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1.7 : Systèmes et approches qualité - Biologie


De nombreuses entreprises suivent des systèmes et des normes de qualité pour les aider à répondre aux besoins du client. Nous approfondirons les méthodologies de qualité, qui sont importantes dans les biosciences dans un chapitre ultérieur. Vous trouverez ci-dessous une brève mention de certaines méthodologies de qualité courantes trouvées dans la bioproduction. Remarque – tous les systèmes qualité ne sont pas obligatoires par la loi – certains sont volontaires ! Nous explorerons pourquoi une entreprise adopterait des systèmes de qualité supplémentaires au-delà de ce qui est requis par la loi !

  • Bonne fabrication actuelle (CGMP) est un ensemble de directives de fabrication appliquées par la FDA, qui supervisent la production de produits biotechnologiques. Les objectifs de la réglementation CGMP sont d'assurer la qualité, la sécurité et la conformité réglementaire des produits.
  • ISO9000 est une norme de qualité qui a été développée pour fournir des lignes directrices pour l'amélioration des systèmes de gestion de la qualité. Huit principes clés sont intégrés dans les normes ISO9000: organisation centrée sur le client, leadership, implication des employés, approche processus, approche systémique de la gestion, amélioration continue, prise de décision factuelle et relations avec les fournisseurs mutuellement bénéfiques.
  • Six Sigma est une stratégie méthodologique qui traite des défaillances des produits et des systèmes. Pour augmenter la fiabilité du système et réduire les défaillances, les entreprises utilisent une méthodologie rigoureuse d'amélioration des processus, Définir-Mesurer-Analyser-Améliorer-Contrôler, qui encourage les décisions de gestion basées sur les données.
  • Maigre la production se concentre sur l'élimination des déchets des processus de production. Les travailleurs Lean reconnaissent les sept formes de gaspillage : production de pièces défectueuses, production de pièces plus que nécessaire, inventaire excessif, activités inutiles, déplacement inutile de personnes, transport ou manipulation inutile de matériaux et personnes en attente.

Nouvelles perspectives : la médecine systémique dans les maladies cardiovasculaires

Les maladies cardiovasculaires (MCV) représentent l'une des causes les plus importantes de morbidité et de mortalité dans le monde. Des approches innovantes pour accroître la compréhension des fondements des MCV promettent d'améliorer l'évaluation des risques de MCV et pourraient ouvrir la voie à des thérapies sur mesure. Au cours des dernières années, la médecine systémique est devenue un nouvel outil pour étudier les interactions génétiques, moléculaires et physiologiques.

Conclusion

Dans cette revue, nous donnons un aperçu des outils moléculaires-expérimentaux, épidémiologiques et bioinformatiques actuels appliqués en médecine systémique dans le domaine cardiovasculaire. Nous discuterons de l'état et des défis de la mise en œuvre d'approches de médecine systémique interdisciplinaire dans les MCV.


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Aravind Madhavan 1,2 , Anju Alphonsa José 1 , Parameswaran Binod 1 , Raveendran Sindhu 1 *, Rajeev K. Sukumaran 1 , Ashok Pandey 1,3 et Galliano Eulogio Castro 4
  • 1 Division de la biotechnologie, Institut national pour la science et la technologie interdisciplinaires, Conseil de la recherche scientifique et industrielle, Trivandrum, Inde
  • 2 Centre Rajiv Gandhi de biotechnologie, Trivandrum, Inde
  • 3 Center for Innovative and Applied Bioprocessing, Mohali, Pendjab, Inde
  • 4 Dépt. Ingenier໚ Química, Ambiental y de los Materiales Edificio, Universidad de Jaén, Jaén, Espagne

La raréfaction des combustibles fossiles a conduit à un besoin urgent de développer des carburants alternatifs. Actuellement, les micro-organismes sont largement utilisés pour la production de biocarburants de première génération à partir de biomasse lignocellulosique. La levure est le producteur efficace de bioéthanol parmi toutes les options de biocarburants existantes. Les outils de la biologie synthétique ont révolutionné le domaine des usines de cellules microbiennes notamment dans le cas de la production d'éthanol et d'acides gras. La plupart des outils de biologie synthétique ont été développés pour le cheval de bataille industriel Saccharomyces cerevisiae. Les systèmes de levure non conventionnels ont plusieurs traits bénéfiques comme la tolérance à l'éthanol, la thermotolérance, la tolérance aux inhibiteurs, la diversité génétique, etc., et la biologie synthétique a le pouvoir d'étendre ces traits. Actuellement, la biologie synthétique s'élargit lentement aux levures non conventionnelles comme Hansenula polymorpha, Kluyveromyces lactis, Pichia pastoris, et Yarrowia lipolytica. Ici, nous passons en revue les outils de biologie synthétique de base qui peuvent s'appliquer aux levures non conventionnelles. En outre, nous discutons des avancées récentes utilisées pour développer des souches de levure non conventionnelles productrices de biocarburants efficaces par l'ingénierie métabolique et la biologie synthétique avec des exemples récents. Pour l'avenir, le développement et l'application des futurs outils d'ingénierie synthétique devraient se concentrer sur des espèces de levures non conventionnelles inexplorées.


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2 APPROCHES OMICS EN ÉVOLUTION RAPIDE

Les technologies à haut débit ont révolutionné la recherche sur les plantes grâce à l'étude de tout un ensemble d'entités biologiques, y compris l'ADN, l'ARN, les protéines, les métabolites et autres, d'une espèce donnée et ont été remarquables. Cette mesure à haut débit a conduit à un éventail d'approches portant le suffixe omique telles que la génomique, la pangénomique, la transcriptomique, la protéomique, la métabolomique, l'épigénomique et, plus récemment, la omique monocellulaire, la phénomique et la QTL-omique. Ces approches sont désormais intégrées à travers plusieurs couches omiques, offrant une opportunité de comprendre le flux d'informations qui sous-tend la biologie des traits. Dans les sections suivantes, nous discuterons de ces approches omiques en évolution rapide pour l'amélioration des cultures.

2.1 Génomique et pangénomique

2.1.1 Séquençage et reséquençage du génome

Comprendre la structure, l'organisation et la dynamique des génomes des espèces végétales peut fournir des informations sur la façon dont les gènes ont été adaptés ou modifiés par la sélection naturelle et artificielle en réponse aux contraintes environnementales. Des études ont démontré l'utilisation potentielle des gènes adaptés et manipulés pour l'amélioration des cultures non seulement au sein d'une espèce, mais également l'utilisation de ces gènes à travers les espèces (Kawashima et al., 2016). Pour atteindre ces objectifs, de nombreux génomes végétaux ont été séquencés (Kersey, 2019). Auparavant, seules quelques espèces végétales aux génomes relativement compacts, et connues sous le nom de « modèles », ont été séquencées pour comprendre l'architecture du génome en raison du coût élevé du séquençage et de l'expertise limitée. En conséquence, les informations sur la séquence du génome pour Arabidopsis thaliana (L.) Heynh., riz (Oryza sativa L.), peuplier noir (Populus trichophora Torr. & A. Gray), la vigne (Vitis vinifera L.), et le maïs (Zea mays L.) ont été les premiers génomes végétaux générés. Plus tard, les légumineuses comme le soja [Glycine max (L.) Merr.], pois cajan [Cajanus cajan (L.) Huth], et le pois chiche (Cicer arietinum L.) ont été séquencés (voir Varshney et al., 2015 ).

L'évolution des technologies de séquençage NGS et de troisième génération a entraîné un débit toujours croissant et des coûts de séquençage réduits. En conséquence, plus de 600 assemblages complets de génomes végétaux sont disponibles dans des référentiels publics (Kersey, 2019) et bien d'autres sont en cours de séquençage (http://www.onekp.com/). Les informations sur la séquence du génome générées par le séquençage à haut débit de la collection de matériel génétique permettent également la découverte et le séquençage simultanés de milliers de marqueurs génétiques à travers des génomes entiers (Varshney et al., 2019a). Ces nouveaux outils de séquençage sont également précieux pour la validation et l'évaluation de marqueurs génétiques dans les populations. De plus, il est désormais possible d'identifier tous les gènes d'une plante, ce qui aiderait à son tour à comprendre les propriétés génétiques ainsi que les réseaux qui contribuent au développement de variétés de cultures supérieures.

En plus des informations disponibles à partir de la séquence du génome des cultivars, la caractérisation de la diversité génétique présente dans les espèces sauvages apparentées et les variétés locales conservées dans les banques de gènes sont une source précieuse de nouveaux gènes qui pourraient améliorer le rendement et la résistance aux stress abiotiques et biotiques. Dans ce contexte, les efforts de reséquençage des collections de matériel génétique à grande échelle sont devenus importants. Un tel exemple est les 3 010 génomes de riz cultivés en Asie du projet 3 000 Rice Genomes (Wang et al., 2018 ). L'étude a identifié 29 millions de polymorphismes nucléotidiques simples (SNP), 2,4 millions de petits indels et plus de 90 000 variations structurelles (SV) qui contribuent à la variation au sein et entre les populations. Cette étude a mis en évidence la diversité génétique qui existe dans les dépôts de ressources génétiques de riz avec des phénotypes pertinents pour l'agriculture. En outre, l'étude a démontré l'utilisation de SNP identifiés dans l'analyse de la cartographie des caractères pour les caractères hautement héréditaires, la longueur des grains, la largeur des grains et la résistance à la brûlure bactérienne du riz (Wang et al., 2018). Un autre exemple de maïs a signalé le séquençage de 278 lignées endogames de maïs et a démontré une variation importante des SNP (27 millions), des indels (287 504) et des variations du nombre de copies qui peuvent potentiellement être utilisées comme indice de sélection dans les futurs programmes de sélection du maïs (Jiao et al. , 2012 ). L'étude a montré que la sélection moderne a introduit des changements génétiques dynamiques dans le génome du maïs, et une sélection artificielle supplémentaire a affecté des milliers de cibles, y compris des gènes et des régions non génétiques, entraînant une réduction de la diversité nucléotidique et une augmentation de la proportion d'allèles rares (Jiao et al. ., 2012 ). Dans le cas des céréales des terres arides, par exemple, le reséquençage de 44 sorgho [Sorgho bicolore (L.) Moench] représentant le pool génétique primaire et couvrant les dimensions de l'origine géographique, de l'utilisation finale et du groupe taxonomique ont permis d'identifier 8 millions de SNP, 1,9 million d'indels et des événements spécifiques de perte et de gain de gènes à utiliser dans l'amélioration du sorgho ( Mace et al., 2013). Cette étude sur le sorgho a montré qu'un grand réservoir de diversité inexploité existe non seulement dans les races de sorgho mais aussi dans les espèces allopatriques asiatiques S. propinquum (Kunth) Hitchc. Une forte structure raciale et des événements de domestication complexes ont été observés dans les accessions étudiées. De même, dans le mil chandelle [Cenchrus américain (L.) Morrone], le reséquençage de 994 lignées a permis d'identifier plus de 29 millions de SNP et 3 millions d'indels pour une meilleure compréhension de la variation des traits et accélérer l'amélioration génétique (Varshney et al., 2017b). Cette étude a mis en évidence l'application des données de reséquençage pour comprendre la structure de la population, la diversité génétique et la domestication du mil. D'autres prédictions génomiques ont été utilisées pour prédire la performance des hybrides de mil et une étude d'association pangénomique (GWAS) a prédit les traits associés au rendement dans des conditions d'irrigation et de sécheresse.

Dans les légumineuses, le soja par exemple, le reséquençage de 302 accessions de soja sauvage et cultivé a identifié 9 millions de SNP et 876 799 indels, fournissant des gènes liés à la domestication et des ressources pour l'amélioration des cultures grâce à la génomique (Zhou et al., 2015 ). Dans une autre étude, 17 génomes de soja sauvage et 14 génomes cultivés ont été reséquencés (Lam et al., 2010), révélant ainsi des modèles de variation génétique entre le soja sauvage et cultivé. Cette étude a identifié une plus grande diversité allélique dans le soja sauvage et un ensemble de 205 614 SNP à utiliser dans la cartographie et les études d'association des loci de caractères quantitatifs (QTL). Très récemment, Valliyodan et al. ( 2021 ) ont analysé la diversité et la structure génétique à partir du reséquençage de 481 accessions diverses de soja, comprenant 52 sélections sauvages et 429 variétés cultivées (races locales et élites). Cette étude a identifié des preuves d'une sélection distincte, pour la plupart indépendante, de lignées par emplacement géographique particulier. Récemment, nous avons également entrepris le séquençage et le phénotypage de milliers de collections composites mondiales de génomes de pois chiches dans le cadre de l'Initiative de séquençage du génome de 3 000 pois chiches. Dans le cadre de cette initiative, le reséquençage de 429 pois chiches échantillonnés dans 45 pays a identifié une carte de 4,97 millions de SNP et GWAS a identifié 262 marqueurs et plusieurs gènes candidats pour 13 caractères différents associés aux mécanismes de tolérance à la sécheresse et à la chaleur (Varshney et al., 2019b). Des efforts similaires ont été menés dans le pois cajan, où le reséquençage de 292 accessions de pois cajan a permis d'identifier 15,1 millions de SNP et 2,1 millions d'indels. Cette étude a révélé des régions génomiques associées à la domestication et des marqueurs liés à des traits clés tels que le contrôle du temps de floraison, le développement des graines et la déhiscence des gousses (Varshney et al., 2017a). En bref, les études de séquençage et de reséquençage chez plusieurs espèces cultivées ont démontré l'utilisation de génomes et de SNP pour les analyses de cartographie des caractères. De telles études devraient guider et accélérer la sélection des cultures en identifiant la variation génétique qui sera utile dans les efforts de sélection dans différentes cultures et dans l'agriculture durable future.

2.1.2 Pangénomique

Des technologies de reséquençage à haut débit ont été utilisées dans plusieurs cultures dans le but d'explorer la diversité génomique et de découvrir la base moléculaire de traits agronomiques importants. Cependant, dans toutes ces études de reséquençage, la caractérisation des variants génétiques dépend de niveaux élevés de similarité de séquence pour cartographier les lectures courtes sur le génome de référence, qui peuvent manquer des régions hautement polymorphes et des régions qui ne sont pas présentes dans le génome de référence (Zhou et al. ., 2015 ). Par conséquent, dans le but de capturer toutes les variations possibles dans une collection de matériel génétique donnée d'une espèce particulière, des études pangénomiques ont été menées sur plusieurs espèces (voir Khan et al., 2020).

Dans le riz, un pangénome de riz cultivé-riz sauvage (O. sativa-O. rufipogon Griff.) complexe d'espèces par séquençage profond et assemblage de novo de 66 accessions divergentes a été construit (Zhao et al., 2018). Dans cette étude, des comparaisons intergénomiques ont identifié 23 millions de variantes de séquences dans le génome du riz. Dans le maïs, le pangénome a été caractérisé à l'aide de 503 lignées consanguines et des loci associés aux transitions de développement de la plante, à la fitness et aux traits d'adaptation ont été identifiés (Hirsch et al., 2014). Pangénome chez le blé (Triticum aestivum L.) a été construit à l'aide de 18 cultivars, ce qui a permis d'identifier 128 656 gènes dont 64,3 % étaient des gènes de base, tandis que les autres sont variables et présentent une variation de présence-absence (Montenegro et al., 2017). Chez les légumineuses, le pangénome a été établi dans le soja en utilisant sept accessions représentatives phylogénétiquement et géographiquement de soja sauvage (G. soja Siebold & Zucc.), le parent sauvage du soja cultivé. L'analyse du pangénome du soja a identifié 80 % des gènes de base. De plus, des comparaisons intergénomiques ont identifié des gènes associés à la résistance biotique, à la composition des graines, au temps de floraison et de maturité, et d'autres (Li et al., 2014). Récemment, une autre étude a signalé le pangénome de 26 graines de soja sauvages et cultivées représentatives sélectionnées parmi 2 898 germoplasmes de soja collectés dans le monde en termes de relations phylogénétiques et de distributions géographiques (Y. Liu et al., 2020). Le pangénome a identifié de grandes SV et des événements de fusion de gènes dans le soja. Les SV identifiés dans l'étude étaient liés à l'expression des gènes et à des traits agronomiques importants tels que l'éclat des graines, la pigmentation du tégument et la chlorose ferriprive. Dans le cas du pois cajan, le premier pangénome basé sur 89 accessions a été signalé (Zhao et al., 2020). L'étude a identifié des gènes associés à des traits agronomiques importants tels que le poids des graines, l'autofécondation et la réponse à la maladie chez le pois cajan. Pangénome utilisant huit graines de colza de haute qualité (Brassica napus L.) a révélé l'architecture et la différenciation des écotypes (Song et al., 2020).

Pangenome fournit une dissection approfondie des gènes indispensables ainsi que des gènes spécifiques à l'espèce identifiés principalement à partir du pool génétique cultivé. Afin d'obtenir un répertoire génétique complet d'une culture donnée, un stock de gènes diversifié provenant d'espèces sauvages est impératif. Entre ici le concept de super-pangénome, qui représente un répertoire complet de variation génomique en combinant différents pangénomes de toutes les espèces au sein d'un genre donné (Khan et al., 2020). Le déploiement du concept de super-pangénome en intégrant le côté sauvage d'une espèce avec un stock génétique diversifié aidera à exploiter la diversité génétique des espèces sauvages pour accélérer l'amélioration des cultures.

Ces études fournissent des informations utiles sur la variabilité génétique, la structure de la population et la diversité des espèces de cultures importantes qui pourraient être utilisées pour les programmes d'amélioration des cultures (Tao et al., 2019). Comme les coûts de séquençage et de reséquençage diminuent continuellement, la découverte d'allèles basée sur la séquence est devenue plus répandue. L'application systématique d'informations sur les séquences à l'échelle du génome à l'appui de l'amélioration des cultures en tant que génomique translationnelle pour l'agriculture accélérera la précision du cycle de sélection des cultures (Bohra et al., 2020 Varshney et al., 2015). Les ressources génomiques développées chez les espèces cultivées faciliteront la dissection de traits complexes et l'identification et l'exploitation des SNP et SV associés aux traits d'intérêt (Thudi et al., 2021). En outre, la connaissance du reséquençage et des pangénomes et super-pangénomes fournirait des informations sur un réservoir de diversité inexploité pour un accès facile à la sélection, résultant en une amélioration génétique des espèces cultivées pour répondre aux futures demandes alimentaires.

2.1.3 Variations de la séquence du génome, prédiction des gènes et inférences fonctionnelles

Le principal défi pour l'amélioration des cultures est d'augmenter la productivité tout en réduisant les pertes de rendement résultant de divers stress biotiques et abiotiques dans le cadre de scénarios de changement climatique (Palit et al., 2020b). Par conséquent, l'objectif principal des études génomiques chez les plantes cultivées a été l'identification des gènes régulateurs clés et des voies actives associées à l'architecture des plantes et aux rendements des cultures. La caractérisation intensive au niveau de la séquence d'une région chromosomique et le clonage révèlent la présence de nouveaux gènes de fonction inconnue (Jaganathan et al., 2020). Les allèles uniques, la composition des allèles, la variation de l'expression des gènes, les séquences de signature, entre autres, sont des contributeurs importants à la diversité phénotypique au sein et entre les espèces. Par conséquent, une approche de sélection 5G pour apporter les changements perturbateurs indispensables à l'amélioration des cultures a été proposée par Varshney et al. (2020).Des ressources génomiques illimitées, telles que les SNP et les SV à l'échelle du génome, sont mises à disposition par le séquençage et le reséquençage de divers germoplasmes dans différentes cultures (Thudi et al., 2021). Ces ressources faciliteraient le génotypage des races locales et du matériel de sélection pour l'identification des gènes candidats et des marqueurs de diagnostic pour les caractères d'intérêt des espèces cultivées. Par exemple, le séquençage du génome de la sous-espèce de riz SN265 (O. sativa L. subsp. japonica Kato), R99 (O. sativa L. subsp. indica Kato), et le reséquençage d'un total de 151 lignées consanguines recombinantes générées à partir du croisement entre ces parents a révélé 1,7 million de SNP. L'analyse des données a révélé des loci associés au rendement et à la qualité et l'implication d'un gène candidat, DEP1, pour déterminer la longueur de la panicule (X. Li et al., 2018 ). De même, l'assemblage du génome d'une lignée pure à petits grains de maïs dérivée d'une race locale tropicale fournit des informations sur 80 614 SV polymorphes à travers 521 lignées diverses (N. Yang et al., 2019). Une dissection plus poussée par clonage sur carte d'un locus de caractère quantitatif à effet majeur contrôlant le poids du grain a révélé le gène candidat sous-jacent, ZmPRESQUE TOUT MERISTEM1d, qui fournit un objectif pour augmenter les rendements du maïs.

Dans le cas des légumineuses, par exemple, le génome de l'arachide cultivée (Arachis hypogée L.) a fourni un aperçu des caryotypes des légumineuses, de l'évolution polyploïde et de la domestication des cultures. Les QTL pour la taille des graines et la couleur du testa ont été mappés sur le génome de référence de l'arachide (Zhuang et al., 2019 ). Une analyse complète des données de reséquençage a amélioré notre compréhension des caractères complexes et a fourni des gènes candidats pour plusieurs caractères agronomiques et de résistance aux maladies à utiliser dans la sélection végétale (Varshney et al., 2019a). Par exemple, le reséquençage de 302 accessions de soja sauvage et cultivé a révélé 230 balayages sélectifs et 162 variantes de nombre de copies sélectionnées et a corrélé 96 des 230 régions sélectionnées avec des gènes de biosynthèse des QTL de l'huile et des acides gras (Zhou et al., 2015). De même, dans le haricot commun (Phaseolus vulgaris L.), GWAS sur un panel de 192 génotypes a révélé des gènes candidats pour la variation du temps de floraison (Raggi et al., 2019 ). Dans le pois chiche, en utilisant les données de reséquençage du génome entier de 132 lignées de pois chiche, GWAS a identifié quatre régions génétiques contenant 38 SNP significativement associées au rendement et aux traits liés au rendement (Y. Li et al., 2018). De plus, l'augmentation de la précision des prédictions a été démontrée dans cette étude en incorporant les résultats de GWAS dans la sélection génomique. Dans le cas du pois cajan, des marqueurs de la teneur en protéines des graines ont été développés à partir des données de reséquençage du génome entier de quatre lignées de pois cajan démontrant le potentiel de la génomique (Obala et al., 2019 ).

Avec une quantité abondante d'informations génomiques dans les espèces modèles et cultivées, l'analyse fonctionnelle comparative des données génomiques facilite l'acquisition de nouvelles connaissances en vue d'explorer de nouveaux gènes et caractères pour une application potentielle dans l'amélioration des cultures. Par exemple, X. Yang et al. (2019) ont démontré l'utilisation de la génomique comparative dans les mécanismes évolutifs et la fonction des gènes chez les plantes à métabolisme acide crassulacé. De même, sur la base des informations sur le génome du pois cajan, Kawashima et al. ( 2016 ) ont rapporté le clonage d'un Phakopsora pachyrhizi gène de résistance CcRpp1 (Cajanus cajan résistance contre Phakopsora pachyrhizi 1) à partir de pois cajan et a montré que CcRpp1 confère une résistance à P. pachyrhizi (causant la rouille du soja) dans le soja. En résumé, les ressources génomiques ont une énorme portée dans la modernisation des programmes de sélection végétale pour fournir des variétés de prochaine génération.

2.2 Transcriptomique

La transcriptomique explique les changements conceptuels englobant non seulement dans le génome lui-même, mais aussi le processus par lequel les informations contenues dans le génome sont utilisées par la cellule et pour découvrir le flux d'informations biologiques du génome à la cellule. Pour commencer, les efforts ont été concentrés sur le développement de bibliothèques d'ADN complémentaires, la génération d'étiquettes de séquences exprimées, l'analyse de l'expression génique et la in silico l'extraction d'informations fonctionnelles à partir d'ensembles de données d'étiquettes de séquences exprimées avant même que les séquences du génome ne soient disponibles (Varshney et al., 2009). Les premières études d'expression génique reposaient sur des méthodes à faible débit. Cependant, une approche de séquençage d'ARN offre une couverture plus élevée et une plus grande résolution de la dynamique du transcriptome par rapport au séquençage de Sanger et aux méthodes basées sur des puces (Garg et al., 2019).

Le séquençage du transcriptome est largement utilisé pour étudier les réponses des plantes à divers stress ainsi que leur croissance et leur développement. De plus, le séquençage du transcriptome a été appliqué à diverses fins de génomique fonctionnelle telles que le profilage de l'expression génique, l'annotation du génome et la découverte d'ARN non codant (Morozova & Marra, 2008). La large disponibilité des technologies NGS a conduit à un changement de paradigme dans la sélection moléculaire des espèces cultivées et devrait détecter directement les modifications épigénétiques sur l'ADN natif et permettre le séquençage de la transcription entière sans avoir besoin d'assembler le génome (van Dijk et al., 2018). Plusieurs assemblages de transcriptome ont été générés pour les principales cultures telles que le riz (Tian et al., 2015 ), le blé (Jia et al., 2018 ) et le maïs (Zhang et al., 2019a ) pour aider à élucider la régulation moléculaire des gènes candidats pour différents caractères à différents stades de croissance et de développement de la plante dans des conditions de stress et de contrôle. Dans les légumineuses, par exemple, des assemblages hybrides complets ont été générés dans le cas du pois cajan (Kudapa et al., 2012 ) et du pois chiche (Kudapa et al., 2014 ) en analysant les données de séquençage de trois plateformes différentes (Sanger, FLX/454, et Illumina). Dans une autre étude, l'analyse du transcriptome sous CO élevé2 les concentrations ont identifié des gènes candidats sensibles au stress et des voies principalement impliquées dans le métabolisme du sucre et de l'amidon, la chlorophylle et la biosynthèse des métabolites secondaires (Palit et al., 2020a). Les données de profilage d'expression génique provenant d'assemblages de transcriptome développés ont permis l'identification de gènes candidats associés à différents traits d'intérêt et à une réponse au stress.

En plus d'identifier les gènes candidats pour les traits d'intérêt et la réponse au stress, il est crucial de comprendre comment les informations génomiques sous-jacentes se traduisent en phénotypes spécifiques à des stades de développement clés. Pour cela, des informations sur les modèles d'expression des gènes à travers les différents stades de développement des plantes et les organes couvrant l'ensemble du cycle de vie des plantes sont nécessaires. Les atlas d'expression génique (AEG) permettent une étude approfondie de l'ensemble du paysage transcriptionnel, révélant l'activité des gènes à l'échelle du génome dans différents tissus de plusieurs plantes modèles et cultivées. Dans le riz, le GEA a été développé à partir de 39 tissus collectés tout au long du cycle de vie du plant de riz à partir de deux cultivars, Zhenshan 97 et Minghui 63 (L. Wang et al., 2010). Cette étude a fourni une ressource polyvalente pour associer la transcriptomique au processus de développement et comprendre le processus de régulation en traçant les profils d'expression de gènes individuels. De même, dans le maïs, 18 tissus de maïs représentatifs capturant des aspects importants du développement du maïs ont été ciblés pour la GEA, ce qui a permis d'identifier et de caractériser les gènes et les voies sous-jacentes à la croissance et au développement des plantes (Sekhon et al., 2013). Chez les légumineuses, par exemple, l'ARN Seq-Atlas du soja a fourni un enregistrement de l'expression génique à haute résolution dans un ensemble de 14 tissus divers et l'identification des gènes candidats impliqués dans le développement des graines, la formation des nodules et le remplissage des graines (Severin et al. , 2010 ). De même, chez le pois chiche, 27 tissus provenant de cinq stades de développement majeurs ont été utilisés pour construire un Cicer arietinum Gene Expression Atlas (Kudapa et al., 2018 ), qui a identifié des différences significatives dans les modèles d'expression génique contribuant au processus de floraison, de nodulation, de développement des graines et des racines. Chez le pois cajan, 30 tissus représentant les stades de développement de la germination à la sénescence ont été utilisés pour générer un Cajanus cajan Gene Expression Atlas (Pazhamala et al., 2017), qui a fourni des gènes candidats impliqués dans des processus de développement spécifiques et pour comprendre la croissance et le processus de développement bien orchestrés du pois cajan. De la même manière, Arachis hypogée (arachide) Gene Expression Atlas a été très utile pour étudier des réseaux de régulation complexes, à savoir le gravitropisme et la photomorphogenèse, le développement des graines, les allergènes et la biosynthèse de l'huile chez l'arachide (Sinha et al., 2020). Ces ressources transcriptomiques devraient être en mesure de fournir des informations sur les mécanismes moléculaires de la croissance et du développement, les rendements élevés, les réponses au stress parmi de nombreux autres caractères, contribuant finalement au développement de variétés de cultures améliorées.

2.3 Protéomique

Les transcriptomes se concrétisent finalement par la traduction pour construire des protéines qui, en combinaison, forment les protéomes complexes de différents types de tissus et différents stades de développement des plantes. La corrélation de l'abondance des transcrits et des protéines a été analysée dans de nombreux systèmes végétaux et notamment au cours de la germination, du développement des graines et des réponses au stress. Cela nécessite l'étude directe des protéines pour bien comprendre l'expression des gènes. L'utilisation de la spectrométrie de masse pour l'identification des protéines et la quantification relative ou absolue des protéines, appelée protéomique, permet l'étude de grands ensembles de protéines cellulaires qui constituent ces protéomes. Les approches protéomiques sont passées du statut de description à celui de très utile pour la validation des données et l'intégration avec d'autres approches omiques, fournissant des informations sur les processus biologiques et les mécanismes de tolérance au stress qui peuvent être appliqués dans les programmes de sélection végétale (J. Hu et al., 2015). Les stratégies d'échantillonnage du protéome « fusil » dépendantes des données permettent d'évaluer de grands ensembles de données de différences relativement quantifiées entre les variétés de cultures, mais sont généralement limitées à un petit nombre de comparaisons. Pendant ce temps, des stratégies de surveillance des réactions sélectionnées permettent une quantification ciblée des protéines d'intérêt connues sur des ensembles d'échantillons beaucoup plus grands, ce qui permet de cribler toute la lignée consanguine recombinante, la lignée quasi-isogénique et les populations doubles haploïdes pour les protéines d'intérêt et leur abondance (Jacoby et al. ., 2013 )

Le protéome végétal subit des changements importants en raison de l'activation de voies de réponse au stress lorsqu'il est soumis à un stress biotique et abiotique. Les protéines connues pour avoir une implication significative dans la réponse au stress abiotique comprennent les protéines de choc thermique, les protéines abondantes de l'embryogenèse tardive, les kinases et les phosphatases, les enzymes redox, les enzymes du métabolisme secondaire, les enzymes de biosynthèse des osmolytes, la photosynthèse et l'oxygène réactif enzymatique et lié au métabolisme du carbone. charognards (voir Hossain & Komatsu, 2012 ). Les modifications post-traductionnelles des protéines sont également des caractéristiques essentielles de la réponse des plantes à l'environnement et sont essentielles pour les phénotypes végétaux associés aux tolérances au stress (Millar et al., 2019). L'abondance des protéines elle-même n'est qu'une approximation de la fonction, du taux de synthèse et de dégradation des protéines, de l'âge des protéines et des caractéristiques associées à l'âge de la fonction des protéines est également essentielle pour définir les protéomes (Nelson & Millar, 2015). Plusieurs cartes de protéomes ont été développées dans les plantes et cultures modèles, par exemple Arabidopsis (Baerenfeller et al., 2008 ), riz (Helmy et al., 2011 ), blé (Duncan et al., 2017 ), trèfle baril (Medicago truncatula Gaertn.), Lotus japonicus (Regel) K. Larsen, et le soja (voir Ramalingam et al., 2015 ). Récemment, une analyse protéomique dans trois cultivars de riz a identifié plus de 4 900 protéines et 1 309 protéines exprimées de manière différentielle (Zhang et al., 2019b). Cette étude a identifié huit gènes codant pour diverses protéines métaboliques impliquées dans la résistance des cicadelles brunes (BPH) chez le riz. En outre, l'étude a signalé l'activation de la protéine régulatrice de la réponse à deux composants (ORR22) qui est cruciale dans la transduction précoce du signal dans la réponse de résistance contre l'HBP grâce à la promotion soutenue de l'acide salicylique. En outre, des enzymes clés-lipoxygénases, des protéines dirigent et l'Ent-cassa-12,15-diène synthase (OsDTC1) dans la résistance héréditaire contre l'HBP ont été identifiées pour une utilisation dans la sélection de cultivars de riz résistants à l'HBP (Zhang et al., 2019b). Dans le maïs, analyse protéomique sous CO2–des conditions enrichies ont permis d'identifier des changements dans l'abondance des protéines qui étaient corrélés au rendement et aux caractères associés (Maurya et al., 2020). Une teneur réduite en malondialdéhyde et des taux d'enzymes antioxydantes et antioxydantes ont été observés en réponse à un taux élevé de CO2. En outre, une plus grande abondance de protéines liées au cycle de Calvin, à l'assemblage et à la dégradation de la synthèse des protéines, à la défense et à l'homéostasie redox ont contribué à une meilleure croissance et à un meilleur rendement en CO élevé.2 a été signalé (Maurya et al., 2020). Dans les légumineuses, par exemple le soja, la protéomique ainsi que l'analyse physiologique et biochimique ont conduit à l'identification de mécanismes de tolérance croisée en réponse aux stress thermique et hydrique (Katam et al., 2020). L'étude a signalé des activités élevées dans les enzymes antioxydantes, telles qu'une augmentation de l'enzyme ascorbate peroxydase, qui a rétabli les niveaux d'oxydation et soutenu les plants de soja pendant le stress. De plus, des protéines telles que MED37C, un médiateur probable de la transcription de l'ARN polymérase II, étaient élevées en réponse aux niveaux combinés de stress thermique et de stress hydrique (Katam et al., 2020).

2.4 Métabolomique

Après l'établissement des profils transcriptomique et protéomique, le prochain défi de la génomique fonctionnelle est la fonction des enzymes qui construisent le milieu complexe des catabolites photosynthétiques primaires et secondaires ainsi que la gamme sophistiquée de produits biosynthétiques qui composent le métabolome. La métabolomique est l'étude de ces petites molécules dans les plantes et les changements dynamiques de leur abondance sur des échelles de temps diurnes, de développement et de réponse au stress (Fiehn et al., 2000 Weckwerth, 2003 ). La métabolomique englobe une suite de technologies en évolution rapide, notamment la spectrométrie de masse, plusieurs types de spectroscopie et la spectroscopie par résonance magnétique nucléaire. Les tailles des pools de métabolites des principaux métabolites sont utiles pour évaluer le métabolome (Nunes-Nesi et al., 2019 ), mais il est de plus en plus reconnu que c'est le flux à travers ces principaux pools de métabolites qui contribue de manière significative à la croissance et au développement des plantes et à la biologie du stress ( Moreira et al., 2019). L'identification de composés plus rares, y compris les sous-produits des molécules de transduction du signal, le métabolisme du stress et les molécules qui font partie du processus d'acclimatation des plantes (Larrainzar et al., 2009) sera essentielle dans la sélection de traits métaboliques adaptatifs. Les composés métaboliques identifiés peuvent également être étudiés plus avant par corrélation avec les modèles d'expression du transcriptome et du protéome. Les effets en cascade de l'expression des gènes à différents niveaux d'organisation biologique conduisent au phénotype. Les métabolites peuvent influencer directement la physiologie cellulaire, donc au plus près du phénotype (Guijas et al., 2018) mais pas directement liés au génome (Redestig & Costa, 2011). Le profilage des métabolites correspondant à ceux des transcrits dans une condition spécifiée ou dans un génotype particulier permet une compréhension des processus de développement et de la réponse des plantes aux stimuli externes ou au métabolisme. Cette approche a été démontrée dans des cultures telles que le riz (C. Hu et al., 2014 ), le soja (Komatsu et al., 2011 ) et le haricot commun (Hernández et al., 2007 ), dans lesquels jusqu'à 100 métabolites connus Il a été démontré que l'abondance change en fonction de l'origine géographique des graines et en réponse aux inondations ou à la limitation des nutriments. Les empreintes métaboliques sont utilisées pour identifier les signatures métaboliques associées aux réponses au stress sans quantifier ni identifier les métabolites, par exemple, une approche basée sur la résonance magnétique nucléaire pour l'empreinte métabolique de 21 cultivars de graminées et de légumineuses (Bertram et al., 2010). En outre, considérant le métabolome des plantes comme la lecture de leur état physiologique, le GWAS à base de métabolites a été utilisé pour disséquer les bases génétiques et biochimiques du métabolisme chez les plantes cultivées (Luo, 2015). Le GWAS basé sur les métabolites a établi de fortes associations génotype-métabolite dans le maïs et le riz (Chen et al., 2014 Dong et al., 2014 Matsuda et al., 2012 Wen et al., 2014). L'étude de la métabolomique fournirait des informations importantes pouvant servir de base à l'amélioration future des cultures via l'ingénierie métabolique (voir Kusano & Saito, 2012 ).

2.5 Épigénomique

L'épigénomique est l'étude de toutes les modifications épigénétiques dans une cellule. Les modifications épigénétiques sont des modifications héréditaires de l'expression des gènes et des fonctions cellulaires résultant de la méthylation de l'ADN, des modifications des histones et de la biogenèse des ARN non codants sans altérer la séquence d'ADN sous-jacente. Plusieurs études ces dernières années ont permis de mieux comprendre le rôle de l'épigénome dans les réponses aux stress biotiques et abiotiques des plantes (voir Agarwal et al., 2020). En outre, des études épigénomiques complètes des populations végétales pour corréler génotype-épigénotype-phénotype, ainsi que l'étude du méthyl QTL ou epiGWAS élargiront la compréhension des mécanismes ainsi que des fonctions des voies de régulation dans les génomes végétaux (Yadav et al., 2018). Suite à l'identification des régulateurs épigénétiques clés, l'épigénomique vers la biologie des systèmes est nécessaire pour comprendre les relations fonctionnelles dynamiques et complexes au niveau des systèmes végétaux. L'ingénierie des épigénomes et des modèles prédictifs basés sur l'épigénome accélérera davantage les programmes de sélection moléculaire pour l'amélioration des cultures.

2.6 Oomiques à cellule unique

La plupart des études entreprises pour comprendre la biologie végétale se situaient au niveau du tissu, de l'organe ou de la plante complète, ce qui a permis de démêler les activités biologiques et les gènes impliqués. Cependant, ces études pourraient obscurcir la fonction biologique spécifique des cellules individuelles ou des biomolécules peu abondantes en raison de ce que l'on appelle «l'effet de dilution» (Libault et al., 2017). Les fonctions uniques des cellules individuelles n'ont pas pu être distinguées lors d'une mesure globale du tissu. L'étude des phénotypes et du comportement des cellules devient impérative pour comprendre la dynamique du développement et la réponse à l'environnement chez les plantes (Shulse et al., 2019). Au cours des dernières années, il y a eu d'énormes progrès technologiques en termes de nouvelle imagerie, miniaturisation, automatisation et microfluidique, permettant ainsi le séquençage à haut débit de cellules individuelles encapsulées (Prakadan et al., 2017).Les omiques unicellulaires visent ainsi à identifier, quantifier et caractériser différents composants des cellules, notamment le transcriptome (Shulse et al., 2019), le protéome (Dai & Chen, 2012 Levy & Slavov, 2018) et le métabolome (de Souza et al. , 2020 ) avec une résolution spatio-temporelle. Ces ensembles de données à haute résolution fournissent des informations sur la reconstruction des réseaux de régulation des gènes et de signalisation déterminant l'identité et la fonction cellulaires (Efremova & Teichmann, 2020 Libault et al., 2017). De plus, les données générées à partir d'une seule cellule sont incroyablement utiles pour la modélisation et les prédictions biologiques (Stegle et al., 2015). Cependant, chez les plantes, en raison des défis tels que l'hétérogénéité cellulaire, l'existence d'états cellulaires et de parois cellulaires multiples, les études monocellulaires sont limitées contrairement aux cellules animales et microbiennes (Libault et al., 2017). Néanmoins, la recherche en omique à cellule unique prend lentement de l'ampleur avec les progrès technologiques et informatiques émergents.

2.7 Phénomique et phénotypage à haut débit

La phénomique est la clé pour exploiter les gains des ressources génomiques. Ces dernières années, la phénomique des cultures a considérablement évolué pour générer des données phénotypiques multidimensionnelles à plusieurs niveaux allant du niveau cellulaire, au niveau des organes, au niveau de la plante jusqu'au niveau de la population (Dhondt et al., 2013 Houle et al., 2010 Lobos et al., 2017). Il implique des mesures à haut débit, précises et automatisées d'informations phénotypiques telles que la croissance, l'architecture et la composition des plantes à différentes échelles. Avec les récentes avancées technologiques, l'acquisition et le traitement de données de phénotypage à grande échelle sont devenus possibles, ce qui est resté un goulot d'étranglement majeur pour les études de génomique fonctionnelle et la sélection végétale (Yang et al., 2020). Les phénotypes, tels que le phénotypage des pousses à haut débit, le phénotypage des racines, la canopée, les traits des feuilles, entre autres, pourraient être mesurés à l'aide de plates-formes de phénotypage à haut débit (Jin et al., 2020). D'autres technologies de capteurs permettent désormais un enregistrement détaillé de l'histoire environnementale des plantes et, à son tour, de la réponse dynamique des cultures à l'environnement. Par exemple, des drones ou des véhicules aériens sans pilote, et pocketPlant3D équipé de plusieurs capteurs, tels que l'imagerie hyperspectrale ainsi que l'imagerie par tomodensitométrie vers des capteurs métaboliques ciblés, sont utilisés pour mesurer des traits tels que l'estimation de l'indice de surface foliaire, détecter les mauvaises herbes et les agents pathogènes, et prédire rendement (Jin et al., 2020 Yang et al., 2020 ).

Des progrès majeurs ont été réalisés dans le phénotypage à haut débit dans des environnements contrôlés (Pratap et al., 2019 ). L'application de cette technologie aux conditions de terrain se développe rapidement, y compris la robotique guidée par la vision (Pieruschka & Schurr, 2019). Des données phénotypiques de pousses et de racines à haut débit ont été recueillies dans plusieurs plantes et espèces de cultures modèles dans des conditions contrôlées (Yang et al., 2020). La performance d'une plante ou d'une culture est affectée par plusieurs gènes qui interagissent avec plusieurs environnements tout au long de leur croissance et de leur développement. Les technologies avancées de capteurs, de vision industrielle et d'automatisation pourraient désormais être utilisées pour enregistrer la réponse dynamique de la culture qui pourrait être davantage intégrée aux informations de séquence (Jin et al., 2020). Étant donné que la phénomique utilise plusieurs types de capteurs simultanément, l'acquisition de données de manière systématique est également cruciale, depuis la configuration expérimentale jusqu'à la génération et l'interprétation des données (Pratap et al., 2019). Comme les génomes de plusieurs espèces de cultures modèles et non modèles ont été séquencés, il est hautement nécessaire de décrire le phénotype de la culture entière. Ceci est important pour lier le gène et le QTL aux phénotypes des cultures pour disséquer les traits adaptatifs clés (Yang et al., 2020).

2.8 QTL-omics

Le plus grand défi pour la communauté de recherche agricole est d'être capable de corréler et de traduire la fonction des gènes à l'amélioration des cultures sur le terrain dans l'ensemble approprié de conditions environnementales. La prédiction de traits phénotypiques complexes à partir de réseaux de gènes est compliquée par le contrôle génétique et les effets environnementaux parmi les différents processus de croissance et de développement des plantes (Hammer et al., 2016). Pour résoudre ce problème, l'analyse multidimensionnelle pourrait fournir des informations utiles pour comprendre l'association génotype-phénotype, contrairement aux plans d'étude à type de données unique. L'intégration des approches omiques conduit à la cartographie des QTL et à l'identification des gènes sous-jacents. Le QTL-omics fera partie intégrante, traitant de la génération et de l'analyse de données multiomiques à grande échelle et est largement défini comme la caractérisation de QTL à l'aide de données omics (Kumawat et al., 2016). Cependant, le plus grand défi est d'intégrer les données du séquençage du génome, de la transcriptomique, de la protéomique, de la métabolomique et de la phénomique et de leur donner un sens. Sinon, QTL-omics est l'une des meilleures approches pour capturer la variation génétique présente dans l'ensemble du pool génétique pour des traits quantitatifs spécifiques dans l'environnement cible. Par exemple, la modélisation des QTL a conduit à la prédiction de caractères multigéniques tels que la croissance des feuilles et l'accumulation d'azote dans le maïs en utilisant l'approche de la biologie des systèmes (Reymond et al., 2003). Des efforts similaires ont également été faits dans la tomate (Solanum lycopersicum L.) en intégrant l'expression QTL avec le métabolite QTL (Schauer et al., 2006). Dans le soja, QTL-omics a été appliqué pour caractériser les QTL cartographiés. De plus, cette approche a également été utilisée dans la cartographie et la caractérisation de nouveaux QTL (Kumawat et al., 2016).

Toutes ces approches omiques discutées ci-dessus fournissent des ensembles de données de grande dimension sur différentes modalités qui ne sont que des composants discrets pour une vue complète du système végétal. À cet égard, la biologie des systèmes vise à intégrer notre compréhension du fonctionnement des différents composants biologiques pour fournir un aperçu du système végétal et développer des modèles prédictifs de leur réponse lorsqu'ils sont perturbés.


Évaluation de la force des recommandations et de la qualité des preuves dans les lignes directrices cliniques : rapport d'un groupe de travail du collège américain des médecins thoraciques

Alors que la notation de la force des recommandations et de la qualité des preuves sous-jacentes améliore l'utilité des lignes directrices cliniques, la profusion de systèmes de notation des lignes directrices sape la valeur de l'exercice de notation. Un groupe de travail de l'American College of Chest Physicians (ACCP) a formulé les critères d'un système de notation à utiliser dans toutes les directives de l'ACCP, notamment la simplicité et la transparence, l'explicitation de la méthodologie et la cohérence avec les approches méthodologiques actuelles du processus de notation. Le groupe de travail a examiné les systèmes actuellement disponibles et a finalement modifié une approche formulée par le groupe international GRADE. Le barème de notation classe les recommandations comme fortes (grade 1) ou faibles (grade 2), selon l'équilibre entre les avantages, les risques, les charges et éventuellement les coûts, et le degré de confiance dans les estimations des avantages, des risques et des charges. Le système classe la qualité des preuves comme élevée (grade A), modérée (grade B) ou faible (grade C) en fonction de facteurs qui incluent la conception de l'étude, la cohérence des résultats et le caractère direct des preuves. Pour toutes les futures lignes directrices de l'ACCP, le Collège a adopté une approche simple et transparente pour noter les recommandations qui est cohérente avec les développements actuels dans le domaine. La tendance à l'uniformité des approches de notation augmentera l'utilité des guides de pratique pour les cliniciens.


Rôle des systèmes ubiquitine-protéasome dans la biologie et la virulence des parasites protozoaires

Dans les cellules eucaryotes, les protéasomes jouent un rôle crucial dans de nombreuses voies cellulaires en dégradant les protéines pour appliquer le contrôle de la qualité et réguler de nombreux processus cellulaires tels que la progression du cycle cellulaire, la transduction du signal, la mort cellulaire, les réponses immunitaires, le métabolisme, le contrôle de la qualité des protéines et le développement. Le cœur catalytique de ces complexes, le protéasome 20S, est hautement conservé chez les bactéries, les levures et les humains. Cependant, jusqu'à il y a quelques années, le rôle des protéasomes dans la biologie des parasites était complètement inconnu. Ici, nous résumons les résultats sur le rôle des protéasomes dans la biologie et la virulence des parasites protozoaires. Plusieurs rapports ont confirmé le rôle des protéasomes dans les processus biologiques du parasite tels que la différenciation cellulaire, le cycle cellulaire, la prolifération et l'enkystation. La prolifération et la différenciation cellulaire sont des étapes clés de la colonisation de l'hôte. Compte tenu de l'importance des protéasomes dans les deux processus chez de nombreux parasites différents tels que Trypanosoma, Leishmania, Toxoplasma, et Entamoeba, les protéasomes du parasite pourraient servir de facteurs de virulence. Plusieurs éléments de preuve suggèrent fortement que la voie ubiquitine-protéasome est également une cible thérapeutique parasitaire viable. La recherche de ces dernières années a montré que le protéasome est une cible thérapeutique valable pour la maladie du sommeil et le paludisme. Ensuite, les protéasomes sont un organite clé dans la biologie et la virulence des parasites et semblent être une nouvelle cible chimiothérapeutique attrayante.

1. Introduction

Dans un article publié en 1978, Ciehanover et al. [1] ont rapporté la présence d'un composant polypeptidique thermostable d'un système protéolytique ATP-dépendant isolé des réticulocytes. Un deuxième article des mêmes chercheurs a rapporté que la conjugaison dépendante de l'ATP des protéines des réticulocytes au polypeptide était nécessaire pour la dégradation des protéines [2]. Sur la base de ces résultats, Hershko et al. [3] ont proposé en 1980 que la ligature de l'ubiquitine aux protéines les cible pour la dégradation par une protéase qui agit spécifiquement sur les protéines avec plusieurs molécules d'ubiquitine attachées [3, 4]. Une « protéase », le protéasome 26S, a été découverte par Hough et ses collègues, qui ont signalé l'identification et la caractérisation d'une protéase dépendante de l'ATP à partir de lysats de réticulocytes de lapin [5]. L'impact réel de cette découverte serait dimensionné dans les prochaines décennies. En fait, les travaux de Hershko sur les enzymes ubiquitine n'étaient pas seulement pertinents mais ont contribué à ouvrir un nouveau champ de recherche qui était obscur et inexploré à l'époque. Le prix Nobel de chimie 2004, décerné à Hershko, Ciechanover et Rose « pour la découverte de la dégradation des protéines médiée par l'ubiquitine », n'était pas seulement une reconnaissance de ces chercheurs, mais aussi une reconnaissance de l'importance de la voie ubiquitine-protéasome dans la vie. de la cellule et à la santé, la maladie, l'infection et l'immunité [6]. De nombreux chercheurs ont contribué à nos connaissances actuelles sur cette voie biologique. De nombreuses revues pertinentes ont déjà été publiées. Dans ce contexte, l'objectif principal de cette revue est d'attirer l'attention sur un nouveau rôle des protéasomes : la biologie et la virulence des parasites protozoaires. Les aspects généraux des voies ubiquitine-protéasome et des inhibiteurs seront seulement résumés.

2. Le système ubiquitine-protéasome

La majeure partie du renouvellement des protéines intracellulaires dans les cellules eucaryotes est réalisée par deux systèmes protéolytiques autonomes, les lysosomes et les protéasomes. La plupart des protéines sont dégradées par le système ubiquitine-protéasome (UPS) [6].

Les protéasomes sont de grands complexes qui jouent un rôle crucial dans de nombreuses voies cellulaires en dégradant les protéines dans le cytosol et le noyau des cellules eucaryotes pour appliquer un contrôle de qualité et réguler de nombreux processus cellulaires de base. Parmi ces processus figurent la progression dans le cycle cellulaire, la transduction du signal, la mort cellulaire, les réponses immunitaires, le métabolisme, le contrôle de la qualité des protéines et le développement, dans lesquels les protéasomes dégradent les protéines régulatrices ou structurellement aberrantes à courte durée de vie [6, 7]. Le cœur catalytique de ces complexes, le protéasome 20S, est hautement conservé chez les bactéries, les levures et les humains [8], avec des versions plus simples également trouvées dans certains Archées et procaryotes.

Le protéasome 20S est un assemblage en forme de tonneau de 28 sous-unités protéiques. Il forme une particule tassée, résultat de l'empilement axial de deux ?? anneaux et deux intérieurs ?? anneaux composés de sept ?? et ?? sous-unités les anneaux forment un ??1–7??1–7??1–7??1–7 structure. Les trois sous-unités de chaque cycle interne contiennent des résidus thréonine catalytiquement actifs à leurs extrémités N et présentent une activité hydrolase nucléophile N-terminale, indiquant que le protéasome est une thréonine protéase [8]. Les ??1, ??2, et ??5 sont associées à des activités de type caspase, trypsine et chymotrypsine, respectivement, qui confèrent la capacité de cliver les liaisons peptidiques du côté C-terminal des résidus d'acides aminés acides, basiques et hydrophobes, respectivement. Les liaisons qui suivent la glycine et la proline sont moins facilement clivées [9]. Comme l'ont révélé les études structurales réalisées par Huber et ses collègues [10, 11], l'élimination potentiellement catastrophique de substrats inappropriés est empêchée par la séquestration de sites actifs au sein de la structure creuse du protéasome 20S. Les substrats accèdent à la chambre catalytique centrale par des orifices axiaux dans les anneaux d'extrémité de ?? sous-unités [12], bien qu'en l'absence d'activateurs, ces canaux soient fermés et l'activité du protéasome soit réprimée. Le protéasome 20S dégrade progressivement les protéines clientes, générant des oligopeptides dont la longueur varie de 3 à 15 acides aminés. Les produits peptidiques résultants sont ensuite hydrolysés en acides aminés par des oligopeptidases et/ou des amino-carboxy peptidases [9].

Les protéasomes sont activés par des complexes protéiques qui se lient aux anneaux terminaux de ?? sous-unités. L'activateur le plus connu est le PA700 [activateur du protéasome MW 700, également connu sous le nom de 19S ou complexe régulateur (RC)], qui a été hautement conservé de la levure à l'homme et se lie au protéasome 20S pour former le protéasome 26S. Le PA700 est le seul activateur du protéasome, c'est-à-dire connu pour stimuler la dégradation des substrats protéiques. Ainsi, on pense que le PA700 médie la plupart des effets biologiques du protéasome en facilitant la dégradation du substrat [13, 14]. Contrairement au PA700, deux autres complexes protéiques conservés au cours de l'évolution qui se sont avérés se lier spécifiquement aux protéasomes 20S et les activer contre des substrats peptidiques modèles, PA28 (également connu sous le nom de 11S ou REG) [7, 15] et PA200 [7, 16], ne reconnaissent pas les protéines ubiquitinées ou n'utilisent pas l'ATP. L'activateur de protéasome PA200 améliore le clivage médié par le protéasome après les résidus acides in vitro cependant, en réponse aux rayonnements ionisants, le PA200 forme des protéasomes hybrides avec des coiffes 19S et des protéasomes centraux 20S qui s'accumulent sur la chromatine, entraînant une augmentation de l'activité protéolytique. Un rôle unique pour PA200 dans la stabilité génomique, qui est probablement médié par sa capacité à améliorer le clivage post-glutamyl par les protéasomes, a été rapporté [17]. Blm10/PA200 (Saccharomyces cerevisiae/humain) n'utilise pas l'ATP et on pense généralement qu'il stimule l'hydrolyse des peptides mais pas des protéines. Il a été proposé que Blm10/PA200 fonctionne dans une variété étonnamment large de processus [18], y compris l'assemblage du protéasome 20S [19], la réparation de l'ADN [20], la stabilité génomique [17], l'inhibition du protéasome [21], la spermatogenèse [22], et la régulation des points de contrôle mitochondriaux [23]. Cependant, des inhibiteurs endogènes tels que Hsp 90, P131, PR 39 et Tat ont également été décrits. Le rôle biologique des protéasomes 26S et de ses activateurs et inhibiteurs a été largement étudié ailleurs [5, 7, 24, 25]. De nouveaux mécanismes de régulation sont apparus. Le complexe archaeal PAN ATPase est homologue aux ATPases eucaryotes 19S et contient un motif C-terminal hydrophobe-tyrosine-X (HbYX), essentiel pour que PAN s'associe aux protéasomes 20S et ouvre son canal fermé pour l'entrée du substrat [ 26]. L'ouverture de la porte peut être induite par les peptides C-terminaux des sous-unités 19S ATPase, Rpt2 et Rpt5, mais pas par les peptides C-terminaux de PA28/26, qui n'ont pas le motif HbYX et provoquent l'ouverture de la porte par des mécanismes distincts. Les résidus C-terminaux dans les ATPases 19S se sont également avérés essentiels pour le déclenchement et la stabilité des protéasomes 26S. Ainsi, les terminaisons C des ATPases protéasomales fonctionnent comme une « clé dans une serrure » pour induire l'ouverture de la porte et permettre l'entrée du substrat [26]. Récemment, il a été montré que la liaison des substrats polyUb au régulateur 19S stabilise l'ouverture de la grille du protéasome 20S et induit des changements de conformation dans le protéasome 20S qui facilitent la canalisation des substrats et leur accès aux sites actifs. En conséquence, les substrats polyUb stimulent allostériquement leur propre dégradation, augmentant les activités peptidasiques du protéasome 20S d'environ deux fois dans un processus nécessitant l'hydrolyse de l'ATP [27]. De plus, un ensemble de preuves récemment publié suggère que de nombreuses fonctions du protéasome, telles que la reconnaissance du substrat, la désubiquitylation, le dépliement et la dégradation, semblent être contrôlées allostériquement [28, 29].

Dans cette voie, les protéines sont ciblées pour la dégradation par ligature covalente avec l'ubiquitine. L'ubiquitination marque la protéine cible avec des protéines de type ubiquitine (UBL), telles que l'ubiquitine, le petit modificateur de type ubiquitine (SUMO) et NEDD8. L'ubiquitination est une modification post-traductionnelle des protéines dans laquelle le modificateur est un polypeptide conjugué aux protéines cibles par une liaison isopeptidique entre les substrats du protéasome : l'extrémité C de l'ubiquitine et une ou plusieurs chaînes latérales de lysine dans les protéines cibles [30]. La modification des protéines par l'ubiquitine se produit en trois étapes successives qui sont médiées par trois enzymes : l'enzyme d'activation E1, l'enzyme de conjugaison E2 et l'ubiquitine ligase E3. Cette modification est réversible et les protéines ubiquitinées peuvent être désubiquitinées protéolytiquement par des enzymes désubiquitinantes spécifiques [30, 31]. Les molécules d'ubiquitine peuvent former des chaînes de polyubiquitine qui sont conjuguées à des protéines cibles, qui sont généralement reconnues et dégradées par le protéasome [30, 32] cependant, les connaissances actuelles sur l'UPS suggèrent fortement que l'ubiquitination des protéines semble être nécessaire mais pas essentielle. Un article récent rapporte que les protéasomes peuvent dégrader une proportion significative de protéines cellulaires indépendamment de l'ubiquitination. Ensuite, les protéasomes 26S reconnaissent et clivent spécifiquement des sites similaires, indépendamment de l'ubiquitination, suggérant que les régions désordonnées constituent probablement le signal structurel universel pour la protéolyse du substrat protéasome par les protéasomes. De la même manière, l'inactivation de l'enzyme activatrice de l'ubiquitine E1 n'empêche pas la dégradation intrinsèque des substrats du protéasome [33].

Le tableau est complété par les enzymes déubiquitinantes (DUB) [30, 34]. Ils génèrent des fragments Ub libres à partir de leurs produits de traduction initiaux, recyclent l'ubiquitine lors de la dégradation des conjugués poly-ubiquitine-protéine et/ou inversent les effets de l'ubiquitination. Tous les DUB testés ont une spécificité remarquable pour l'ubiquitine.Les DUB ont été impliqués dans une variété de processus chez les animaux et les levures, ce qui suggère que les DUB individuels sont spécifiques à la cible [34]. Une possibilité intéressante est que certains DUB peuvent également réguler la demi-vie d'une protéine en inversant l'ubiquitination. Un grand nombre de gènes codent pour des enzymes de désubiquitination, suggérant que beaucoup ont des fonctions hautement spécifiques et régulées. Il est intéressant de noter que bon nombre de ces enzymes sont localisées dans des structures subcellulaires ou dans des complexes moléculaires. Ces localisations jouent un rôle important dans la détermination de la spécificité fonctionnelle et peuvent avoir des influences majeures sur leurs activités catalytiques [34]. En effet, des découvertes récentes suggèrent fortement que l'ubiquitination est régulée par des voies spécifiques d'ubiquitination et de désubiquitination. En résumé, les substrats protéiques sont d'abord conjugués à de multiples molécules d'ubiquitine, puis les substrats d'ubiquitine sont rapidement hydrolysés par le protéasome 26S, un complexe ATP-dépendant comprenant le noyau du protéasome 20S entouré de deux complexes régulateurs d'activateur de protéasome (19S). Les enzymes de désubiquitination recyclent les molécules d'ubiquitine et la voie est modulée par des activateurs et des inhibiteurs de protéines. Un aperçu du système ubiquitine-protéasome est présenté à la figure 1.

En résumé, la voie ubiquitine-protéasome n'est pas seulement une machine de dégradation visant à détruire les protéines anciennes ou endommagées. Cette voie est un point de contrôle majeur pour réguler, entre autres, les protéines à courte durée de vie fonctionnant comme des facteurs régulateurs dans un large éventail de processus cellulaires tels que la progression du cycle cellulaire [35], la croissance cellulaire, la transcription de gènes spécifiques à un stade [36], réponse inflammatoire [37] et traitement antigénique [32]. Les protéasomes eucaryotes 20S ont plusieurs activités peptidasiques, ainsi que des activités endoribonucléase, protéine-chaperone et ADN-hélicase [38].

Jusqu'à il y a quelques années, le rôle des protéasomes dans la biologie des parasites était totalement inconnu.

3. Le rôle des protéasomes dans la biologie et la virulence des parasites

Les protozoaires parasites sont des cellules unicellulaires mais complexes qui subissent de multiples événements de différenciation pour s'adapter aux divers hôtes et environnements physiques qu'ils rencontrent au cours de leur cycle de vie.

Certaines protéases sont impliquées dans la différenciation des stades infectieux d'un petit nombre de parasites protozoaires en leurs stades respectifs responsables de la maladie [39-41]. Le rôle central joué par les activités protéolytiques du système protéasome/ubiquitine dans la régulation de l'homéostasie cellulaire a été démontré chez un grand nombre de champignons et d'eucaryotes supérieurs et, plus récemment, chez les parasites protozoaires [42].

Une caractéristique importante du cycle de vie des parasites pathogènes est les profonds changements morphologiques qu'ils subissent au cours du développement chez les hôtes vertébrés et invertébrés. Ces changements développementaux, au cours desquels la forme, la taille et les structures du cytosquelette doivent s'adapter à la nouvelle étape, impliquent une protéolyse étendue et soigneusement contrôlée. La question intrigante de savoir quel système protéolytique est impliqué dans la dégradation des protéines chez les parasites nous a conduit à étudier le rôle des protéasomes dans la différenciation des parasites protozoaires.

Les protéasomes 20S des parasites protozoaires sont similaires en morphologie et en taille au protéasome 20S isolé d'archaebactéries, de levures et de mammifères. De même, la composition des sous-unités des protéasomes protozoaires est très similaire à celle des protéasomes eucaryotes, avec de multiples ?? et ?? sous-unités au lieu du seul type de ?? et ?? sous-unité décrite dans Archaebactéries protéasomes. Des études dans différents laboratoires et avec différents modèles ont montré que l'inhibition de la fonction protéasomale inhibe des stades spécifiques de différenciation morphologique chez Trypanosome, Plasmodium, et Entamoeba et la réplication de Plasmodium, Toxoplasme, Leishmanie, et Trypanosome cependant, l'invasion de la cellule hôte n'est pas inhibée dans Trypanosome, Plasmodium, Leishmanie, ou Toxoplasme. Des différences entre les protéasomes des mammifères et des parasites ont été observées (Trypanosome), tout comme les différences dans les structures immunoréactives (Trypanosome et Toxoplasme) et des activités enzymatiques (Trypanosome et Entamoeba). Ces différences suggèrent que les protéasomes du parasite protozoaire pourraient être considérés comme une cible chimiothérapeutique, même si cet organite est également présent dans toutes les cellules eucaryotes hôtes. Dans les cellules de mammifères, le système ubiquitine protéasome est essentiel pour toutes les cellules eucaryotes. Toute altération de ses composants a donc des conséquences pathologiques potentielles [43]. La chimiothérapie ciblant les protéasomes parasitaires pourrait aboutir à des thérapies efficaces.

Voici les principaux résultats rapportés dans la littérature concernant le rôle des protéasomes du parasite protozoaire.

3.1. Cryptosporidium

Une séquence d'ADN composée de 1281 nucléotides (nt) consistant en un seul cadre de lecture ouvert (ORF) codant pour un protéasome 20S putatif ??La sous-unité de type 1 a été isolée de Cryptosporidium parvum. L'analyse par transfert de Southern a suggéré que l'ADN séquencé existe dans le C. parvum génome en une seule copie. La protéine prédite se compose de 210 acides aminés (aa), y compris les acides aminés caractéristiques communs à toutes les sous-unités du protéasome, et est plus similaire à la sous-unité de type bêta1 de la levure qu'à d'autres types de sous-unités bêta [44]. Aucune étude n'a examiné son rôle biologique.

3.2. Giardia

Le parasite possède un seul gène qui code pour la monoubiquitine. Cependant, des tests d'électrophorèse bidimensionnelle ont montré que le Giardia Le protéasome 20S semble être aussi complexe que celui des autres eucaryotes [45]. Une étude des sept gènes qui codent le ?? sous-unités de la G. duodenalis protéasome a indiqué que le ??-La famille des gènes du protéasome a évolué rapidement d'un seul gène chez les Archaea à sept gènes ou plus chez les Eukarya [46]. Les G. duodenalis Le protéasome 20S semble être similaire à celui décrit dans les cellules eucaryotes, contenant un ensemble divergent de ?? sous-unités [47]. Approches protéomiques réalisées pour découvrir de nouvelles protéines associées aux vésicules spécifiques à l'enkystation (ESV) de type Golgi et spécifiques au stade identifié des facteurs cytoplasmiques et luminaux du système de contrôle de la qualité du réticulum endoplasmique, c'est-à-dire plusieurs (??) et catalytique (??) sous-unités du protéasome. En revanche, les complexes de protéasome cytoplasmique subissent une relocalisation régulée par le développement vers les ESV pendant l'enkystation. Dans les cellules de mammifères et dans la levure, les complexes de protéasome se localisent au niveau des membranes du RE en plus du cytoplasme et du nucléoplasme. L'analyse en microscopie confocale a démontré que le complexe central 20S giardial et la structure de la coiffe 19S étaient associés aux membranes ESV au début de l'enkystation jusqu'à au moins 7 h après l'induction. Comme indiqué précédemment, l'expression des sous-unités du protéasome n'est pas régulée à la hausse dans les cellules enkystées [47]. Les données de microscopie confocale ont indiqué une relocalisation de sites plus périphériques dans le cytoplasme vers le voisinage des ESV, indiquant un taux élevé de rétrotranslocation de protéines organelles destinées à la dégradation. À la lumière de ces résultats, les auteurs ont proposé que le recrutement du protéasome pendant l'enkystation est une conséquence du contrôle de la qualité et des processus de maturation de la cargaison dans le RE et les premiers ESV (c. 48].

3.3. Entamoeba

L'activité 20S dans les protéasomes a été décrite sur la base du modèle électrophorétique SDS et de l'analyse par immunoblot d'une substance soluble. Entamoeba histolytica extrait fractionné par centrifugation à gradient de densité [49]. Une étude de la E. histolytica protéome a confirmé la présence de composants ubiquitine-protéasome [50]. D'autre part, les gènes codant pour le ?? les sous-unités du protéasome présentent une identité plus élevée avec les protéasomes de mammifères (60,1 % d'homologie avec les protéasomes de rat et 60,5 % avec les protéasomes humains) qu'avec les protéasomes de Thermoplasma acidophilum et Saccharomyces cerevisiae (39,5 % et 53,8 %, resp.). Dans E. histolytica trophozoïtes, la localisation nucléaire du complexe 20S n'était pas évidente même en microscopie confocale à haute résolution [51]. Au lieu de cela, la réactivité fluorescente contre les sous-unités du protéasome EhotS et EhS2 a été observée exclusivement dans le cytosol, présentant une distribution homogène sans exclusion apparente de compartiments qui ressemblent à l'appareil ER et de Golgi, comme observé dans d'autres types de cellules [30, 51].

Récemment, plusieurs E. histolytica Les composants d'ubiquitination, y compris l'ubiquitine et ses enzymes d'activation (E1), de conjugaison (E2) et de ligature (E3), ont été clonés et caractérisés. EhUbiquitine est activé par et forme une liaison thioester avec EhUba1 (E1) in vitro d'une manière dépendante de l'ATP et du magnésium. Selon les auteurs, EhUba1 présente une vitesse initiale maximale d'échange pyrophosphate-ATP plus élevée que son homologue humain, suggérant que différentes cinétiques d'activation de l'ubiquitine pourraient exister dans E. histolytica [52].

Dans une amibe reptilienne, Entamoeba envahit, l'enkystation est inhibée par la lactacystine, un inhibiteur spécifique et irréversible des protéasomes [53] cependant, la lactacystine semble n'avoir aucun effet sur E. envahissant excystation [54].

3.4. Leishmanie

Ces parasites sont des parasites protozoaires avec un stade intracellulaire appelé amastigote qui se réplique dans les macrophages des mammifères et un stade extracellulaire appelé promastigote qui se réplique dans l'intestin des insectes hématophages appartenant au genre lutzomyie.

Protéasomes purifiés de L. mexicana ont été étudiées par électrophorèse sur gel de polyacrylamide (SDS-PAGE), révélant 10 bandes différentes avec des masses comprises entre 22 et 32 ​​kDa, suggérant une complexité similaire à celle des protéasomes eucaryotes [55]. Lactacystine affectée L. mexicana réplication uniquement lorsqu'il est utilisé à des concentrations supérieures à 5 ??m, tandis que MG132 a bloqué le même processus à des concentrations plus faibles. Ces écarts pourraient être dus à la capacité inférieure de L. mexicana d'incorporer ces inhibiteurs. Selon Christensen et al. [56], un nouvel antigène qui ressemble à un ?? sous-unité du protéasome humain 20S a été identifiée dans Leishmanie. Cet antigène (LePa) est immunogène chez l'homme. De plus, un vaccin à ADN basé sur l'antigène LePa a induit une réduction initiale de la taille des lésions lorsque les souris ont été provoquées avec Leishmania majeure. La forte immunogénicité de la Leishmanie protéasome a été confirmé par Couvreur et al. [57], qui ont rapporté que l'antigène 24, un complexe immunogène isolé de Leishmania infantum utilisé comme antigène de référence dans l'immunodiagnostic de la leishmaniose viscérale humaine, a été reconnu par le sérum de lapins immunisés avec L. mexicana protéasomes. D'autre part, le Leishmania chagasi protéasome a été partiellement purifié et a montré une sensibilité à la lactacystine et à la clasto-lactacystine bêta-lactone, qui ont bloqué la in vitro croissance du stade promastigote. Bien que le prétraitement des promastigotes avec la lactacystine n'ait pas inhibé l'invasion cellulaire, la fonction protéasomale semble être essentielle pour la réplication et la survie intracellulaire des amastigotes dans la cellule hôte [58].

En synchronisé Leishmanie cultures, Dubessay et al. [59] ont rapporté la régulation dépendante du cycle cellulaire des niveaux de protéines. Une kinésine appelée LmjKIN13-1 est très abondante dans la phase G2 + M et présente à des niveaux très faibles après la mitose. Cette protéine est dégradée par les voies ubiquitine-protéasome, démontrant qu'elle possède des signaux de dégradation redondants C-terminaux. Cette observation suggère que dans Leishmanie, où la régulation postranduccionale est rare ou absente, le protéasome semble être impliqué dans la régulation des taux de protéines [59]. D'autre part, dans Leishmania donovani, la dégradation de la ptéridine réductase 1 (PTR1) a été rapportée. Dans Leishmanie, PTR1 est une enzyme essentielle dans le métabolisme de la ptérine et du folate. Études Western-blot utilisant L. donovani promastigotes transfectés avec PTR1-GFP ont montré que PTR1 était dégradé dans la phase stationnaire de croissance, lorsque les parasites commencent la métacyclogénèse. De même, une boîte de destruction probable composée de neuf acides aminés (Q63ADLSNVAK71) et d'un résidu lysine K156 (comme site de conjugaison de l'ubiquitine) a été identifiée dans L. donovani PTR1. Cette découverte suggère que la dégradation de PTR1 pendant la phase stationnaire de croissance est médiée par les protéasomes, ce qui entraîne de faibles niveaux de H4-bioptérine, ce qui favorise la métacyclogenèse et entraîne par la suite des stades parasitaires hautement infectieux [60]. Il a été démontré que deux inhibiteurs de la protéase du VIH, l'indinavir et le saquinavir, bloquent les fonctions du protéasome. L. majeur et Leishmania infantum. Après 24 h de traitement, les deux médicaments ont présenté une activité antileishmanienne dose-dépendante, avec des valeurs de dose létale de 50 % (DL50), 8,3 ??M et 7 ??lun L. majeur, et une activité mineure sur L. infantum. Ces résultats suggèrent l'utilisation potentielle de ces inhibiteurs de protéase contre les infections opportunistes chez les patients séropositifs traités [61].

Il a également été signalé dans L. donovani que le protéasome est impliqué dans la régulation négative de la méthionine adénosyltransférase (MAT), une enzyme importante pour les processus métaboliques, son produit, la S-adénosylméthionine (AdoMet), joue un rôle clé dans la trans-méthylation, la trans-sulfuration et la synthèse des polyamines. La présence d'inhibiteurs du protéasome tels que le MG-132, le MG-115, l'époxomicine et la lactacystine dans le milieu de culture a empêché la dégradation de la MAT dans les souches de leishmanies surexprimant la MAT et « transfectées ». Le rôle de la voie de l'ubiquitine (Ub) dans la régulation négative de MAT a également été soutenu par des expériences d'immunoprécipitation. Le MAT immunoprécipité a réagi de manière croisée avec les anticorps anti-Ub, fournissant la preuve d'une régulation négative médiée par le protéasome de l'abondance de MAT leishmanial [62].

3.5. Trypanosomes

Les Trypanosome Le protéasome est le plus intensément étudié des protéasomes parasites. Le protéasome de Trypanosoma brucei a été le premier à être purifié et caractérisé mais son rôle dans la biologie du parasite n'a pas été décrit [63]. Des travaux ultérieurs ont montré que l'activité du protéasome semble être essentielle pour la progression du cycle cellulaire, bien que la participation semble différer entre les formes sanguines et procycliques. La quantité de lactacystine nécessaire pour inhiber la prolifération des concentrations de formes procycliques était de 5 à 10 ??m, cinq fois plus élevé que ce qui était nécessaire pour inhiber le même processus dans les formes sanguines. Selon les auteurs, cette différence de sensibilité aux inhibiteurs pourrait s'expliquer par des différences de perméabilité cellulaire. L'analyse de l'ADN par cytométrie en flux a montré que dans les formes procycliques, la lactacystine inhibe la progression du cycle cellulaire dans les phases G2 et M, tandis que dans les formes sanguines, elle le rend dans les phases G1/S, G2 et M. Selon les mêmes auteurs, en T. brucei, lactacystine à 1 ??M n'a pas pu bloquer la différenciation des formes sanguines au stade procyclique [64]. Ces résultats suggèrent que chez les trypanosomes, les protéasomes participent à la régulation des niveaux de cycline [65]. Le protéasome 20S purifié à partir de formes procycliques et sanguines a une activité de type trypsine accrue, contrairement aux protéasomes eucaryotes dans lesquels l'activité de type chymotrypsine est plus élevée. De plus, d'autres différences entre T. brucei et des protéasomes de mammifères ont été trouvés. (1) Le protéasome 20S des trypanosomes a un poids moléculaire de 630 kDa, alors que celui des mammifères est de 700 kDa (2) les gels 2D du protéasome 20S du trypanosome n'ont que 26 taches protéiques, moins que celles observées dans les protéasomes 20S isolés de rat foies [66] (3) bien que la morphologie et la taille des T. brucei protéasome sont similaires à ceux décrits dans les protéasomes mammifères, le diamètre des pores du T. brucei le protéasome 20S est supérieur à celui observé dans le protéasome 20S de rat (4) les anticorps polyclonaux dirigés contre le protéasome 20S humain ont réagi de manière croisée avec les formes procycliques et sanguines de T. brucei Protéasome 20S cependant, ils ont fortement reconnu le protéasome 20S de rat. D'autre part, les anticorps polyclonaux obtenus contre le protéasome 20S purifié isolé à partir de formes sanguines de T. brucei Le 20S a également réagi avec le protéasome 20S purifié isolé des formes procycliques du parasite mais pas avec le protéasome 20S des érythrocytes de rat. Les ??5 sous-unité de T. brucei le protéasome n'a que 50 % d'identité de séquence avec celle du protéasome de rat [67].

Un activateur du protéasome 20S a également été identifié dans les formes procycliques et sanguines de T. brucei. In vitro, le PA26 26 kDa polymérise spontanément avec le protéasome 20S pour générer le protéasome 20S activé [68]. Son homologue humain, PA28??, était aussi efficace que PA26 pour associer et stimuler l'activité enzymatique du protéasome 20S de rat mais n'a pas pu activer le protéasome 20S de T. brucei. De plus, contrairement aux protéasomes de mammifères et de levure, le T. brucei le protéasome est incapable de dégrader le complexe mammifère ornithine décarboxylase-antizyme (ODC), qui catalyse la première étape de la biosynthèse des polyamines. Cette incapacité est une différence significative entre les trypanosomes et les protéasomes de mammifères [69]. De plus, la caractérisation fonctionnelle de 11 sous-unités non-ATPase (particules régulatrices non-ATPase (Rpn)) dans le complexe régulateur 19S a montré que lorsque Rpn10 était déficient, un complexe sans Rpn se formait, mais la croissance cellulaire s'arrêtait. Cette dispensabilité structurelle mais indispensable fonctionnelle de Rpn10 constitue un autre aspect unique de la T. brucei protéasome [70]. De même, les approches protéomiques et bioinformatiques ont permis l'identification et la cartographie des T. brucei protéasomes [71].

Neuf tripeptides d'ester vinylique sélectifs pour l'inhibition de l'activité de type trypsine du protéasome de mammifère ont été testés pour in vitro activité contre T. brucei. Deux ont montré une activité trypanocide dans la gamme des faibles micromolaires sans montrer de cytotoxicité contre les cellules humaines, cependant, les composés n'ont pas inhibé l'activité de type trypsine du protéasome du trypanosome, bien que leur effet soit en corrélation avec l'inactivation de l'activité de type chymotrypsine. Cette découverte suggère que les sensibilités aux inhibiteurs diffèrent entre le protéasome des mammifères et celui des trypanosomes. Cette différence peut être exploitée pour le développement rationnel de médicaments antitrypanosomiens [72].

D'autre part, le rôle du T. cruzi protéasomes dans la différenciation trypomastigote-amastigote a été clairement documentée [73, 74]. La lactacystine bloque significativement la transformation des trypomastigotes en amastigotes en milieu axénique à pH 5,0 [73]. Le protéasome 20S a été purifié et caractérisé et il a été démontré qu'il possède des activités de type trypsine, chymotrypsine et caspase. Le traitement par lactacystine ne bloque pas l'invasion cellulaire mais réduit fortement la décharge du parasite. De même, le marquage métabolique à la leucine C 14 des trypomastigotes a montré que la protéolyse se produit pendant T. cruzi différenciation cellulaire de trypomastigote à amastigote. Cette voie protéolytique a été bloquée par des inhibiteurs du protéasome comme la lactacystine et la vinyl sulfone, mais pas par les inhibiteurs de la sérine ou de la cystéinyl protéinase, suggérant que la dégradation des protéines qui se produit lors de la différenciation cellulaire du parasite est dépendante du protéasome [74]. Ensuite, lors de la différenciation des cellules parasitaires à pH acide, une voie protéolytique dépendante de l'ATP a été observée et des protéasomes 26S ont été identifiés et caractérisés par une première fois dans un parasite protozoaire [74]. De même, ces auteurs ont démontré que les protéines du cytosquelette, en particulier l'antigène en bâtonnet paraflagellaire, étaient dégradées par une voie dépendante du protéasome. Cependant, les anticorps monoclonaux dirigés contre le T. cruzi Le protéasome 20S a été observé par microscopie électronique et études confocales, la présence de protéasomes dans le noyau, le cytoplasme et les kinétoplastes. Ces résultats ont été confirmés par la détection d'activités de type protéasome de type chymotrypsine dans le kinétoplaste, isolées par des gradients de Percoll [75]. Dans les cellules de mammifères, l'UPS a été trouvée dans les protéines de contrôle de la qualité de la dégradation associée à la membrane mitochondriale externe (OMMAD) localisée dans l'OMM [76]. Ensuite, au niveau de la membrane externe, l'UPS peut jouer un rôle dans le recyclage des protéines membranaires ou importées [77]. Le rôle que jouent les protéasomes dans T. cruzi le kinétoplaste est encore inconnu. Cependant, nous pourrions supposer que les protéasomes pourraient être impliqués non seulement dans le contrôle de la qualité des protéines mais aussi dans les changements de morphologie des kinétoplastes qui se produisent lorsque les trypomastigotes se différencient en amastigotes ou lorsque les épimastigotes se différencient en trypomastigotes métacycliques.

Selon Cardoso et al. [78], inhibition de la voie ubiquitine-protéasome dans T. cruzi les épimastigotes ne bloquent pas l'adhésion mais perturbent la division cellulaire. De la même manière, in vitro T. cruzi la métacyclogenèse a été fortement inhibée (95 %) par le traitement avec 5 ??M de lactacystine.

Protéolyse protéasomale au cours de la in vitro métacyclogenèse de T. cruzi a également été étudiée. Cardoso et al. [79] ont démontré que la protéolyse dépendante du protéasome se produit au cours de la métacyclogénèse. Aucun pic de dégradation médiée par l'ubiquitine n'a été observé et le profil des conjugués ubiquitinés était similaire à tous les stades de différenciation. augmentation des niveaux de protéines oxydées. Ces observations suggèrent que différents complexes de protéasome coexistent au cours de la métacyclogénèse. Le protéasome 20S peut être libre ou lié à des particules régulatrices (PA700, PA26 et PA200), à des sites cellulaires spécifiques, et l'action coordonnée de ces complexes permettrait à la protéolyse de protéines marquées par l'ubiquitine et de protéines oxydées de coexister dans le cellule. De plus, ces résultats suggèrent fortement que la série coordonnée d'adaptations biochimiques se produisant au cours de T. cruzi la métacyclogenèse peut également être régulée par l'activité de différents complexes de protéasome. Ces données soulignent également l'importance de la dégradation protéasomale indépendante de l'ubiquitine au cours de la métacyclogénèse [79]. Le rôle des protéasomes dans la différenciation cellulaire nous a conduit à proposer cet organite comme facteur de virulence trypanosomienne [80].

Deux gènes codant pour le ??1 et ??6 sous-unités du T. cruzi protéasome ont été clonés et caractérisés [81]. Étant donné que la plupart des études structurelles ont été réalisées sur les trypanosomes [67, 69, 74, 75], une composition en sous-unités d'humains, de levures et de trypanosomes est présentée dans le tableau 1.

3.6. Plasmodium

La présence du Plasmodium le protéasome a été montré pour la première fois en utilisant des inhibiteurs. La lactacystine inhibe la in vitro développement de formes exoérythrocytaires de Plasmodium berghei mais n'inhibe pas l'invasion des sporozoïtes de la cellule hôte. L'effet inhibiteur de la lactacystine est spécifique au stade, et bien qu'aucun rat infecté n'ait survécu, la lactacystine a réduit la parasitémie des animaux infectés. Les auteurs ont ainsi suggéré le protéasome comme cible chimiothérapeutique prometteuse [82]. D'autre part, la lactacystine a inhibé la croissance de trois lignées différentes de Plasmodium falciparum à des concentrations molaires similaires et était plus efficace contre les parasites résistants à la chloroquine [83]. Les gènes codant pour le ?? sous-unités de P. falciparum Le protéasome 20S a déjà été cloné [84].

La phosphoéthanolamine méthyltransférase (fepm), une enzyme d'importance centrale dans la voie de la sérine décarboxylase phosphoéthanolamine méthyltransférase (SDPM), est régulée négativement et dégradée par le protéasome en présence de choline. Des expériences d'immunotransfert, de poursuite d'impulsions et d'immunoprécipitation de la chromatine ont montré que la dégradation de Pfpmt se produisait non seulement dans les cellules de type sauvage, mais également dans les parasites transgéniques qui expriment Pfpmt de manière constitutive. Le bortézomib, un inhibiteur du protéasome, a bloqué la dégradation de Pfpmt médiée par la choline. Ces données ont été la première preuve qu'un métabolite peut médier la régulation transcriptionnelle et la dégradation du protéasome dans Plasmodium [85].

La gliotoxine (GTX), un métabolite d'origine fongique, peut avoir un effet in vitro effet antipaludique. La GTX a montré une activité contre les souches sensibles et résistantes à la chloroquine de P. falciparum. La cytotoxicité de la GTX était significativement plus faible par rapport aux lignées cellulaires hépatiques normales [86]. Selon les mêmes chercheurs, la GTX a bloqué l'activité de type chymotrypsine dans le P. falciparum protéasome. De la même manière, MLN-273, un inhibiteur du protéasome appartenant à la famille des acides peptidyl boroniques, a montré qu'il inhibait les stades intraérythrocytaires précoces de P. falciparum, ainsi que les stades exoérythrocytaires de P. berghei. L'inhibiteur n'a pas affecté les érythrocytes ou les cellules hépatiques mais a entraîné une réduction significative de la dégradation des protéines parasitaires. Selon ces auteurs, l'utilisation d'inhibiteurs du protéasome comme médicaments antinéoplasiques suggère la possibilité d'une chimiothérapie du paludisme à base d'inhibiteurs du protéasome [87]. De ce point de vue, les inhibiteurs du protéasome comme le bortézomib (Velcade : [(1R)-3-méthyl-1-[[(2S)-1-oxo-3-phényl-2-[(pyrazinylcarbonyl) amino] propyl] amino] butyl] l'acide boronique), qui a été approuvé pour le traitement des patients atteints de myélome, et un boronate similaire appelé Z-Leu-Leu-Leu-B (OH) 2 (ZL3B), ont été évalués contre quatre souches de P. falciparum (3D7, HB3, W2 et Dd2) qui présentaient différents niveaux de sensibilité aux médicaments antipaludiques comme la pyriméthamine et la chloroquine. Les deux médicaments étaient également efficaces contre les parasites sensibles et résistants, bloquant le développement des parasites intraérythrocytaires. Ces données suggèrent fortement que ces médicaments pourraient être utilisés seuls ou en association avec une chimiothérapie antipaludique [88].

Une étude approfondie des inhibiteurs du protéasome actifs contre P. falciparum des souches de laboratoire et des isolats de terrain du Gabon ont montré que l'époxomicine était très active contre P. falciparum et n'ont montré aucun signe de résistance croisée avec des médicaments similaires ou tout autre inhibiteur du protéasome dans une zone présentant une résistance élevée à la chloroquine [89].

Bien que le Plasmodium le protéasome a été suggéré comme cible potentielle des médicaments antipaludiques, la toxicité des inhibiteurs a empêché la validation de cette enzyme in vivo. Un criblage d'une bibliothèque de 670 analogues du récent inhibiteur approuvé par la Food and Drug Administration des États-Unis, le carfilzomib, a été effectué pour identifier les composés qui tuent sélectivement les parasites. L'un d'eux, PR3, a montré une activité antiparasitaire significative in vitro mais réduit considérablement la toxicité dans les cellules hôtes. Selon les auteurs, cette toxicité spécifique au parasite n'était pas due à un ciblage sélectif de la Plasmodium protéasome sur le protéasome hôte mais en raison d'un manque d'activité contre l'une des sous-unités du protéasome humain. Par la suite, ils ont utilisé le PR3 pour réduire considérablement la charge parasitaire dans P. berghei souris infectées sans toxicité pour l'hôte, validant ainsi le protéasome comme cible viable pour les médicaments antipaludiques [90].

3.7. Toxoplasme

Les Toxoplasma gondii Le protéasome a été examiné en termes de localisation intracellulaire et d'activité enzymatique. Des études d'immunofluorescence avec des anticorps contre le protéasome ont montré que, contrairement aux cellules eucaryotes (dans lesquelles le protéasome est situé à la fois dans le noyau et le cytosol), dans Toxoplasme, les protéasomes sont limités au cytosol. Une activité de type chymotrypsine a été détectée, avec Km des valeurs proches de celles observées dans les cellules eucaryotes [91]. Le prétraitement des tachyzoïtes libres avec des inhibiteurs du protéasome (10 ??m lactacystine) ou 5 ??m la gliotoxine [92] n'a pas bloqué l'entrée du parasite ou la formation de la vacuole parasitophore mais a bloqué la croissance intracellulaire du parasite et la synthèse d'ADN. Cependant, Shaw et al. [93] ont montré que la lactacystine (2 ??m) n'a pas bloqué l'entrée du parasite ou l'établissement de la vacuole parasitophore mais a inhibé la croissance du parasite et le bourgeonnement des cellules filles, ainsi que la synthèse de l'ADN. Le prétraitement des cellules hôtes avec la lactacystine n'a pas bloqué l'entrée ou le développement du parasite. Ces résultats mettent en évidence le rôle possible de Toxoplasme activité du protéasome dans le développement intracellulaire et la régulation de la réplication du parasite. De même, la pénétration parasitaire des cellules hôtes n'était pas modifiée par une concentration élevée en gliotoxines (1 ??m), mais la réplication était nettement diminuée (environ 50 % d'inhibition de 0,5 ??m gliotoxine). La gliotoxine a réduit l'activité de type chymotrypsine de la Toxoplasme protéasome avec une puissance cinq fois inférieure à celle des cellules HeLa [92]. Les principales découvertes sur le rôle des protéasomes dans les parasites protozoaires sont résumées dans la figure 2.

4. Remarques finales

L'activité de la protéase est essentielle à de nombreux systèmes et processus biologiques. Chez les parasites, les protéases sont essentielles pour la dégradation du tissu hôte, l'évasion immunitaire et l'acquisition de la nutrition [94]. Jusqu'à il y a moins de vingt ans, la présence et le rôle biologique des protéasomes chez les parasites n'étaient pas connus.

Depuis le premier rapport de protéasomes chez les protozoaires [63], la première description de sa fonction biologique [73], et la première description de l'existence du protéasome 26S chez les protozoaires [74], plusieurs rapports ont confirmé le rôle des protéasomes dans le parasite processus biologiques tels que la différenciation, le cycle cellulaire, la prolifération et l'enkystation. La prolifération et la différenciation sont des étapes clés de la colonisation de l'hôte. Compte tenu de l'importance des protéasomes dans les deux processus chez de nombreux parasites différents tels que Trypanosome, Leishmanie, Toxoplasme, et Entamoeba, les protéasomes du parasite pourraient servir de facteurs de virulence.

Malgré les nombreux phénomènes biologiques parasitaires auxquels participe le protéasome, les informations relatives à la manière dont le protéasome participe à de tels phénomènes ne sont pas connues. La majorité des protéines parasitaires dégradées par les protéasomes n'ont pas été identifiées. Les cibles du protéasome et les voies biologiques impliquant les protéasomes dans les processus biologiques clés restent à clarifier.

Les inhibiteurs du protéasome ont été des outils de recherche précieux en biologie cellulaire grâce à l'élucidation d'importants processus biologiques associés à la voie de dégradation des protéines ubiquitine-protéasome. Le système ubiquitine-protéasome est une cible pharmacologique privilégiée pour le développement de médicaments en raison de son énorme potentiel d'intervention dans de multiples pathologies, notamment le cancer, les maladies neurodégénératives, les maladies immunitaires et les infections. Le potentiel pharmacologique de l'UPS a été révélé après le succès imprévu des inhibiteurs du protéasome pour le traitement de certaines hémopathies malignes.

De plus, après que la Food and Drug Administration des États-Unis a approuvé le bortézomib (Velcade) pour le traitement du myélome multiple en rechute, le protéasome est devenu une nouvelle cible thérapeutique pour diverses pathologies. Les programmes de découverte de médicaments dans les universités et l'industrie pharmaceutique ont développé une gamme d'inhibiteurs du protéasome 20S naturels et synthétiques à faible teneur en nanomoles et les ont introduits dans des essais cliniques humains en tant que pistes anticancéreuses et anti-inflammatoires importantes. Le paysage des thérapies basées sur les inhibiteurs du protéasome évolue rapidement, avec des promesses au-delà de l'oncologie clinique, et représente un exemple passionnant de médecine translationnelle.

Plusieurs éléments de preuve suggèrent fortement que la voie ubiquitine-protéasome est également une cible thérapeutique parasitaire viable. Les recherches de ces dernières années ont montré que le protéasome est une cible thérapeutique valable pour la maladie du sommeil [72, 95, 96]. Bien que la structure du protéasome du trypanosome ressemble à celle de son homologue mammifère, les complexes enzymatiques diffèrent les uns des autres en ce qui concerne l'activité peptidase, la spécificité du substrat et la sensibilité aux inhibiteurs. De plus, des analyses enzymatiques ont démontré que les fonctions des trypanosomes et du protéasome des mammifères sont particulièrement sensibles à l'inhibition des activités de type trypsine et de type chymotrypsine, respectivement [97, 98]. Ainsi, les composés ciblant spécifiquement l'activité de type trypsine du protéasome du trypanosome peuvent constituer une base pour le développement rationnel de médicaments antitrypanosomiens. Cependant, l'apparition et la diffusion de P. falciparum la résistance aux antipaludiques existants nécessite la recherche de nouvelles cibles médicamenteuses et de composés chimiothérapeutiques. L'inhibition du protéasome est une stratégie prometteuse pour développer de nouveaux médicaments antipaludiques.

Les maladies causées par les parasites affectent des centaines de millions de personnes dans le monde, avec des effets dévastateurs sur la santé et l'économie. Cependant, les parasites ont été largement négligés en termes de développement de médicaments car ils affectent les populations pauvres des régions pauvres du monde. La plupart des médicaments actuellement utilisés pour traiter ces maladies datent de plusieurs décennies et présentent de nombreuses limites, notamment la résistance aux médicaments. Les protéasomes sont un organite clé dans la biologie et la virulence des parasites et semblent être une nouvelle cible chimiothérapeutique attrayante.

Conflit d'interêts

Les auteurs déclarent qu'il n'y a pas de conflit d'intérêts concernant la publication de cet article.

Remerciements

Les auteurs tiennent à remercier M. You Garmendia pour son soutien dans la conception et la préparation des figures. Ce travail a été financé par le FONDECYT no. 1131007 à Jorge González.

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Droits d'auteur

Copyright © 2015 Christian Muñoz et al. Il s'agit d'un article en libre accès distribué sous la licence Creative Commons Attribution, qui permet une utilisation, une distribution et une reproduction sans restriction sur n'importe quel support, à condition que l'œuvre originale soit correctement citée.


Revoir

Bases de données et outils de génomique

Grâce au développement de la technologie de séquençage (Church 2006 Von Bubnoff 2008), une énorme quantité de données sur le génome du riz, y compris plus de 3000 données de séquençage du génome du riz terminé, ont été accumulées. Plus précisément, depuis l'achèvement réussi du projet 3000 génomes du riz, la recherche sur la diversité biologique de la Oryza genre est devenu disponible (Li et al. 2014). De nombreuses ressources ont été développées pour fournir et interpréter ces grands ensembles de données génomiques (tableau 1).

Depuis les premiers Rice Genome Annotation Project (RGAP) (Ouyang et al. 2006) et Rice Annotation Project Database (Ohyanagi et al. 2006 Sakai et al. 2013), des navigateurs génomiques plus intensifs ont été développés. La base de données OryGenesDB (Droc et al. 2006) et la base de données express de génomique fonctionnelle du riz (RiceGE) offrent toutes deux une navigation génomique à l'aide d'informations d'étiquettes de séquences flanquantes (FST), qui fournissent un matériel génétique inestimable pour l'étude de la génomique fonctionnelle chez le riz. Cependant, seule la base de données RiceGE a été mise à jour récemment et elle fournit les informations les plus récentes sur les mutants. Contrairement aux bases de données précitées, qui fournissent des informations sur le génome de Nipponbare, japonica sous-groupe, le Rice Pan-Genome Browser (RPAN) (Sun et al. 2016) et Rice Information Gateway (RIGW) (Song et al. 2018) fournissent des informations sur le génome de divers cultivars. La base de données RPAN traite d'un pan-génome dérivé du projet 3000 génomes de riz. Il fournit également des variations pour les gènes d'intérêt parmi ces séquences. Le RIGW se concentre principalement sur le génome de la indica sous-groupes Zhenshan 97 et Minghui 63 car un indica le génome de référence du sous-groupe serait autrement absent. De plus, la base de données Information Commons for Rice (IC4) fournit au navigateur du génome une variété d'annotations du génome du riz, y compris leur propre annotation IC4R2.0 (IC4R Project Consortium 2015). Étant donné qu'IC4 est une base de connaissances sur le riz qui intègre des données omiques provenant de modules fournis par la communauté, elle fournit des informations uniques telles que la variation de séquence et les profils de transcriptome, par rapport à d'autres bases de données.

En tant que formes modifiées de navigateurs génomiques, des ressources ont été construites pour rechercher des polymorphismes nucléotidiques simples (SNP) et des répétitions de séquences simples (SSR) trouvés pendant GWAS. HapRice (Yonemaru et al. 2014), une base de données d'haplotypes SNP signalée en 2014, permet de visualiser la fréquence allélique d'environ 3 300 SNP dans un navigateur génomique. Ricebase (Edwards et al. 2016) est une plateforme de sélection et de génétique qui fournit des informations génomiques intégrées sur les marqueurs moléculaires tels que les SSR. Il affiche les emplacements des SNP, QTL et SSR dans le génome Nipponbare généré par RGAP. De même, les chercheurs peuvent trouver des informations SNP sur OryzaGenome v2 (Ohyanagi et al. 2015), RiceVarMap (Zhao et al. 2015) et la base de données SNP-Seek (Alexandrov et al. 2014). Ils offrent respectivement des informations GWAS sur 446 sauvages Oryza rufipogon accessions et environ 3000 variétés de riz contre le génome de référence Nipponbare généré par le projet international de séquençage du génome du riz (Os-Nipponbare-Reference-IRGSP-1.0) (Kawahara et al. 2013). Récemment, les données GWAS accumulées ont été converties en une matrice de riz à haute densité (HDRA) qui couvre 39 045 éléments uniques non transposables dans les modèles de gènes de riz (McCouch et al. 2016). La visionneuse GWAS fournit un tracé Manhattan des données HDRA.

Ce type d'informations GWAS est généralement analysé par des bioinformaticiens qui ont des compétences en programmation pour les interfaces de ligne de commande. Récemment, cependant, des ressources ont été développées pour fournir une interface utilisateur graphique (GUI) pour l'étude GWAS. L'outil de prédiction et d'association intelligent, qui a été écrit dans le langage de programmation Java, fournit un environnement graphique pour GWAS (Chen et Zhang 2018). Il peut être utilisé pour la recherche sur le riz et est très utile pour les utilisateurs sans compétences en programmation. De plus, le serveur d'imputation du riz (Wang et al. 2018) est un outil Web pour effectuer l'imputation du génotype à l'aide des données HDRA.

La génomique comparative est une approche importante pour comprendre les caractéristiques évolutives et fonctionnelles des gènes d'intérêt (Caicedo et Purugganan 2005 Windsor et Mitchell-Olds 2006). En utilisant des séquences de référence du génome du riz, certaines bases de données fournissent des informations pour des analyses génomiques comparatives. Gramene est une base de données spécialisée dans la génomique comparative des graminées (Ware et al. 2002). Il est à jour et fournit à 57 génomes végétaux de référence d'autres types d'informations. Une base de données de génomique comparative sur les plantes vertes, PlantGDB, fournit des étiquettes de séquences exprimées pour plus de 16 plantes (Duvick et al. 2007), mais elle n'a pas été mise à jour depuis 2015. En plus de PlantGDB, la PLAZA (Van Bel et al. 2017) et les bases de données phytozome (Goodstein et al. 2011) contiennent respectivement 41 et 93 génomes annotés de lignées de plantes vertes. Actuellement, PLAZA v4.0 et phytozome v12.1.6 sont disponibles. Enfin, la base de données Ensembl fournit les génomes des plantes (dont le riz), des bactéries, des protistes, des champignons et des métazoaires (Kersey et al. 2017).

Bases de données et outils transcriptomiques

Parallèlement aux puces à ADN, les améliorations apportées aux algorithmes d'assemblage de transcrits ont conduit à l'accumulation de données sur le transcriptome (Martin et Wang 2011). Dans la recherche rizicole, diverses ressources transcriptomiques fournissent des informations utiles (tableau 2).

En règle générale, les bases de données de transcriptome fournissent des profils d'expression à l'échelle du génome. En tant que sous-partie de la base de données PlantExpress (Kudo et al. 2017), OryzaExpress (Hamada et al. 2010) propose des données d'expression génique obtenues à partir de 1206 échantillons de 34 séries expérimentales de GPL6864 (plate-forme de microarray Agilent 4X44K) et 2678 échantillons de 153 série expérimentale de GPL2025 (plateforme Affymetrix Rice Genome Array). De même, la base de données Collections of Rice Expression Profiling (CREP) et la base de données Rice Oligonucleotide Array (ROAD) contiennent 190 Affymetrix GeneChip Rice Genome Arrays provenant de 39 tissus dans un seul ensemble de données et 1867 données de puces à ADN de riz accessibles au public, respectivement (Wang et al. 2010 Cao et al. 2012). Le ROAD fournit plusieurs outils d'analyse fonctionnelle, mais il est actuellement en maintenance. RiceXpro est une base de données basée sur des puces à ADN qui propose trois types de données catégorisées : champ/développement, hormone végétale et type de cellule/tissu (Sato et al. 2012a, 2012b). Plus précisément, l'expression champ/développement montre le modèle diurne et circadien du riz. En plus des profils d'expression sur les hormones dans la base de données RiceXpro, la base de données Uniformed Viewer for Integrated Omics (UniVIO) fournit une analyse intensive de 43 composés liés aux hormones, y compris une carte thermique combinée du métabolome hormonal avec des données de transcriptome (Kudo et al. 2013). Pour étudier les gènes sensibles au stress biotique qui sont liés à la voie métabolique, la base de données d'expression végétale (PlexDB) (Dash et al. 2011) et la base de données EXPath (Chien et al. 2015) sont de bonnes ressources. PlexDB fournit des données d'expression pour neuf agents pathogènes provenant de 14 plantes sur la base de puces GeneChip d'agents pathogènes, et EXPath fournit des analyses d'expression spécifique aux tissus/organes et d'enrichissement de l'ontologie génique (GO) couplées à la voie de l'Encyclopédie des gènes et des génomes de Kyoto (KEGG) dans six cultures modèles , y compris le riz. Pour fournir des données de transcriptome plus instinctives, le navigateur Rice eFP (Winter et al. 2007) utilise une plate-forme distinctive pour afficher les profils d'expression de diverses plantes. Basé sur une illustration de tissus de riz, il indique les valeurs d'expression en utilisant des gradations de couleurs.

Étant donné que la technologie de séquençage d'ARN présente certains avantages par rapport à la technologie de puces à ADN précédemment utilisée (Ozsolak et Milos 2011), des ressources basées sur le séquençage d'ARN ont récemment été développées. La base de données Transcriptome Encyclopedia of Rice fournit des données de séquençage d'ARNm à grande échelle générées avec du riz dans diverses conditions (Kawahara et al. 2015). Cette ressource fournit également un navigateur de génome avec des données de transcriptome et une fonction de recherche de gènes réactifs. De même, la base de données d'expression du riz propose une collection de 284 données de séquençage d'ARN de haute qualité et des listes de gènes domestiques ou spécifiques aux tissus sur la base de ces informations (Xia et al. 2017). L'Expression Atlas est une bonne plate-forme pour voir les profils d'expression d'études récentes (Papatheodorou et al. 2017). Cette ressource organise, réanalyse et visualise manuellement les données de transcriptome accessibles au public à l'aide d'un pipeline standard. Avec l'Atlas d'expression, le Genevestigator fournit des données de transcriptome organisées, y compris des données de microarray et de séquençage d'ARN (Hruz et al. 2008). Ce logiciel client-serveur fournit également des outils d'interface graphique pour regrouper les gènes et valider des hypothèses.

Le grand nombre de fichiers d'expression qui se sont accumulés permet maintenant des analyses de co-expression en regroupant des gènes qui montrent des modèles d'expression similaires dans diverses situations (Aoki et al. 2007 Usadel et al. 2009a, 2009b. Plusieurs ressources fournissent des analyses de co-expression basées sur le transcriptome PlantArrayNet (Lee et al. 2009), la base de données de co-expression végétale (Yim et al. 2013) et la base de données CoP (Ogata et al. 2010) présente des analyses de co-expression basées sur de grands ensembles de données de microarrays, en utilisant coefficients de corrélation et l'algorithme Confeito, qui a été conçu pour détecter des modules hautement interconnectés. Ces ressources peuvent fournir des informations sur les gènes co-exprimés avec un gène d'intérêt. La base de données du réseau d'expression fournit deux options de recherche pour les analyses de co-expression : des recherches de gènes guides simples ou multiples pour identifier des gènes fonctionnellement liés dans diverses voies (Usadel et al. . 2009a, 2009b). La base de données ATTED-II récemment mise à jour propose 16 plates-formes de co-expression ainsi que des sources de données basées sur les puces à ADN et le séquençage d'ARN (Obayashi et al. 2017). En appliquant l'index de classement mutuel en tant que co-expression, cette base de données fournit des données de co-expression plus précises que les outils précédents. En plus des ressources Web, des outils d'analyse de co-expression autonomes à l'échelle du génome, tels que NetMiner, ont été publiés (Yu et al. 2018). Ce pipeline d'ensemble pour la construction d'un réseau de co-expression de gènes peut être appliqué aux données de séquençage d'ARN personnalisées des chercheurs.

L'attention portée à des modèles d'expression similaires conduit à l'identification de régions promotrices qui participent à la régulation de l'expression des gènes (Ohler et Niemann 2001). Par conséquent, des ressources d'analyse de promoteur ont été introduites. Les éléments d'ADN régulateurs agissant en cis de la plante (PLACE) (Higo et al. 1999), l'élément régulateur agissant en cis de la plante (Lescot et al. 2002), la base de données des promoteurs végétaux (PPDB) (Yamamoto et Obokata 2007) et l'analyse des promoteurs végétaux navigator (Chow et al. 2015) sont des bases de données représentatives qui fournissent des informations sur les motifs des éléments d'ADN régulateurs agissant en cis des plantes. Parmi ces ressources, PLACE et PPDB ont été mis à jour régulièrement, bien que PPDB ait arrêté son service de mise à jour en septembre 2018. La base de données Osiris (Morris et al. 2008) était une base de données d'analyse de promoteurs spécifiques au riz qui stockait les séquences de promoteurs et prédisait les sites de liaison des facteurs de transcription. pour 24 209 gènes de riz. Mais il n'est pas disponible maintenant. Alternativement, la suite MEME (Bailey et al. 2009), un outil d'identification de motifs basé sur le Web, peut aider à la découverte de promoteurs de riz. L'utilisation de ces ressources permettra aux chercheurs de disséquer davantage les promoteurs de riz préférés des tissus et dépendants de l'état récemment signalés et d'identifier les principaux éléments régulateurs agissant en cis (Jeong et Jung 2015).

Depuis qu'il a été rapporté que l'expression des gènes pouvait être régulée par l'ARN non codant (ARNnc), tel que le microARN (miARN) (He et Hannon 2004 Jones-Rhoades et al. 2006), le besoin de ressources sur l'ARN non codant a augmenté. . Pour répondre à cette demande, plusieurs bases de données ont été développées. La base de données Cereal Small RNA (Johnson et al. 2006) se compose de nombreuses séquences de petits ARN de riz et de maïs obtenues par pyroséquençage. La base de données d'ARN non codant pour les plantes (PNRD) (Yi et al. 2014) et miRBase (Kozomara et al. 2018) sont des sources de données spécialisées pour les miARN. Le PNRD est une base de données axée sur les plantes qui fournit des informations sur les miARN, les ARNnc longs introniques (ARNnc) et les ARNnc inconnus de 166 espèces végétales, dont le riz, et miRBase est une base de données consultable des miARN signalés de 271 organismes. La version récemment mise à jour de la base de données fournit au riz un fichier d'informations sur les miARN nommé osa.gff3. La base de données Long Noncoding RNA (lncrnadb) fournit des annotations complètes de 287 lncRNA eucaryotes, tandis que la base de données Wiki des lncRNAs végétaux (GreeNC) fournit des annotations de plus de 120 000 lncRNA de 37 espèces végétales et six algues (Paytuví Gallart et al. 2015 Quek et al. 2014).

La base de données de la banque IsomiR propose plusieurs variantes de miARN, appelées « isoformes de miARN (isomiR) » (Zhang et al. 2016). Il contient 308 919 isomiR de huit espèces, dont le riz. De même, pour traiter les ARN liés aux miARN, tels que l'ARN endogène concurrent (ceRNA) et l'ARN circulaire (circRNA), la base de données ceRNA végétale (PceRBase) (Yuan et al. 2016) et la base de données d'ARN circulaire végétale (PlantcircBase) (Chu et al. . 2017) ont été développés. PceRBase contient des cibles potentielles de ceRNA de 26 espèces végétales, dont le riz, et PlantcircBase traite 40 311 circRNA qui ont été prédits pour être importants dans la régulation transcriptionnelle du riz.

D'autres types d'ARNnc sont également pris en charge. Les bases de données PlantRNA (Cognat et al. 2012) et d'ADN ribosomique végétal (Garcia et al. 2012) prennent en charge des informations spécifiques d'ARNnc sur l'ARN de transfert et l'ARNr, respectivement.

Bases de données et outils de protéomique

Les interactions protéine-protéine (IPP) transitoires ou permanentes sont des événements clés dans les fonctions cellulaires. Les IPP permanents sont irréversibles, alors que les complexes protéiques transitoires modifient rapidement leurs états homo- ou hétérooligomères (Perkins et al. 2010). Étant donné qu'environ 80 % des protéines cellulaires fonctionnent au sein d'un complexe, les connaissances sur les IPP fournissent des informations sur divers caractères des cultures. Du point de vue de la biologie des systèmes, les PPI mettent en évidence les voies fonctionnelles dans les grands réseaux complexes (Rao et al. 2014).Pour décrypter les potentiels PPI dans le riz, plusieurs ressources ont été construites et hébergent des jeux de données d'interactome. Ces ressources se distinguent largement en termes de source de l'interactome intégré, de nombre d'interactions et d'organismes disponibles. L'approche interologue, qui suppose que les orthologues des protéines en interaction dans un organisme ont tendance à conserver leurs interactions dans d'autres organismes, est une méthode pour prédire les IPP. Des méthodes supplémentaires, telles que l'exploration de texte, l'analyse de voisinage, l'analyse de co-expression, l'analyse de fusion et l'analyse de co-occurrence, ont également été adoptées pour étendre l'interactome (Szklarczyk et al. 2017).

La base de données Rice Interactions Viewer (RIV) résume 37 112 interactions entre 4567 protéines, qui ont été déduites à l'aide de l'approche interolog et des preuves expérimentales. Parmi ces interactions, 1671 sont des auto-interactions et 35 441 sont des hétéro-interactions (Ho et al. 2012). La vérification expérimentale de l'interactome prédit est prise en charge à l'aide d'un ensemble de données de la base de données IntAct. Bien qu'il ait été une source utile, le RIV n'est pas soumis à de fréquentes mises à jour. Pour maximiser la couverture des interactomes, la base de données STRING inclut les interactions indirectes et prédites et utilise la plus large gamme de sources disponibles, de l'exploration de texte aux prédictions informatiques (Szklarczyk et al. 2017). STRING prend en charge les informations sur le protéome pour 2031 organismes et STRING version 10.5 héberge les connexions réseau pour 26 428 Oryza sativa japonica protéines de sous-groupe et 18 789 indica protéines de sous-groupe. Les interactions reçoivent des scores de confiance qui reflètent des associations reproductibles biologiquement significatives en utilisant sept canaux de preuves. La dernière version de STRING contient l'intégration de l'application Cytoscape, un accès programmatique au réseau de protéines, des analyses statistiques du réseau et des analyses d'interactome fournies par l'utilisateur. La base de données du réseau d'interactomes de riz prédit (PRIN) annote 76 585 paires d'interactions de protéines de riz non redondantes parmi 5049 protéines de riz, principalement sur la base de l'approche interolog (Gu et al. 2011). Les interactions significatives au sein du réseau pour les gènes interrogés sont identifiées par l'annotation GO, la localisation subcellulaire des protéines et les données d'expression génique. Cependant, le PRIN n'a pas été mis à jour depuis 2011. La base de données des protéines en interaction dans Oryza sativa (DIPOS) héberge 14 614 067 interactions par paires entre 27 746 protéines. DIPOS tire ses PPI de l'approche interolog et des prédictions basées sur le domaine. Cependant, depuis l'annonce de la base de données en 2011, aucune mise à jour n'a été effectuée sur DIPOS. Le service IntAct Molecular Interaction Database permet des analyses de données d'interactome dérivées de curations de la littérature ou de soumissions directes d'utilisateurs, et il est régulièrement mis à jour (Orchard et al. 2014). En plus de fournir des informations PPI, la base de données RiceNet (RiceNet v2, http://www.inetbio.org/ricenet) offre deux options pour la hiérarchisation du réseau, notamment le voisinage direct du réseau et les hubs associés au contexte, qui guident les chercheurs dans la formulation de leurs propres hypothèses. pour des études futures (Lee et al. 2015).

En plus des bases de données PPI, les ressources qui présentent des protéomes annotés à jour sont également essentielles pour l'analyse à l'échelle du protéome. La base de données UniProt héberge et met à jour les séquences de protéines et leurs annotations à intervalles réguliers. Ses statistiques actuelles indiquent que les annotations de 48 916 japonica des protéines de sous-groupe sont disponibles dans UniProt (Bateman et al. 2015). La base de données manuellement organisée sur les protéines de riz (MCDRP) est un effort pour numériser les expériences liées aux protéines. Le concept de numérisation aborde les inconvénients de la curation basée sur le texte. Le MCDRP documente actuellement les détails de plus de 4000 expériences sur plus de 1800 protéines de riz, et il est périodiquement mis à jour (Gour et al. 2014). L'OryzaPG-DB utilise l'approche protéogénomique pour annoter le protéome du riz. En protéogénomique, les peptides identifiés dans une analyse à canon court basée sur la spectrométrie de masse sont mappés à leurs origines génomiques. La dernière version d'OryzaPG-DB (v1.1) contient une conception de base de données mise à jour pour accueillir différents échantillons ou organes, des analyses telles qu'une analyse de phosphoprotéome et une interface de programmation d'application pour améliorer le processus de récupération de données (Helmy et al. 2012). La base de données des combinaisons d'annotations de protéines végétales (Plant-PrAS) fournit la structure secondaire pour le riz et Arabidopsis protéines. Cet effort est une tentative de dériver des fonctions protéiques basées sur la structure. Diverses propriétés physicochimiques, les hélices transmembranaires et les peptides signaux de 208 333 protéines de six organismes modèles (y compris le riz) sont résumés dans Plant-PrAS (Kurotani et al. 2015). Au total, 40 087 enregistrements de l'annotation de la Michigan State University (MSU) et 35 908 enregistrements du projet d'annotation du riz sont intégrés dans Plant-PrAS.

Les protéines orthologues sont une source précieuse d'indices fonctionnels sur les protéines non annotées. L'utilitaire Web GreenPhyl DB v4 comprend des familles de gènes annotées manuellement avec des analyses orthologues et est périodiquement mise à jour. Il permet une analyse comparative des espèces et des domaines protéiques, et des informations liées aux voies métaboliques peuvent être récupérées. La dernière version de la base de données GreenPhyl (v4) contient 60 647 séquences de riz classées, dont 44 786 séquences ont un domaine InterPro (Rouard et al. 2011). La base de données Putative Orthologous Groups 2 est une autre plate-forme qui facilite les analyses comparatives entre espèces pour les protéomes de quatre espèces, dont le riz. Les fonctionnalités incluent la représentation graphique des domaines, la localisation prédite des protéines et les descriptions des gènes importés (Tomcal et al. 2013). En recevant les informations sur le protéome d'une paire d'organismes, la base de données InParanoid estime les groupes orthologues sur la base de l'algorithme InParanoid. Une version autonome d'InParanoid (version 4.1) est disponible et maintient un équilibre entre les entrées faussement positives et faussement négatives (Sonnhammer et Östlund 2015). De même, la matrice orthologue est une interface pour récupérer des groupes orthologues bien annotés entre les espèces et est fréquemment mise à jour avec de nouveaux génomes (Altenhoff et al. 2018). L'outil Panther permet aux utilisateurs de classer les séquences de protéines sur la base d'une bibliothèque principale d'arbres phylogénétiques de gènes codant pour les protéines. La bibliothèque d'arbres est utilisée pour prédire les orthologues. L'outil de notation SNP de codage prédit si une substitution d'acide aminé affectera la fonction de la protéine (Mi et al. 2017). De plus, Panther fournit un utilitaire pour analyser les listes de gènes à partir d'expériences à haut débit. Le navigateur d'orthologie végétale est un outil Web d'analyse d'orthologie et de visualisation d'annotations qui prend actuellement en charge 20 génomes. Les blocs synténiques sont identifiés pour une paire de génomes donnée en utilisant l'orientation des brins et la cartographie physique (Tulpan et Leger 2017). L'intégration d'informations à jour sur le protéome avec la connaissance des sous-familles de protéines et des IPP facilite l'identification fonctionnelle de nouvelles protéines (tableau 3).

Bases de données et outils de métabolomique

En tant qu'organismes sessiles à croissance rapide et fréquemment exposés à un large éventail de conditions de stress, les plantes produisent de nombreux composés métaboliques. Un domaine de la métabolomique dresse le profil des petits composés qui s'accumulent à l'intérieur d'une cellule ou d'un tissu à la suite du développement ou de l'acclimatation au stress (Haug et al. 2013). Le génie génétique et l'amélioration des métabolites nécessitent des connaissances sur le réseau métabolique à l'échelle du génome. Cependant, la reconstruction métabolique, qui consiste essentiellement à identifier les enzymes codées par les gènes du génome, à cartographier ces gènes sur des voies, puis à organiser ces voies, sera nécessaire (Schläpfer et al. 2017). Les bases de données qui traitent de la métabolomique et des voies du riz facilitent les études génomiques fonctionnelles (tableau 4).

La plate-forme Web MetaboLights a lancé un service de partage de données communautaire et fournit un point d'accès unique aux données pour diverses études métabolomiques. Outre son service principal, la ressource héberge des informations sur les métabolites. Les données expérimentales sélectionnées et brutes de diverses études métabolomiques peuvent être consultées et utilisées pour effectuer des analyses inter-espèces et inter-techniques. La version actuelle comprend 714 tests issus de 15 études et couvre plus de 8 espèces (Haug et al. 2013). La base de données du réseau métabolique végétal (PMN) résume les données métaboliques de 22 espèces pour des analyses comparatives inter-espèces et identifie 11 969 groupes de gènes métaboliques de 18 espèces (Schläpfer et al. 2017). Le pipeline pour la reconstruction métabolique se compose d'un algorithme d'annotation enzymatique, d'un algorithme de prédiction de voie et d'un logiciel de validation semi-automatisé. La base de données métabolique du riz de PMN, OryzaCyc (V 6.0), héberge actuellement 569 voies qui consistent en 3345 réactions et 2614 composés pour 6325 enzymes. De même, RiceCyc est un catalogue des voies biochimiques du riz qui ont été organisés et maintenus par la base de données Gramene. Les chemins dans RiceCyc sont basés sur la version 5 de l'assemblage TIGR (Jaiswal 2006). Le portail des voies de la base de données Gramene, une base de données sur les réactomes végétaux, fournit des voies métaboliques, de transport, génétiques, de signalisation et de développement pour 63 espèces végétales et présente le riz comme modèle de référence (Naithani et al. 2017). En plus du téléchargement en masse d'ensembles de données à partir de RiceCyc, des ensembles de données de la base de données du réactome végétal peuvent également être déduits sur la base de l'homologie du réactome humain. Grâce à une collaboration étendue avec les principales plates-formes génomiques et protéomiques populaires, la base de données des réactomes végétaux héberge 222 voies et 1025 réactions pour 1173 produits géniques (Naithani et al. 2017). KEGG est un grand hub pour l'analyse de divers types de données, y compris la métabolomique. Quatre bases de données (voies, gènes, composés et enzymes) assurent les fonctionnalités. La base de données des voies KEGG se compose de voies de référence dessinées manuellement et de voies basées sur des organismes et contient actuellement 530 cartes de voies. Les métabolites et autres informations sur les petites molécules peuvent être extraites de la base de données des composés KEGG. La dernière version mise à jour comprend des informations sur 18 456 composés (Kanehisa et al. 2017).

La technologie NGS a ouvert la voie à l'identification de nouveaux métabolites et a élargi les connaissances sur la biosynthèse des métabolites végétaux (Kim et Buell 2015). Les analyses d'enrichissement des voies des candidats de diverses études sont une étape clé dans l'analyse des données omiques à grande échelle (Jia et Zhao 2012). Quelques ressources sont disponibles pour la cartographie des voies ou les analyses d'enrichissement dans les études fonctionnelles du riz. L'outil Mapman permet de cartographier de grands ensembles de données omics sur des diagrammes de voies métaboliques et de divers sous-processus. L'outil se compose d'un module de récupération, du module ImageAnnotator et du module PageMan. Le module de récupération génère des ontologies non redondantes et organise les transcrits, les protéines, les enzymes et les métabolites en classes fonctionnelles. Le module ImageAnnotator utilise ces informations pour organiser les données de profilage. Les utilisateurs ont également la possibilité de visualiser leurs propres expériences et de personnaliser les diagrammes et les cartes (Usadel et al. 2009a, 2009b). Un autre outil de cartographie disponible avec la base de données KEGG, le mappeur KEGG, fonctionne en mappant un ensemble de gènes, de protéines ou de petites molécules sur des bases de données de réseau telles que les voies KEGG et les modules KEGG (Kanehisa et al. 2017). Les deux options de mappage sont la voie de recherche et la voie de couleur, qui recherchent une liste d'entités d'entrée dans les voies KEGG et colorent ces entités. GO est l'une des méthodes d'annotation les plus populaires pour annoter des gènes à partir de grands ensembles de données (Yi et al. 2013). Pour fournir une analyse d'enrichissement des espèces agricoles, la plateforme agriGO a été développée (Tian et al. 2017). La version actuelle, agriGO v2.0, prend en charge 394 espèces et 865 types de données et contient plus de fonctionnalités de visualisation et une efficacité de calcul améliorée que les versions précédentes. Cependant, sur la plate-forme GO, il est difficile d'augmenter les annotations GO et les termes correspondants dans l'accumulation constante d'ensembles de données (Tian et al. 2017). Pour remédier à la faible couverture des gènes annotés GO, la méthode d'analyse d'enrichissement de l'ensemble de gènes (GSEA) a été suggérée. La GSEA révèle la signification biologique des gènes d'entrée en calculant le chevauchement entre les gènes d'entrée provenant d'études à haut débit et un ensemble de gènes backend précédemment défini. Un serveur Web basé sur la GSEA, PlantGSEA, utilise 20 290 ensembles de gènes définis à partir de diverses ressources et active la GSEA pour quatre espèces modèles, dont le riz. En utilisant un identifiant de locus ou un identifiant de sonde Affymetrix comme entrée, PlantGSEA génère une analyse d'enrichissement avec un support statistique et une visualisation avancée. L'outil Panther fournit également un utilitaire pour l'analyse GO (Mi et al. 2017). Ces outils de cartographie fournissent une interprétation biologiquement significative pour les candidats issus d'expériences à haut débit, en utilisant un minimum d'entrées et en utilisant des termes fonctionnels de référence bien définis.

L'épigénomique et ses ressources

Des preuves récentes indiquent que la variation de séquence dans les gènes importants sur le plan agronomique est insuffisante pour traiter le spectre complet des effets phénotypiques des plantes (Gallusci et al. 2017). L'épigénétique contribue également à la variation et à l'évolution phénotypiques en modifiant l'accessibilité de la chromatine pour l'ADN. Par conséquent, l'épigénomique, qui comprend la méthylation de l'ADN et la modification des histones, est devenue une nouvelle source d'élargissement de la diversité phénotypique. La haute qualité des informations génomiques du riz sert de modèle pour les études épigénétiques des espèces cultivées. Il a facilité la cartographie extensive des modèles de méthylation à l'échelle du génome chez le riz (Chen et Zhou 2013). Peu de ressources Web ont été développées pour accéder aux états, segments et gènes globaux de la chromatine au sein des segments (tableau 5).

La base de données sur l'état de la chromatine végétale (PCSD) résume les états de la chromatine dérivés du modèle de Markov caché sur la base de données épigénomiques publiques et internes pour diverses modifications épigénétiques (

et al. 2018). Dans le riz, PCSD fournit des informations sur 831 235 segments de 38 états de chromatine à partir de 100 ensembles de données. L'architecture des ressources comprend des outils de recherche et d'analyse, ainsi que des résultats de visualisation du navigateur génomique et de cartographie d'auto-organisation. Une autre ressource interactive de visualisation de la méthylation, MethBank, héberge des informations sur 172 méthylomes à résolution unique, 46 674 promoteurs méthylés de manière différentielle et 528 463 îlots CpG méthylés dans le riz (Li et al. 2018). En outre, la base de données RiceVarMap intègre les données d'accessibilité de la chromatine générées par le test pour la chromatine accessible à la transposase à l'aide de données de séquençage (ATAC-Seq) ou de DNase-seq (Zhao et al. 2015) tandis que la base de données HistoneDB présente des ensembles de séquences d'histones sélectionnés manuellement, leur classifications et leur variance dans les espèces animales et végétales, y compris le riz (Draizen et al. 2016).

Bases de données et outils de Phenomics

Pour remédier au goulot d'étranglement de la génomique fonctionnelle des plantes, des efforts d'identification des phénotypes associés aux génotypes ont été déployés pour collecter systématiquement des données de phénotype en enregistrant des données de traits agronomiques grâce à l'imagerie non invasive sophistiquée, à la spectroscopie, à la robotique, à des installations informatiques de haute performance et à des bases de données phénomiques. (Mir et al. 2019). Les bases de données et les outils de la phénomique visent à enregistrer des données sur les traits agronomiques, tels que le développement des plantes, l'architecture, la photosynthèse, la croissance ou la productivité de la biomasse (tableau 6). Des bases de données et des outils tels que TRY (http://www.try-db.org) (Kattge et al. 2011) et Plant Image Analysis (https://www.plant-image-analysis.org/) (Lobet et al. 2013) incluent des informations sur le phénomène du riz liées aux traits des racines et des grains. De plus, des outils de phénotypage tels que SmartGrain, General Image Analysis of Roots (GiA Roots) et Panicle TRAit Phenotyping (P-TRAP) sont spécialisés respectivement pour la forme des graines, l'architecture du système racinaire et le phénotypage de la structure de la panicule (Faroq et al. 2013 Galkovskyi et al. 2012 Tanabata et al. 2012). Les données phénomiques générées ont été utilisées pour identifier des gènes ou des QTL et pour fournir des données de cartographie d'association ou GWAS pour l'amélioration des cultures. Les plates-formes de phénotypage à haut débit facilitent le criblage de grands germoplasmes ou de populations cartographiques, et les approches d'étude associée à l'ensemble du phénomène (PheWAS) faciliteraient la GWAS, qui révèle les associations génotype-phénotype précédemment signalées et en identifie de nouvelles.

Bases de données omiques intégrées et de familles de gènes spécialisées

Outre les bases de données et les outils pour les niveaux omiques individuels décrits ci-dessus, des ressources spécialisées ont également été construites pour des familles de gènes spécifiques ou pour fournir des résumés de gènes de riz précédemment caractérisés (tableau 7). L'aperçu des gènes fonctionnellement caractérisés dans la base de données en ligne du riz (OGRO) résume tous les gènes qui ont été caractérisés fonctionnellement et publiés dans divers articles en utilisant l'approche de vérification manuelle. Au 31 mars 2012, les fonctions de 702 gènes du riz étaient élucidées et incluses dans la base de données OGRO, avec des informations sur 11 gènes supplémentaires fournies dans le tableau d'information sur les gènes (Yamamoto et al. 2012). Cependant, OGRO n'est plus mis à jour. Pour surmonter l'inconvénient de la curation experte dans l'extraction d'informations fonctionnelles sur le riz de la littérature, RiceWiki, un type de plate-forme communautaire, a été développé. RiceWiki est une ressource de curation de plate-forme communautaire à contenu ouvert qui héberge des informations sur le riz et contient plus de 1000 gènes sélectionnés manuellement (Zhang et al. 2014). De plus, des profils d'expression génique et des articles scientifiques sont également intégrés à la ressource. La base de données funRiceGenes est conçue pour fonctionner de manière similaire à la base de données OGRO et contient des informations sur 2800 gènes caractérisés fonctionnellement et 5000 membres de différentes familles de riz. Ces gènes constituent 19,2 % des gènes codants prédits (Yao et al. 2018). Les informations sont récupérées sur la base d'une extraction textuelle et d'une curation manuelle. Cette ressource comprend également un réseau de gènes de 214 réseaux d'interaction pour 1310 gènes.

Parce que les facteurs de transcription (TF) sont au cœur de la régulation de l'expression des gènes et donc les plus activement étudiés de toutes les familles de gènes, de multiples ressources ont été développées pour les traiter. La base de données des facteurs de transcription sensibles au stress (STIFDB V2) est une plateforme qui intègre les gènes de TF sensibles au stress abiotiques et biotiques dans le riz et Arabidopsis (Naika et al. 2013). En plus des gènes liés au stress et des données d'annotation, la version actuelle de STIFDB comprend 38 798 signaux de stress et sites de liaison TF prédits à l'aide de l'algorithme du facteur de transcription sensible au stress (STIF). De même, en plus de cis-informations sur les éléments de régulation, RiceSRTFDB fournit l'expression de TF dans des conditions de stress de sécheresse et de salinité à divers stades de développement (Priya et Jain 2013). L'approche phylogénomique est une méthode d'intégration de données multi-omiques dans le contexte phylogénétique pour identifier les gènes fonctionnellement redondants ou dominants chez le riz (Jung et al. 2015). La base de données mise à jour des kinases du riz (Version 2) permet une analyse phylogénomique des gènes des kinases du riz (Chandran et al. 2016). Des bases de données similaires sont disponibles pour les familles de glycosyltransférase de riz et de glycoside hydrolase (Cao et al. 2008 Sharma et al. 2013).

Bases de données et outils de génomique fonctionnelle

La recherche en génomique fonctionnelle du riz vise à déchiffrer les gènes qui contrôlent les caractères agronomiques. Un moyen efficace d'identifier la fonction des gènes consiste à analyser les différences phénotypiques chez les mutants par rapport aux plantes de type sauvage en utilisant la génétique directe et inverse.Depuis que l'International Rice Functional Genomics Consortium a proposé l'objectif de découvrir la fonction de chaque gène d'ici 2020 (Zhang et al. 2008), plus de 200 000 mutants avec des FST ont été collectés et résumés (Krishnan et al. 2009 Chang et al. 2012 Jung et al 2008 Wang et al. 2013 Chandran et Jung 2014). Les bibliothèques de mutants à l'échelle du génome générées par l'insertion d'ADN de transfert (ADN-T), de transposons ou de Tos17 contiennent au moins une insertion pour environ 60 % des gènes nucléaires et 68 % des régions géniques, couvrant plus de la moitié du génome du riz ( Hong et Jung 2018). PFG-FST en Corée fournit le plus grand nombre de mutants indexés dans le riz : 106 100 FST mappés sur une annotation RGAP v6 (Jung et An 2013). Un autre pool de mutants d'insertion d'ADN-T utilisant un système de piège amplificateur couvrait 85 315 FST (Zhang et al. 2006). Fast-IC4R Project Consortium 2015 utilisé pour générer une bibliothèque de mutants dans la variété de riz Kitaake (Li et al. 2016 Li et al. 2017a, 2017b, 2017c). Les progrès du séquençage à haut débit ont permis de caractériser 1504 mutants au niveau du génome entier, ce qui a permis d'identifier 91 513 mutations affectant 32 307 gènes. Cet outil technique avancé permettra l'indexation de tous les mutants disponibles, y compris les populations générées chimiquement et physiquement, de manière rentable. Une autre base de données unique, RiceFOX, a été développée par l'expression ectopique d'ADNc de riz complet dans Arabidopsis (Sakurai et al. 2011). Plus de 30 000 transgéniques indépendants Arabidopsis lignées ont été criblées dans diverses conditions, fournissant un outil de caractérisation systématique à gain de fonction.

Le pool de mutants à l'échelle du génome indexé sur les gènes sert d'outil puissant pour la caractérisation fonctionnelle des gènes, facilitant la génétique directe et inverse et facilitant la biologie des systèmes. Les bases de données de génomique fonctionnelle, telles que RiceGE et OryGenesDB, intègrent des ressources mutantes pour visualiser les informations mutantes provenant de diverses sources au sein du navigateur génomique (Droc et al. 2006). Récemment, RiceGE a mis à jour 12 ressources mutantes, y compris des ensembles de données produits dans KitBase (tableau 8) sur la base de la version 7 de MSU en 2018, ce qui a grandement favorisé les études fonctionnelles du riz. Des plateformes intelligentes telles que funRiceGenes (Yao et al. 2018), OGRO (Yamamoto et al. 2012) et RiceWiki (Zhang et al. 2014) continuent de fournir des gènes caractérisés fonctionnels et leurs publications avec des traits associés, fournissant des informations opportunes. Actuellement, un total de 3148 gènes ont été caractérisés fonctionnellement, et environ 5000 membres de différentes familles de gènes (https://funricegenes.github.io/) représentent environ 20% de tous les gènes de riz prédits. Des études fonctionnelles de gènes de riz clonés ont révélé les gènes qui déterminent le rendement, la qualité des grains, la résistance aux stress biotiques et abiotiques, l'efficacité de l'utilisation des nutriments et le développement réussi de la reproduction, qui ont tous une utilité potentielle dans l'amélioration des cultures (Jiang et al. 2012 Bai et al. 2018 Li et al. 2018 Yao et al. 2018). L'identification de la fonction des gènes dans OGRO (http://qtaro.abr.affrc.go.jp/) utilise l'approche de la surexpression et du knockdown (environ 50%), des mutants (environ 40%) et des variations naturelles (environ 7%) . Une base de données complète de mutants et de génomiques des variations alléliques dans la population naturelle explorera les effets des gènes fonctionnels sur les caractères. Un outil convivial et intégré contenant toutes les diverses ressources mutantes et données phénomiques sur une seule plate-forme améliorera la valeur des bibliothèques de mutants indexées pour la recherche fonctionnelle.

Un outil moléculaire, le système d'édition de gènes de la nucléase 9 associée aux répétitions palindromiques courtes régulièrement espacées en cluster (CRISPR/Cas9), a récemment émergé comme un outil puissant pour la mutagenèse ciblée et la recherche en génomique fonctionnelle dans de nombreux organismes, y compris toutes les principales cultures (Cong et al 2013 Shan et al. 2013 Ma et al. 2016). Dans le riz, le pourcentage de mutants homozygotes ou bi-alléliques dans la génération T0 est de près de 90 %, fournissant des mutations à haute efficacité sur les sites cibles visés (Ma et al. 2016). Deux études récentes ont démontré l'édition efficace de gènes cibles dans des bibliothèques de mutants créées par mutagenèse CRISPR/Cas9 à l'échelle du génome chez le riz (Meng et al. 2017 Lu et al. 2017). Les études ont généré près de 100 000 mutants de riz ciblés à perte de fonction, qui représentent une ressource clé, et la technique pourrait être adaptée pour d'autres cultures. Par rapport à la mutagenèse traditionnelle, le système de mutants CRISPR/Cas9 facilite la génération rapide et peu coûteuse de mutations causales potentielles pour un phénotype en identifiant la séquence d'ARNg de la cible correspondante. Des outils de conception de cibles appropriés pour les vecteurs correspondants ont été développés, tels que CRISPR-GE (Xie et al. 2017), CRISPR-PLANT (Xie et al. 2014), CRISPR-P (Liu et al. 2017a, 2017b), E- CRISP (Stemmer et al. 2015) et CRISPR RGEN (Bae et al. 2014). De plus, les outils facilitent le dépistage des phénotypes associés aux allèles létaux dans la génération T0, ce qui était une limitation des lignées mutantes hétérozygotes d'insertion. De plus, les progrès de la technologie CRISPR amélioreront encore les ressources disponibles pour les études fonctionnelles. Par exemple, Cas9 mort nucléase (dCas9) fusionné avec un domaine d'activation transcriptionnelle pourrait être utilisé pour générer des mutants à gain de fonction (Li et al. 2017a), et plusieurs outils d'édition de cibles pourraient révéler les fonctions des gènes présentant une redondance fonctionnelle.


1 ENFANTS ET EFFETS INDÉSIRABLES DES MÉDICAMENTS

Des millions d'enfants se voient prescrire des médicaments chaque année 1, 2 et les effets indésirables sont fréquents. 3 Une méta-analyse a montré que la prévalence des effets indésirables des médicaments (EIM) chez les patients pédiatriques atteint 16,8 % et que 0,4 à 10,3 % des hospitalisations sont dues à des EIM. 4 Les médicaments associés aux effets indésirables appartiennent à diverses classes de médicaments, les médicaments antiépileptiques, antinéoplasiques et antibiotiques étant les coupables les plus fréquents. 5, 6 Notamment, les effets observés peuvent être graves et 87 % ont été jugés évitables. 7 Les effets indésirables des médicaments ont un impact négatif sur la qualité de vie des enfants 8 et les traitements chroniques peuvent entraîner des EIM d'apparition tardive ou à long terme. 9 Peu d'études thérapeutiques ont étudié les effets à long terme des expositions médicamenteuses, ce qui rend difficile l'anticipation des conséquences de la thérapie médicamenteuse pendant l'enfance. 10 Les méthodes traditionnelles d'établissement de l'innocuité des médicaments, y compris les études précliniques, les essais cliniques et la surveillance post-commercialisation, échouent dans la population pédiatrique.

Dans les études précliniques, le dépistage in silico de la toxicité pour le développement ne tient pas compte de la croissance et de la maturation des enfants de la petite enfance à l'adolescence. 11, 12 De plus, les animaux juvéniles dans les études de pharmacologie de sécurité ont une similitude de fonction et de morphologie limitée avec les humains 13 conduisant à une mauvaise détection des toxicités pendant le développement de l'enfant. 14 Les essais cliniques incluent rarement des patients pédiatriques même si le médicament est largement prescrit dans cette population (Figure 1). De plus, les essais cliniques pédiatriques souffrent de faibles taux d'achèvement, de problèmes d'établissement de conceptions d'études généralisables, d'un manque de critères d'évaluation pédiatriques acceptés et validés, de participants rares et d'effets placebo gonflés, et d'une incapacité à détecter les effets indésirables à long terme. 15-18 Les études post-commercialisation et épidémiologiques sur les effets indésirables chez les enfants sont de nature exploratoire et descriptive, 19, 20 et ont une traduction clinique limitée en raison d'un contrôle statistique insuffisant des biais et des facteurs de confusion. 21 Le pipeline actuel de sécurité des médicaments traite les enfants comme de petits adultes, ce qui a conduit à un manque de compréhension de la façon de traiter en toute sécurité cette population vulnérable. 22 L'amélioration de la sécurité des médicaments dans la population pédiatrique doit découler de la compréhension de la biologie pédiatrique et de la façon dont les actions et les effets des médicaments sont modifiés au cours de la croissance et du développement.


Penser de manière éthique

Les questions morales nous saluent chaque matin dans le journal, nous confrontent dans les mémos sur nos bureaux, nous harcèlent depuis les terrains de football de nos enfants et nous souhaitent une bonne nuit aux nouvelles du soir. Nous sommes quotidiennement bombardés de questions sur la justice de notre politique étrangère, la moralité des technologies médicales qui peuvent prolonger nos vies, les droits des sans-abri, l'équité des enseignants de nos enfants envers les divers élèves de leurs classes.

Faire face à ces problèmes moraux est souvent déroutant. Comment, au juste, penser une question éthique ? Quelles questions doit-on se poser ? Quels facteurs devons-nous considérer?

La première étape dans l'analyse des problèmes moraux est évidente mais pas toujours facile : obtenir les faits. Certaines questions morales créent des controverses simplement parce que nous ne prenons pas la peine de vérifier les faits. Cette première étape, bien qu'évidente, est aussi parmi les plus importantes et les plus souvent négligées.

Mais avoir les faits ne suffit pas. Les faits en eux-mêmes ne font que nous dire ce que est ils ne nous disent pas quoi devrait être. En plus d'obtenir les faits, la résolution d'un problème éthique nécessite également un appel à des valeurs. Les philosophes ont développé cinq approches différentes des valeurs pour traiter des questions morales.

L'approche utilitaire
L'utilitarisme a été conçu au XIXe siècle par Jeremy Bentham et John Stuart Mill pour aider les législateurs à déterminer quelles lois étaient moralement les meilleures. Bentham et Mill ont tous deux suggéré que les actions éthiques sont celles qui offrent le meilleur équilibre entre le bien et le mal.

Pour analyser une problématique selon l'approche utilitariste, nous identifions d'abord les différentes pistes d'action qui s'offrent à nous. Deuxièmement, nous demandons qui sera affecté par chaque action et quels avantages ou préjudices en découleront. Et troisièmement, nous choisissons l'action qui produira le plus de bénéfices et le moins de mal. L'action éthique est celle qui procure le plus grand bien au plus grand nombre.

L'approche des droits
La deuxième approche importante de l'éthique a ses racines dans la philosophie du penseur du XVIIIe siècle Emmanuel Kant et d'autres comme lui, qui se sont concentrés sur le droit de l'individu de choisir pour lui-même. Selon ces philosophes, ce qui différencie les êtres humains des simples choses, c'est que les gens ont une dignité basée sur leur capacité de choisir librement ce qu'ils feront de leur vie, et ils ont un droit moral fondamental à ce que ces choix soient respectés. Les gens ne sont pas des objets à manipuler, c'est une violation de la dignité humaine d'utiliser les gens d'une manière qu'ils ne choisissent pas librement.

Bien sûr, de nombreux droits différents, mais liés, existent en plus de celui de base. Ces autres droits (une liste incomplète ci-dessous) peuvent être considérés comme différents aspects du droit fondamental à traiter comme nous le souhaitons.

Le droit à la vérité : nous avons le droit de savoir la vérité et d'être informés des questions qui affectent de manière significative nos choix.

Le droit à la vie privée : nous avons le droit de faire, de croire et de dire tout ce que nous choisissons dans notre vie personnelle tant que nous ne violons pas les droits des autres.

Le droit de ne pas être blessé : Nous avons le droit de ne pas être blessé ou blessé à moins que nous ne fassions librement et sciemment quelque chose pour mériter une punition ou que nous choisissions librement et sciemment de risquer de telles blessures.

Le droit à ce qui est convenu : Nous avons droit à ce qui a été promis par ceux avec qui nous avons librement conclu un contrat ou un accord.

En décidant si une action est morale ou immorale en utilisant cette seconde approche, alors, nous devons nous demander : l'action respecte-t-elle les droits moraux de chacun ? Les actions sont mauvaises dans la mesure où elles violent les droits des individus, plus la violation est grave, plus l'action est illicite.

L'approche de l'équité ou de la justice
L'approche de l'équité ou de la justice en matière d'éthique a ses racines dans les enseignements du philosophe grec Aristote, qui disait que « les égaux devraient être traités de manière égale et les inégaux de manière inégale ». La question morale de base dans cette approche est : dans quelle mesure une action est-elle juste ? Trait-il tout le monde de la même manière ou fait-il preuve de favoritisme et de discrimination ?

Le favoritisme donne des avantages à certaines personnes sans raison valable de les distinguer. La discrimination impose des charges à des personnes qui ne sont pas différentes de celles à qui aucune charge n'est imposée. Le favoritisme et la discrimination sont tous deux injustes et répréhensibles.

L'approche du bien commun
Cette approche de l'éthique suppose une société composée d'individus dont le bien propre est inextricablement lié au bien de la communauté. Les membres de la communauté sont liés par la poursuite de valeurs et d'objectifs communs.

Le bien commun est une notion qui trouve son origine il y a plus de 2000 ans dans les écrits de Platon, Aristote et Cicéron. Plus récemment, l'éthicien contemporain John Rawls a défini le bien commun comme « certaines conditions générales qui sont également à l'avantage de tous ».

Dans cette approche, nous nous concentrons sur la garantie que les politiques sociales, les systèmes sociaux, les institutions et les environnements dont nous dépendons sont bénéfiques pour tous. Des exemples de biens communs à tous comprennent des soins de santé abordables, une sécurité publique efficace, la paix entre les nations, un système juridique juste et un environnement non pollué.

Les appels au bien commun nous poussent à nous considérer comme les membres d'une même communauté, en réfléchissant à de vastes questions concernant le type de société que nous voulons devenir et comment nous devons parvenir à cette société. Tout en respectant et en valorisant la liberté des individus de poursuivre leurs propres objectifs, l'approche du bien commun nous met également au défi de reconnaître et de promouvoir les objectifs que nous partageons en commun.

L'approche de la vertu
L'approche vertueuse de l'éthique suppose qu'il existe certains idéaux vers lesquels nous devrions tendre, qui assurent le plein développement de notre humanité. Ces idéaux sont découverts grâce à une réflexion réfléchie sur le genre de personnes que nous avons le potentiel de devenir.

Les vertus sont des attitudes ou des traits de caractère qui nous permettent d'être et d'agir de manière à développer notre potentiel le plus élevé. Ils nous permettent de poursuivre les idéaux que nous avons adoptés. L'honnêteté, le courage, la compassion, la générosité, la fidélité, l'intégrité, l'équité, la maîtrise de soi et la prudence sont tous des exemples de vertus.

Les vertus sont comme des habitudes qui, une fois acquises, deviennent caractéristiques d'une personne. De plus, une personne qui a développé des vertus sera naturellement disposée à agir de manière conforme aux principes moraux. La personne vertueuse est la personne éthique.

En traitant un problème éthique en utilisant l'approche de la vertu, nous pourrions nous demander : Quel genre de personne devrais-je être ? Qu'est-ce qui favorisera le développement du caractère en moi et dans ma communauté ?

Résolution de problèmes éthiques
Ces cinq approches suggèrent qu'une fois que nous avons établi les faits, nous devrions nous poser cinq questions lorsque nous essayons de résoudre un problème moral :

Quels avantages et quels dommages chaque plan d'action produira-t-il, et quelle alternative conduira aux meilleures conséquences globales ?

Quels sont les droits moraux des parties concernées et quelle ligne de conduite respecte le mieux ces droits ?

Quelle ligne de conduite traite tout le monde de la même manière, sauf s'il existe une raison moralement justifiable de ne pas le faire, et ne fait pas preuve de favoritisme ou de discrimination ?

Quelle ligne de conduite fait avancer le bien commun ?

Quelle ligne d'action développe les vertus morales ?

Cette méthode, bien sûr, ne fournit pas une solution automatique aux problèmes moraux. Ce n'est pas censé. La méthode est simplement destinée à aider à identifier la plupart des considérations éthiques importantes. En fin de compte, nous devons délibérer sur des questions morales pour nous-mêmes, en gardant un œil attentif à la fois sur les faits et sur les considérations éthiques impliquées.


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