome, puisque la prochaine étape sera peut être la comparaison des régions génomiques qui ont le potentiel de coder, mais ne sont pas actuellement identifiés en tant que tels, et qui pourrait être dus aux algorithmes utilisés pour la prédiction de gène, entre autres facteurs.
(SIMAP: la matrice de similarité des proteines. Thomas Rattei, Roland Arnold, Patrick-Tischler, Dominik Lindner, Volker Stumpflen and H. Werner Mewes. Nucleic Acids Research, 2006, Vol. 34, Database issue.)
Cordialement
L'équipe du projet GenomeComparison.
Antonio Miranda
Marcos Catanho
Wim Degrave