Projet ANR-08-EMER-0011 – PHYL-ARIANE : Phylogénomique : Algorithmes et Représentations Intégrés pour l'ANalyse de l'Evolution du vivant
Programme : domaines émergent (DEFIS) 2008
Année de financement : 2008
Coordinateur du projet : (UNIVERSITE DE MONTPELLIER II [SCIENCES   TECHNIQUES DU LANGUEDOC])
Partenaires : Centre national de la recherche scientifique; Université de Montpellier; Université de Montpellier
Montant : 350625.0 euros
Date de début : 2009
Durée : 36 mois
Résumé : Mots-clefs : algorithmes, combinatoire des arbres, superarbres, modèles combinatoires et probabilistes, données haut-débit et multi-échelles, évolution des espèces, analyse de gènes et de génomes, visualisation de collections d&rsquo,arbres.    Le but de ce projet est de proposer des algorithmes pour répondre au défi informatique que posent les données haut-débit générées par les projets de séquençage de génomes. Le contexte du projet est celui de la phylogénomique, un domaine émergent consistant à inférer des connaissances sur l&rsquo,évolution des gènes et l&rsquo,histoire des organismes vivants depuis les séquences biologiques issues de génomes complets.  L&rsquo,arbre est généralement le modèle utilisé pour représenter l&rsquo,histoire évolutive des espèces. Une grande partie de cet arbre, dont notamment les zones les plus anciennes, sont encore à élucider (64% selon le NCBI, dont les relations de parenté entre grands groupes bactériens) et ceci pour au moins deux raisons :  - Un manque de données « complètes » : le 1er génome complet a été séquencé il y a seulement dix ans, et le soucis d'avoir une véritable représentation de la diversité du vivant dans les projets génomes est très récent ,   - Mais surtout un manque de méthodes capables de prendre en compte la complexité des données de façon fidèle : actuellement, on reconstruit d&rsquo,abord un arbre de gène décrivant les relations de parenté entre séquences apparentées à un gène , l&rsquo,arbre du vivant est ensuite estimé à partir d'un ensemble d'arbres de gènes. Cependant, les histoires de gènes et de génomes sont bien plus complexes que le simple modèle arboré et sont engendrées par un processus à plusieurs échelles : des micro-événements comme les substitutions agissent au niveau de chaque site et des macro-événements comme les duplications ou les transferts de gènes agissent au niveau d&rsquo,un génome ou entre génomes.    Elucider les relations des grands groupes du Vivant depuis les données haut-débit récemment obtenues nécessite une avancée méthodologique importante dans la prise en compte de la complexité des événements évolutifs affectant les gènes. C&rsquo,est ce que propose de réaliser le projet Phyl-ARIANE, sur la base de modèles et d&rsquo,algorithmes de nature combinatoire et/ou probabiliste, prenant à la fois en compte les micro- et les macro-événements. Une autre source d&rsquo,originalité se situe dans l&rsquo,élucidation conjointe des histoires évolutives des gènes et de l&rsquo,arbre du vivant. Il nous semble fondamental de ne pas dissocier l&rsquo,estimation de ces phénomènes responsables chacun d&rsquo,une partie du signal porté par les données. Enfin, ce projet effectuera aussi un saut qualitatif dans le domaine de la représentation de collections d&rsquo,arbres et de la navigation de connaissances sur les phénomènes évolutifs. Nous proposons des algorithmes d&rsquo,exploration automatique de collections de gènes, mettant en lumière les points communs entre gènes, et mettant en regard les histoires de gènes et d&rsquo,espèces, afin de faciliter la production de nouvelles connaissances dans les études futures.    Les progrès réalisés dans ce projet sur la combinatoire des arbres, les algorithmes de réconciliation d&rsquo,arbres et la représentation d&rsquo,arbres bénéficieront aux nombreux domaines où ce modèle est employé : classification hiérarchique, fouille de données, analyse d&rsquo,images, chimie, etc. Par ailleurs, l&rsquo,application d&rsquo,algorithmes de complexité paramétrique à des données de très grandes tailles contribuera à populariser cette technique relativement récente de l&rsquo,informatique fondamentale. Les connaissances sur l&rsquo,Evolution résultant de ce projet permettront de nombreuses avancées à court et moyen terme en sciences de la vie : inférence automatique de la fonction des gènes, détection de gènes impliqués dans l&rsquo,interaction entre plusieurs organismes interdépendants pour l&rsquo,agronomie, meilleure comp