Le 1er septembre 2021 a débuté le projet ABRomics dans lequel l’équipe COMBI et la plateforme BiRD sont partenaires.
Le projet ABRomics-PF vise à développer une plateforme en ligne intersectorielle sécurisée One Health pour rendre accessibles les données de (méta)génomique des maladies infectieuses bactériennes et leurs métadonnées cliniques et épidémiologiques associées à un méta-réseau de chercheurs comprenant des épidémiologistes, des microbiologistes cliniques et la communauté de recherche au sens large.
Le plancton marin forme des communautés complexes d’organismes en interaction à la base du réseau trophique, qui soutiennent les cycles biogéochimiques océaniques, et aident à réguler le climat. Bien que des études globales commencent à révéler les facteurs écologiques sous-jacents à la structure des communautés planctoniques et à leurs réponses potentielles au changement climatique, nos connaissances sur comment ces interactions entre espèces seront affectées par le changement climatique restent très limitées.
Ici, nous avons tiré parti de l’échantillonnage Tara Oceans pour inférer un réseau de co-occurrence global du plancton océanique – l’interactome – et utilisé une modélisation écologique afin d’évaluer ses vulnérabilités aux changements environnementaux. Globalement, cela a révélé un interactome auto-organisé de façon latitudinale et par biomes marins (Trades, Westerlies, Polar) et aussi plus connecté vers les pôles. Cette modélisation écologique intégrée a révélé des réponses locales et spécifiques de l’interactome aux changements environnementaux et prédit les lignées les plus potentiellement affectées dans chaque communauté.
Ces résultats démontrent l’utilité de cette approche pour évaluer la structure de la communauté et les interactions entre les organismes dans les scénarios climatiques tout en identifiant des bio-indicateurs plausibles du plancton pour la surveillance océanique du changement climatique.
Du 3 au 8 mai, les doctorantes du consortium Mibiogate (projet d’Etude des Barrières Biologiques et leur Microbiote dans le développement de Maladies Chroniques) se sont relayées pour tenir le compte Twitter En direct du Labo. Le 7, c’est Johanna Zoppi, doctorante au sein des laboratoires TENS, LS2N, et Inrae PhAN qui nous a expliqué son quotidien de recherche entre paillasse et ordinateur. L’objectif de sa thèse est de faire le lien entre la présence de certains micro-organismes et l’état de la barrière de l’intestin selon différentes conditions environnementales (dont un état de stress chronique). Retrouvez ses tweets ici.
“Qu’il s’agisse de prédire le comportement du vivant pour en prendre le contrôle et établir des probabilités aussi fiables que possibles, ou de volontairement laisser entrer l’imprévisibilité du vivant dans les interactions homme-machine, artiste et chercheur ont un but commun : créer l’étincelle qui permettra de mieux approcher ce vivant, et de rentrer en communication avec lui.
Aux côtés de NSDOS, un artiste qui fait de ses performances musicales des sculptures sonores, et de Damien Eveillard, un bioinformaticien océanographe, plongez dans un univers peuplé d’insectes, de plancton, de bactéries connectées, de méduses, au rythme du mouvement des éléments naturels et de beats techno qui font du bien au corps et à la tête !“
Durant 2 ans, l’équipage scientifique va étudier en Atlantique Sud le microbiome. Les micro-organismes marins ont un rôle majeur dans l’Océan, un rouage fondamental dans la grande machine climatique.
La mission Tara Microbiomes est une mission flagship du projet AtlantECO porté par l’équipe COMBI.
AtlantECO est un projet de recherche ambitieux financé par l’Union européenne pour explorer l’océan Atlantique afin de mieux connaître les régions sous-étudiées de l’Atlantique Sud(comparativement à l’Atlantique Nord). Le projet cartographiera les connaissances nouvelles et existantes sur les microbiomes trouvés dans les rivières, les eaux côtières, l’océan ouvert, les sédiments marins, les déchets plastiques et l’atmosphère. À l’aide d’approches génétiques, d’imagerie et environnementales de prochaine génération, AtlantECO développera des outils de diagnostic et des mesures pour évaluer l’état des microbiomes de l’Atlantique et de leurs services écosystémiques. Il déterminera comment les régions marines et leurs écosystèmes sont connectés en développant des modèles qui tiennent compte des processus dynamiques tels que les panaches fluviaux et la circulation océanique. Couplés aux scénarios climatiques futurs, ces modèles aideront à prédire la migration des espèces, la capacité de l’océan à capturer et stocker le dioxyde de carbone atmosphérique, le transport des polluants, et l’équilibre entre la santé des écosystèmes et les activités humaines.
Une étude microbiologique du changement climatique, de l’adaptation et de la résilience aux prévoir l’avenir des services des écosystèmes marins de l’Atlantique
L’équipe COMBI, dans le cadre du projet RFI ProBiostic, travaille sur la modélisation des écosystèmes microbiens.
En collaboration avec le Desert Research Institute (Reno, USA), l’étude du microbiome de l’ascidie coloniale antarctique Synoicum adareanum a permis de mettre en évidence la production de palmerolide A par une bactérie symbiotique. Le palmerolide est un composé bioactif qui a des propriétés anti-cancéreuses : une promesse pour le traitement du mélanome !
Le consortium Tara Océan vient de publier dans Nature Microbiology Reviews une rétrospective de dix années d’exploration et de recherche sur le plancton.
Au-delà de la synthèse des ressources libre d’accès (océanographie physique, génomique et imageries) et les travaux menés sur ces données, cette étude met en valeur le rôle de l’informatique (et du LS2N) pour analyser et modéliser ces nouvelles informations hétérogènes issues de l’océan. Ce 100ème papier labellisé par le consortium ouvre également de nombreuses perspectives de recherche telles qu’identifiées par la fédération de recherche CNRS Tara-GOSEE, dont le laboratoire est partenaire.
************ The Tara Ocean consortium has just published in Nature Microbiology Reviews, a retrospective of ten years of plankton exploration and research.
Beyond the synthesis of open access resources (physical oceanography, genomics, and imagery) and the work carried out on these data, this study highlights the role of computer science (and LS2N) in analyzing and modeling this new heterogeneous information from the ocean. This 100th paper, labeled by the consortium, also opens up numerous research prospects as identified by the CNRS research federation Tara-GOSEE, of which the laboratory is a partner.
Le 27 octobre 2018, la goélette Tara était de retour à Lorient. Une expédition de 2 ans et demi pour étudier les coraux face au changement climatique.
Frédérique Vidal (Ministre de l’enseignement supérieur et de la recherche), Antoine Petit (Président du CNRS) ainsi que les directeurs des laboratoires impliqués étaient présents à cet événement.
Samuel Chaffron, chercheur de l’équipe COMBI, affirme que les échantillons prélevés vont fournir du travail d’analyse des données pour 10 ans.
Antoine Petit, président du CNRS : “Les expéditions scientifiques TaraPacific, c’est d’abord des partenariats, ensuite beaucoup de recherche, et ensuite décider du monde dans lequel on veut vivre.”
Pour comprendre les enjeux de la protection du #Corail, découvrez l’exposition Récifs coralliens à la #GareDeLyon à Paris et l’expédition de Tara Pacific sur PSLExplore !
Misbah Razzaq, doctorante au sein de l’équipe COMBI, soutiendra sa thèse intitulée “Integrating Phosphoproteomic Time Series Data into Prior Knowledge Networks” / “Intégration de données de séries temporelles phosphoprotéomiques dans des réseaux de connaissances antérieurs”
mercredi 5 décembre 2018 à 14h dans l’amphi du bâtiment S sur le site de Centrale Nantes.
Jury : Jérémie Bourdon (directeur de thèse), Carito Guziolowski (co encadrante), Thomas Sauter (rapporteur, Université du Luxembourg), Céline Rouveirol (rapporteur, Institut Galilée), Frédéric Saubion (LERIA), Sara-June Dunn (Microsoft Research, Cambridge), Sabine Peres (Université Paris Sud)
Abstract: Traditional canonical signaling pathways help to understand overall signaling processes inside the cell. Large scale phosphoproteomic data provide insight into alterations among different proteins under different experimental settings. Our goal is to combine the traditional signaling networks with complex phosphoproteomic time-series data in order to unravel cell specific signaling networks. On the application side, we apply and improve a caspo time series method conceived to integrate time series phosphoproteomic data into protein signaling networks. We use a large-scale real case study from the HPN-DREAM Breast Cancer challenge.
We infer a family of Boolean models from multiple perturbation time series data of four breast cancer cell lines given a prior protein signaling network. The obtained results are comparable to the top performing teams of the HPN-DREAM challenge. We also discovered that the similar models are clustered together in the solutions space. On the computational side, we improved the method to discover diverse solutions and improve the computational time.
Keywords: signaling networks, logic programming, model checking, cell lines
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Résumé : Les voies de signalisation canoniques traditionnelles aident à comprendre l’ensemble des processus de signalisation à l’intérieur de la cellule. Les données phosphoprotéomiques à grande échelle donnent un aperçu des altérations entre différentes protéines dans différents contextes expérimentaux. Notre objectif est de combiner les réseaux de signalisation traditionnels avec des données de séries temporelles phosphoprotéomiques complexes afin de démêler les réseaux de signalisation spécifiques aux cellules. Côté application, nous appliquons et améliorons une méthode de séries temporelles caspo conçue pour intégrer des données phosphoprotéomiques de séries temporelles dans des réseaux de signalisation de protéines. Nous utilisons une étude de cas réel à grande échelle tirée du défi HPN-DREAM Breast Cancer.
Nous déduisons une famille de modèles booléens à partir de données de séries temporelles de perturbations multiples de quatre lignées cellulaires de cancer du sein, compte tenu d’un réseau de signalisation protéique antérieur. Les résultats obtenus sont comparables aux équipes les plus performantes du challenge HPN-DREAM. Nous avons découvert que les modèles similaires sont regroupés dans l’espace de solutions. Du côté informatique, nous avons amélioré la méthode pour découvrir diverses solutions et améliorer le temps de calcul.
