Brevet FR3029290A1 — publié le 20160603

PROCEDE D'ESTIMATION DE L'AFFINITE SONDE-CIBLE D'UNE PUCE A ADN ET PROCEDE DE FABRICATION D'UNE PUCE A ADN L'invention a trait au domaine de la transcriptomique, notamment de l'étude l'hybridation entre des brins d'ADN. L'invention trouve particulièrement application dans le domaine de la conception de supports d'hybridation, notamment de puces à ADN. ETAT DE LA TECHNIQUE Une puce à ADN mesure le niveau d'expression de transcrits en se fondant sur la propriété qu'a un simple brin d'ADN à reformer spontanément un double brin lorsqu'il est mis en présence d'un brin d'ADN complémentaire, c'est-à-dire la propriété qu'il a à s'hybrider avec un brin complémentaire. Pour connaitre le niveau d'expression d'un transcrit dans un échantillon biologique, une puce à ADN comprend des séquences de bases azotées, appelées « sondes », conçues pour s'hybrider de manière spécifique avec un ensemble de transcrits d'intérêts, ou transcrits « cibles ». Pour améliorer la robustesse de la mesure, un transcrit est ciblé par plusieurs sondes, formant ensemble un « probe set ». Aux fins de screening à haut débit, une puce à ADN comprend ainsi I « probe sets » ciblant I transcrits, pour une totalité de J sondes différentes. Aux fins de mesure, chaque sonde est répétée à l'identique un grand nombre de fois, les sondes répétées étant disposées dans un puit. Le transcrit cible dont on cherche l'expression, qui peut faire plusieurs milliers ou dizaines de milliers de bases azotées A, G, C, T, est tout d'abord transformé, via un processus d'amplification, en une solution comprenant des fragments d'ADN plus petits, de longueur comprise usuellement entre 25 et 200 bases azotées, marqués par un colorant fluorescent. La solution ainsi obtenue est alors déposée dans les puits de la puce à ADN. Chaque puits correspondant à une sonde, répétée plusieurs fois et conçue pour un transcrit, ceci mène donc à l'hybridation de certains de ces fragments avec les sondes du puits. Après un lavage de la puce à ADN afin de ne conserver que les hybrides formés dans les puits, une mesure de la fluorescence dans chaque puits est alors mise en oeuvre par un scanner haute résolution, mesure représentative de la quantité d'hybrides présente dans le puits. On parle alors de la « fluorescence de la sonde », ou « d'intensité de la sonde ». Pour bien comprendre ce qui suit, il convient d'introduire les définitions suivantes. Le terme de « sonde » se réfère donc à une séquence de bases azotées, ou « nucléotides », constitutive d'une puce à ADN, et de manière plus générale à tout dispositif utilisant l'hybridation avec des sondes. Le terme de « cible » se réfère à une séquence de bases azotées, issue d'un transcrit, apte à former avec sa sonde un hybride. L'expression de « cible spécifique » se rapporte à une cible qui correspond à la portion de transcrit identifiée, tant en termes de séquence de base que de position dans le transcrit, pour laquelle la sonde a été conçue. Le terme d'hybride « parfait » ou « identique » se rapporte à un hybride formé d'une sonde et d'une cible qui sont des complémentaires strictes l'un de l'autre en termes de bases azotées (hybride plus connu sous l'expression anglaise de « perfect match »). L'expression « défaut d'appariement » se rapporte à un hybride d'une sonde et d'une cible dans lequel une base de la sonde et une base de la cible l'une en face de l'autre ne sont pas complémentaires (plus connu sous le terme anglais de « missmatch ») ou à une base de la cible ou de la sonde qui n'est en face d'aucune base (plus connu sous le terme anglais de « gap »). On parlera également d'une sonde et d'une cible ayant un défaut d'appariement. Le terme de « k-mer » se rapporte à une séquence de k bases nucléiques. La « longueur » d'une séquence de base azotée correspond au nombre de bases azotées qu'elle contient. La longueur d'un hybride sonde/cible correspond le plus généralement à la longueur de la sonde. Si le principe général d'une puce à ADN semble simple a priori, puisqu'il consiste à choisir une sonde qui correspond à une séquence d'ADN complémentaire d'un fragment du transcrit, sa mise en pratique pour obtenir des puces à ADN de qualité est cependant délicate. En effet, de prime abord, on peut penser qu'il suffit de simplement choisir une sonde qui forme avec une cible un hybride parfait. Or, un hybride parfait peut être trop instable pour résister au lavage, ce qui mène au final à un signal mesuré trop faible pour déterminer le niveau d'expression du transcrit. On note ainsi que pour un transcrit donné, les portions de celui-ci donnant lieu aux sondes ne se valent pas, et qu'il convient donc de choisir les portions de transcrit menant à l'obtention d'hybrides sonde/cible suffisamment stables pour obtenir une mesure significative. En outre, une sonde et une cible, pouvant présenter un ou plusieurs défauts d'appariement, peuvent également s'hybrider de manière stable. Une telle cible, pouvant être différente de la cible spécifique, peut provenir d'un autre transcrit présent dans l'échantillon biologique, auquel cas il est obtenu une fausse détection ou « faux positif ». C'est pourquoi, il est recherché une sonde qui, à la fois : ne vise qu'une seule portion déterminée du transcrit, portion qui est unique, et ne se retrouve donc pas à l'identique dans le transcrit lui-même à une autre position ou dans un autre transcrit susceptible d'être présent dans l'échantillon biologique, et présente une faible affinité avec toute autre cible présentant un défaut d'appariement. On parle alors de « sonde spécifique » ; et présente une forte affinité avec la cible spécifique, c'est-à-dire forme un hybride stable avec celle-ci. On parle alors d'une « forte affinité de la sonde avec la cible spécifique», ou de sonde « affine » ou « sensible ». Sachant qu'un transcrit peut comporter des dizaines de milliers de bases, et qu'un échantillon biologique peut comprendre beaucoup de transcrits, sans que l'on puisse aisément et efficacement contrôler la composition de l'échantillon, on comprend aisément le nombre de sondes, de longueur inférieure à la centaine de bases, qu'il faudrait concevoir et tester pour ne retenir que les sondes spécifiques et affines. La conception expérimentale d'une puce à ADN étant donc difficile, voire impossible, des outils bioinformatiques ont donc été conçus pour évaluer la spécificité et l'affinité des sondes et ainsi aider à la conception d'une puce à ADN. Par exemple, le document de Mei et al (« Probe selection for high-density oligonucleotide arrays », Proceedings of the National Academy of Sience, 100(20) :11237-11242, septembre 2003) décrit un score quantifiant la qualité d'une sonde. Ce score comprend le produit d'un premier terme, quantifiant la spécificité de la sonde, par un deuxième terme dérivé de l'affinité de la sonde. Le premier terme détermine le risque de réactions croisée entre la sonde et d'autres transcrits, différents du transcrit cible, sur l'ensemble du génome humain. Le second terme comprend quant à lui un terme de sensibilité, exprimé comme le coefficient directeur de la droite I = K + S.1n([T]), où I est l'intensité d'une sonde donnée, S la sensibilité, K l'affinité cible-sonde et [T] la concentration de cible. Les auteurs montrent que ce terme de sensibilité peut être calculé à l'aide d'un modèle d'hybridation basé sur la séquence nucléique des sondes. Selon ce modèle, la sonde est donc considérée, du point de vue de l'affinité, uniquement comme une juxtaposition de bases sans lien particulier entre elles, ni lien avec une cible avec laquelle elle peut s'hybrider. Ce modèle d'affinité, parfois appelé « modèle monomère toute position », est donc exprimé uniquement en fonction de la présence/absence de chaque base à chaque position. Ce modèle d'affinité s'avérant toutefois peu satisfaisants car où il ne tient pas compte de défauts d'appariement entre une sonde et une cible, et cherche uniquement à modéliser l'affinité d'une sonde avec sa cible spécifique. Des modèles d'affinité plus complexes ont donc été conçus pour tenir compte des hybridations non-spécifique, ou réactions croisées. Par exemple, le document Zhang et al (« A model of molecular interactions on short oligonucleotide microarrays », Nature biotechnology, 21(7) :818-821, juillet 2003) décrit un modèle statistique exprimant l'intensité mesurée comme la somme de deux termes liés respectivement à l'hybridation de la sonde avec sa cible spécifique et l'hybridation de la sonde avec l'ensemble des cibles non spécifiques. Dans ce document, l'intensité du iième puit de la puce à ADN, c'est-à-dire de la ième sonde, reflétant le niveau d'expression du jième transcrit, est ainsi prédite selon les relations : où : - est l'intensité prédite ; - Nj est la quantité de cibles, issus du jième transcrit, mesuré par le jième probe sets, présente dans la solution déposée sur la puce à ADN; - e est la quantité de cibles, issue de transcrits différents du jième transcrit ciblé par les sondes du probe set, présente dans la solution déposée sur la puce à ADN; - E(bk, bk+i) est l'énergie de libération du couple (bk, bk+i) de bases consécutives de la sonde, ou « dimère », présentes respectivement à la position k et k+1 dans la sonde, indépendamment de la position dudit couple dans la sonde, énergie de libération du couple lorsque la sonde est hybridé avec sa cible spécifique, et donc forme avec cette cible un hybride parfait ; - wk est un facteur quantifiant l'influence de la position du couple (bk, bk+i) dans la sonde lorsque la sonde est hybridée avec cette cible ; - E*(bk, bk+i) est une énergie de libération du couple (bk, bk+i), indépendamment de la position de celui-ci dans la sonde, énergie de libération du couple lorsque la sonde est hybridée avec une cible issue d'un autre transcrit, et donc pouvant comporter un défaut d'appariement ; et - wk* est un facteur quantifiant l'influence de la position du couple (bk, bk+i) dans la sonde lorsque cette dernière est hybridée avec cette cible ; et - B est un scalaire. La valeur de ces paramètres est déterminée en mettant en oeuvre une identification sur la base d'intensités mesurées par les auteurs du document. N, Le premier terme (1 ' , correspondant à la contribution de la cible spécifique est égal au quotien de la quantité de fragments spécifiques hybridé sur la puce à ADN et d'un terme reflétant l'affinité entre la sonde et sa cible spécifique, à savoir un terme exponentiel à l'energie nécessaire pour séparer la sonde de sa cible spécique . Selon le modèle, l'énergie est égale à la somme des contributions respectives des dimères (bk, bk+i) pondérées par des termes dépendant de la position des dimères. Par définition, ce terme provient donc exclusivement d'hybrides parfaits formés dans le probe set. Pour chaque dimère, il n'existe donc qu'une unique configuration, à savoir la liaison à son complémentaire. Le second terme (1 - correspond quant à lui à la proportion des sondes non spécifiques. Or, à la différence d'une sonde hybridée avec sa cible spécifique, lorsque l'on considère l'hybridation avec des cibles d'autres transcrits, c'est-à-dire les hybridations croisées ou « cross-hybridation », il peut certes exister une hybridation parfaite (si un autre transcrit donne lieu à une cible identique à la cible spécifique) mais il existe surtout une hybridation avec un ou plusieurs défauts d'appariement. Ainsi pour un dimère donné, il n'existe pas moins de 24 configurations différentes d'hybridation. Le second terme ne diffencie donc aucunement les différents types défauts d'appariement. Ce type de modèle pose un certain nombre de problèmes. Tout d'abord, il se pose un problème d'identification. On note en effet qu'il convient d'identifier des termes qui sont des produits les uns des autres. Sans poser un certain nombre de contraintes supplémentaires, non décrites dans le document Zhang, il n'est donc pas possible de connaître comment un algorithme d'identification, basé uniquement sur les équations décrites ci-dessus, répartit la contribution du dimère (bk, bk+i) à l'énergie de libération entre le terme E(bk, bk+i) et le terme wk, ni même comment l'algorithme répartit la valeur d'un quotion entre le numérateur et le dénominateur de celui-ci. Dit autrement, dans le meilleurs des cas, en l'état seul le terme cok. E(bk, bk+i) est pertinent. La même remarque s'applique évidemment aux termes wk*. E*(bk, bk+i). En outre, toujours concernant l'identification, on remarque que ces termes interviennent dans des exponentielles qui sont présentes dans des dénominateurs de fraction, ce qui rend l'identification encore plus délicate. Par ailleurs, quand bien même il existerait un algorithme d'identification capable de différentier de manière pertinente les différents termes, seul les termes wk et E(bk, bk+i) sont exploitables. Les termes wk* et E*(bk, bk+i) ne sont quant à eux valables que pour les puces à ADN d'apprentissage. En effet, une valeur particulière pour le terme correspondant wk*. E*(bk, bk+i) est obtenue pour les défauts ayant lieu pour la puce d'apprentissage. Si l'on considère à présent la conception ultérieure d'une nouvelle puce à ADN, consistant à tester informatiquement des sondes candidates sur la base des valeurs particulières des termes obtenues sur les puces d'apprentissage, par essence la nouvelle puce à concevoir est différente de la ou des puces d'apprentissage. Ceci implique que les défauts d'appariement ont une forte probabilité, voire il est certain, d'être différents de ceux existants dans la puce d'apprentissage. La valeur du terme GOk* .E*(bk, bk+i) n'est donc pas valable. En effet, les termes wk* et E*(bk, bk+i) effectuent une moyenne des hybridations non spécifiques sans précisément connaître les défauts d'appariement qui ont réellement lieu sur la puce à ADN. Ainsi, les paramètres estimés à partir d'un échantillon ne peuvent être généralisable. D'autres modèles plus complexes ont été proposés, comme par exemple celui décrit dans le document «An improved physico-chemical model of hybridization on high-density oligonucleotide microarrays » de Naoaki Ono et al., Bioinformatics, vol.24, n°10, 2008, qui s'appuient aussi sur cette même approche pour modéliser les hybridations non spécifiques. Mais d'une manière générale, les modèles de l'état de la technique posent de forts problèmes d'identification, et considèrent les défauts d'appariement de manière indifférenciée, et donc de manière trop peu pertinente, pour que les valeurs des paramètres correspondant aux défauts d'appariement puissent être réutilisées ultérieurement lors d'une phase de conception de puce à ADN. Il n'existe donc pas à ce jour de modèle de l'affinité d'une sonde avec une cible menant à la conception efficace de puce à ADN. DESCRIPTION DE L'INVENTION Le but de l'invention est de proposer une modélisation précise de l'affinité entre une sonde et une cible qu'il s'agisse d'une hybridation parfaite (sans défaut d'appariement) ou d'une hybridation avec un ou plusieurs défauts d'appariement. A cet effet, l'invention a pour objet un procédé d'estimation de l'affinité (/) d'un premier brin d'ADN, ou « sonde », à s'hybrider avec un deuxième brin d'ADN, ou « cible », pour former un hybride de longueur Lb, le procédé comprenant : dans chaque division d'un ensemble de M divisions de l'hybride, compter le nombre de fois où chaque hybride d'un ensemble de P hybrides de brins d'ADN est présent dans la division, lesdits hybrides étant de longueur k inférieure à la longueur Lb, ou « k-hybrides » ; pour chaque combinaison de défauts d'appariement d'un ensemble de L combinaisons de défauts d'appariement dans un hybride de longueur Lb, déterminer si ledit couple de défauts d'appariement est présent dans ledit hybride ; et calculer l'affinité (/) selon la relation : M P = + a m=1 p=1 expression dans laquelle : - V(m,p) E [1, M] X [1, /3], itt,p est un scalaire prédéterminé quantifiant la contribution à l'affinité (/) du pième k-hybride de l'ensemble de P k-hybrides lorsque ce pième k-hybride est présent dans la mième zone de ladite division, et x,,,p est le nombre de fois où ce pième k-hybride est dénombré pour ledit hybride dans la mième zone de ladite division; et a est un terme réel. En d'autres termes, le modèle d'affinité se fonde directement sur la vraie composition des hybrides sonde/cible et prend en compte directement l'influence de sous-hybrides contenus dans l'hybride. De cette manière, chaque défaut d'appariement entre la sonde et la cible est explicitement et individuellement pris en compte. Ceci permet notamment de déterminer l'affinité d'une sonde avec sa cible spécifique, mais également l'affinité de la sonde avec une cible lors d'une réaction croisée, et donc en présence de défauts d'appariement. En outre, un modèle selon l'invention est linéaire, contrairement aux modèles de l'état de la technique qui considèrent une affinité qui est proportionnelle à une exponentielle. En raison la linéarité du modèle, il est possible de mettre en oeuvre des algorithmes d'identification se fondant sur des problèmes convexes. Comme cela est connu en soi, ce type d'identification est le plus robuste, le plus rapide et le plus précis.35 Selon un mode de réalisation : a = Y/. 8/ +71- 1=1 expression dans laquelle V/ E [1, L], 81 est un scalaire prédéterminé quantifiant la contribution à l'affinité (/) dudit lième couple de défauts d'appariement, 5,/ = 1 si ledit lième couple de défauts d'appariement est présent dans ledit hybride et yi= 0 sinon, n- est un réel, avantageusement égal à O. Plus particulièrement, le procédé comprend : - pour chaque couple d'un ensemble de N couples d'apprentissage comprenant chacun un premier et un second brins d'ADN aptes à former ensemble un hybride de longueur Lb, mettre en présence une quantité du premier brin d'ADN dudit couple avec une quantité du second brin d'ADN dudit couple, et mesurer une intensité In représentative de la quantité d'hybrides de brins d'ADN formés suite à cette mise en présence, les hybrides desdits couples de calibration comprenant au moins une fois chaque k-hybride de l'ensemble de P k-hybrides ; et - le calcul d'un vecteur E 11:P-m, d'un vecteur ê E et d'un vecteur -,-C^ E 11: minimisant une distance D entre un vecteur I = ...In ... IN)T E 1.Z1V des intensités mesurées et un vecteur M = Mn E 1.Z1V de prédiction du vecteur I des intensités mesurées, ledit calcul étant réalisé en résolvant un problème d'optimisation selon les relations : = arg elàuD (LM) Vn E [1, N], Mn = On. (Xn. B + Y n.i) expressions dans lesquelles : , où Vn E [1, N], On est un scalaire codant - 0 = (Bi ... On ... ON)T est un vecteur de 11: une quantité de premier et/ou de second brins d'ADN mis en présence pour le nième couple de calibration; - Vn E [1,N], x = (Xn,1...Xnan est une matrice ligne de design prédéterminée de matrice ligne de 11: 11Z P , 01.1 Vm E [1, M], Xnan = (xn,m,i Xnan,p Xnan,p ) est une P et Vp E [1, P], Xnan,p est le nombre de fois où le pième k-hybride est présent dans la mième zone de ladite division pour l'hybride formé des premier et second brins d'ADN du nième couple de calibration; - B = (B1 ...B B m)T est un vecteur de l'em, où Vm E [LM], Bm = Ge ... in,p ... ,p) est un vecteur de i, avec Vp E [1,P], lein,p est un scalaire quantifiant la contribution à l'affinité d'un hybride de longueur Lb p du plème k-hybride de l'ensemble de P k-hybrides lorsque ce plème k-hybride est présent dans la mième zone de ladite division; - Vn E [1, N], Y est une matrice ligne de design prédéterminée - n - (Yn,i - - - Y n,i - - - Y n,L) de I'ZL, où V/ E [1, L], yn,i= 1 si lième couple de défauts d'appariement est présent dans l'hybride formé des premier et second brins d'ADN du nième couple de calibration ; et - A = (81 8/ ---15L)T est un vecteur de , où v/ E [ta 8/ est un scalaire quantifiant la contribution à l'affinité d'un hybride de longueur Lb p dudit lième couple de défauts d'appariement. Selon un mode de réalisation : - les k-hybrides ont une longueur k comprise entre 2 et 7; et - le nombre M de zones de ladite division est compris en 2 et 25-k. Plus particulièrement, le nombre M de zones est compris entre 3 et 15. Les k-hybrides ont notamment une longueur k comprise entre 3 et 5. Selon une variante, la résolution du problème d'optimisation est résolu sous la contrainte supplémentaire selon la relation : où I est le nombre d'ARN différents, a est un scalaire positif prédéterminé, avantageusement égal à I. Selon une variante, le problème d'optimisation est résolu de manière itérative : - en fixant à l'itération i les vecteurs B, Li à leurs valeurs calculées à l'itération précédente i-I et en résolvant le problème d'optimisation selon les relations : (0(0) = arg wciii? D (I,M(i)) Vn E [1, N], Mn(i) = On(i).(Xn.B(i -1) + - 1)) - en fixant à l'itération 1+1 le vecteur 0 à sa valeur calculée à l'itération i, et en résolvant le problème d'optimisation selon les relations : (-1- 3 (i + 1) , 3(i + 1)) = arg B(i+ni+i)D (I, M (i + 1)) Vn E [1,N], Mn(i + 1) = On(i). n. B (i + 1) + Y n. i(i + 1)) Plus particulièrement, la première itération est réalisée en fixant Vn E [1, 1\1], X. B(1) + Yn.i(1) = 1 L'invention a également pour objet un procédé d'estimation des contributions Pin,p d'hybrides d'un ensemble de P hybrides de brins d'ADN de longueur k, ou « k-hybrides », à l'affinité d'un hybride de brins d'ADN de longueur Lb, comprenant : pour chaque couple d'un ensemble de N couples d'apprentissage comprenant chacun un premier et un second brins d'ADN aptes à former ensemble un hybride de longueur Lb, mettre en présence une quantité du premier brin d'ADN dudit couple avec une quantité du second brin d'ADN dudit couple, et mesurer une intensité In représentative de la quantité d'hybrides de brins d'ADN formés suite à cette mise en présence, les hybrides desdits couples de calibration comprenant au moins une fois chaque k-hybride de l'ensemble de P k-hybrides ; et le calcul d'un vecteur E l'em, d'un vecteur ê E et d'un vecteur â E 11: 11: minimisant une distance D entre un vecteur I = ... In ... Nr. E des intensités 11: mesurées et un vecteur M = (M1 ... Mn M N)T E 1.Z1V de prédiction du vecteur I des intensités mesurées, ledit calcul étant réalisé en résolvant un problème d'optimisation selon les relations : (13,0,3) = argi3nàuD (LM) Vn E [1,N], Mn = On. (X B + Y n. i) expressions dans lesquelles : , où Vn E [1, A], On est un scalaire codant - 0 = (Bi ... On ON)T est un vecteur de 11: une quantité de premier et/ou de second brins d'ADN mis en présence pour le nième couple de calibration; Vn E [1,N], Xi, = 72,1 ... X nan ... X ',m) est une matrice ligne de design prédéterminée de rem, où Vm E [1,M], X nan = (Xn,m,1 - - - Xnan,p Xnan,p) est une matrice ligne de lie et Vp E [1, P], Xnan,p est le nombre de fois où le plème k-hybride est présent dans la mième zone de ladite division pour l'hybride formé des premier et second brins d'ADN du nième couple de calibration; - B = (B1 ...B B m)T est un vecteur de l'em, où Vm E [LM], Bm = Ge ... in,p ... ,p) est un vecteur de re, avec Vp E [1,P], lein,p est un scalaire quantifiant la contribution à l'affinité d'un hybride de longueur Lb p du plème k-hybride de l'ensemble de P k-hybrides lorsque ce plème k-hybride est présent dans la mième zone de ladite division; - Vn E [1, N], Y est une matrice ligne de design prédéterminée - n - (Yn,i - - - Y n,i - - - Y n,L) de I'ZL, où V/ E [1,11, yn,i= 1 si lième couple de défauts d'appariement est présent dans l'hybride formé des premier et second brins d'ADN du nième couple de calibration ; et - A = (81 8/ ---15L)T est un vecteur de , où v/ E [1,11, 8/ est un scalaire quantifiant la contribution à l'affinité d'un hybride de longueur Lb p dudit lième couple de défauts d'appariement. L'invention a également pour objet un produit programme d'ordinateur enregistré sur support informatique utilisable par un ordinateur comprenant des instructions pour l'exécution d'un procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes. L'invention a également pour objet un procédé de fabrication d'une puce à ADN comprenant des copies d'un brin d'ADN, ou sonde, apte à former un hybride de longueur 20 Lb p avec un brin d'acide nucléique cible, notamment d'ADN, de longueur supérieure à Lbp sans défaut d'appariement, ledit procédé comportant : - identifier un ensemble de portions de longueur Lb, sur le brin d'ADN cible ; - pour chaque portion identifiée du brin d'ADN cible, « ou cible candidate » : o déterminer le brin d'ADN complémentaire, ou « sonde candidate » et calculer 25 une première affinité (/) de la sonde et la cible candidates en mettant en oeuvre un procédé d'estimation d'affinité, notamment du type précité ; o calculer une seconde affinité (/) de la sonde candidate avec chaque élément d'un ensemble de brins nucléiques de référence ne comprenant pas la cible candidate en mettant en oeuvre un procédé d'estimation d'affinité, notamment 30 du type précité ; - sélectionner, parmi les sondes candidates déterminés, au moins une sonde o la première affinité (/) est supérieure à un premier seuil prédéterminé ; et o chacune des secondes affinités (/) est inférieure à second seuil strictement inférieur au premier seuil ; 35 - fabriquer la puce à ADN avec chaque sonde candidate sélectionnée. En d'autres termes, il a été constaté qu'il est possible de concevoir une puce à ADN en prenant explicitement en compte uniquement l'affinité des sondes. Si uniquement l'affinité est explicitement prise en compte, le procédé selon l'invention prend cependant en compte également, de manière naturelle mais implicite, la spécificité des sondes. En effet, selon le procédé, la sonde retenue selon les critères de seuil décrits ci-dessus est nécessairement spécifique. Il n'est ainsi pas nécessaire de développer des modèles de spécificité et/ou de mettre en oeuvre des tests spécifiques pour évaluer celle-ci. La conception de la puce selon l'invention est donc grandement simplifiée. Ainsi, en utilisant le modèle d'affinité selon l'invention, les premiers tests ont mené à des puces à ADN de qualité au moins égale à celle de l'état de la technique. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d'exemple, et faite en relation avec les figures annexées dans lesquelles : la figure 1 est une vue schématique fonctionnelle d'une unité de traitement d'information mettant en oeuvre un procédé de conception de sondes pour une puce à ADN selon l'invention ; la figures 2 à 4 sont des schémas illustrant le découpage d'un hybride sonde/cible en k-hybrides ; la figure 5 est un schéma illustrant le découpage en trois zones d'un hybride sonde/cible ; la figure 6 est un schéma illustrant des couples de défauts d'appariement dans un hybride sonde/cible ; les figures 7 à 9 sont des schémas illustrant le choix de sondes candidates pour une puce à ADN; la figure 10 est un organigramme d'un procédé d'apprentissage de contribution de k- hybride à l'affinité d'une sonde avec un transcrit ; les figures 11A à 11D sont des graphiques illustrant la variation du coefficient de détermination du modèle d'affinité selon l'invention en fonction de la longueur k des k-hybrides et du nombre M de divisions d'un hybride sonde/cible ; la figure 12 est un schéma illustrant un protocole de validation des sondes pour puce à ADN conçues selon le procédé de l'invention ; les figures 13A et 13B sont des graphiques illustrant des intensités prédites conformément à l'invention et mesurées sur une puce à ADN; - les figures 14A à 14B sont des graphiques illustrant des intensités mesurées en fonction d'intensités prédites respectivement sur deux puces à ADN; - la figure 14C est un diagramme en boite sur le coefficient de détermination correspondant aux figures 14A et 14B; - les figures 15A à 15G sont des graphiques illustrant la précision des mesures d'une puce à ADN conçue selon le procédé selon l'invention ; et - les figures 16A à 16C sont des graphiques illustrant la spécificité des sondes d'une puce à ADN conçue selon le procédé de l'invention. 10 DESCRIPTION DETAILLEE DE L'INVENTION A) SYSIEME D'ESTIMATION D' AFFINIIE ET DE SELECTION DE SONDES D'UNE PUCE A ADN La figure 1 est une vue schématique des blocs fonctionnels mis en oeuvre par une unité de 15 traitement d'informations 10, par exemple un ordinateur personnel, pour la sélection de sondes d'une puce ADN mesurant le niveau d'expression d'un transcrit particulier, ou transcrit « cible ». Cette sélection, dont l'unité 10 met en oeuvre un mode de réalisation particulier, vise à identifier une ou plusieurs sondes spécifiques de longueur Lb p qui sont spécifiques et affines avec le transcrit cible, et qui ne sont pas, ou faiblement, affines avec 20 d'autres transcrits, ou transcrits « non spécifiques », les sondes sélectionnées étant ensuite utilisées pour la fabrication de la puce à ADN. A titre d'exemple, la puce à ADN est conçue pour la détection d'un transcrit de rétrovirus endogène présent dans le génome humaine, ou « HERV » pour « human endogenous 25 retroviruses », et d'un transcrit de retrotransposon à LTR, ancêtre des rétrovirus infectieux, ou « MalR » pour « Mammahan-Apparent Long-Terminal Repeat Retrotransposon ». Les éléments HERV/Mar1R représentent jusqu'à 8% du génome humain, soit approximativement 400000 éléments ou loci pouvant chacun produire 0, 1 ou plusieurs transcrits d'une longueur pouvant aller jusqu'à 10000 bases azotées. Par 30 convention, ces éléments sont dénommés sous l'appellation « HERV/Mar1R ». On sait que la conception de puce à ADN visant un transcrit HERV/MalR particulier est très difficile en raison de très nombreuses séquences d'ADN dites « répétées » que partagent les éléments HERV/MalR, c'est-à-dire des séquences identiques ou phylogénétiquement très proches les unes des autres présentes en de très nombreux endroits dans le génome 35 humain. L'unité informatique 10 comporte: un premier bloc de mémoire 12 mémorisant une banque numérique de loci HERV/MalR, soit un ensemble de plus 400000 séquences numériques de bases azotées correspondant aux transcrits potentiels HERV/Mar1R ; un deuxième bloc de mémoire 14 mémorisant la séquence numérique codant le transcrit HERV/Mar1R cible, par exemple renseignée par le concepteur de la puce à ADN; un troisième bloc de mémoire 16 mémorisant un ensemble Pm?, , 8/1 de coefficient itt,p et 8/ quantifiant des contributions à l'affinité de k-hybrides et de couples de défauts d'appariement, comme cela sera expliqué plus en détail par la suite ; un quatrième bloc de mémoire 18 mémorisant des seuils S1, S2 paramétrant des règles de sélection des sondes de la puce ADN; et des blocs de mémoire 20, 22, 24, 26, 28 mémorisant des résultats intermédiaires de la sélection des sondes. L'unité 10 comporte également des blocs de calcul, par exemple des modules logiciels implémentés sur un ordinateur, notamment : un bloc 29 de génération d'un ensemble de séquences numériques de bases azotées codant pour les transcrits non spécifiques. Le bloc 28 crée, à partir de la banque de transcrits 12, un nouvel ensemble de séquences numériques de bases azotées, en lui ôtant le transcrit cible mémorisé dans le bloc 14. Ce nouvel ensemble code donc les transcrits non spécifiques pour lequel il est recherché des sondes d'affinité faible, et est mémorisé dans le bloc de mémoire 20. Il existe de nombreuses manières de générer l'ensemble de transcrits non spécifiques. Par exemple, le bloc 28 peut être omis lorsque l'ensemble de la banque 12 contient uniquement ces transcrits. Afin d'alléger les notations, il est par la suite fait indifféremment référence aux séquences correspondant transcrits ou aux transcrits eux-mêmes ; un bloc 30 de génération de sondes candidates pour le transcrit cible. De préférence, le bloc 30 identifie chaque sous-séquence de longueur LBp du transcrit cible à chaque position de celui-ci, puis détermine pour chacune de ces sous-séquences la séquence strictement complémentaire en terme de bases azotées. Ces sous-séquences complémentaires forment les sondes « candidates » pour la puce à ADN et sont mémorisées dans le bloc de mémoire 22. Par analogie, la portion de transcrit cible correspondant à une sonde candidate est désigné sous l'expression de « cible candidate ». Bien entendu d'autres règles de sélection de sondes candidates peuvent être mises en oeuvre. Par exemple, certaines portions du transcrit cible peuvent être ignorées s'il est connu au préalable qu'elles ne peuvent donner des sondes appropriées pour la puce à ADN; - un bloc 32 d'alignement formant des hybrides entre chaque sonde candidate du bloc de mémoire 22 et les transcrits non spécifiques du bloc de mémoire 20. Plus particulièrement, le bloc 32 identifie les hybrides comportant au plus deux défauts d'appariement. Pour ce faire, le bloc 32 identifie les hybrides ayant un nombre maximal de paires de bases appariées, en introduisant au besoin un défaut d'appariement de type gap. Les hybrides ainsi identifiés sont mémorisés dans le bloc de mémoire 26. La limitation du nombre de défauts permet d'accélérer le procédé selon l'invention et de limiter le nombre de coefficients fitt,p , 8/1 nécessaires au calcul de l'affinité. Les inventeurs ont en effet noté qu'à partir de 3 défauts d'appariement, l'affinité d'une sonde avec un transcrit chute, l'intensité d'une puce à ADN correspondant à l'hybride sonde/transcrit étant d'ailleurs noyé dans le bruit de fond. Cette observation est corroborée par l'étude « Custom human endogenous retroviruses dedicated microarray identifies self-induced HERV-W family elements reactivated in testicular cancer upon methylation control » de Gimenez et al., Nucleic Acids Research, avril 2010, vol. 38(7): 2229-2246. Par exemple, le module 32 met en oeuvre le logiciel d'alignement « BWA » décrit dans le document « Fast and accurate long-read alignment with Burrows-Wheeler transform », de Li H. et al, Bioinformatices, vol. 26(5) : 589-595, et téléchargeable à l'adresse http://biobwa. sourceforge. net/ ; - un bloc 34 de modélisation de chaque hybride mémorisé dans le bloc de mémoire 24 et de chaque hybride formée d'une sondes candidate et de son transcrit cible à l'aide de « k-hybrides » et de couple de défauts d'appariement, d'une manière décrite ci- après. Cette modélisation produit un ensemble tx,,,p, de variables x,,,p et Yi pour chaque hybride, coefficients qui sont mémorisés dans le bloc de mémoire 24; - un bloc de calcul 36 qui calcule, pour chaque ensemble tx,,,p, mémorisé dans le bloc de mémoire 26, une affinité (/) de l'hybride correspondant en fonction des coefficients P,,,p et 8/ mémorisés dans le bloc de mémoire 16, d'une manière expliquée ci-après. Les affinités calculées (/) sont alors mémorisés dans le bloc de mémoire 28. On note que pour chaque sonde candidate plusieurs affinités (/) sont calculées, une affinité (Pi pour le transcrit cible de la sonde et une pluralité d'affinités (i) 2 pour les transcrits non spécifiques ; et - un bloc de sélection 38 qui sélectionne au moins une sonde dont les affinités calculées 0, et mémorisées dans le bloc de mémoire 28, vérifient les règles de sélection paramétrées par les seuils S1, S2 mémorisés dans le bloc de mémoire 18, d'une manière décrit ci-après. B) ESTIMATION DE L' AFFINI I E D'UNE SONDE AVEC UN TRANSCRIT La sélection de sondes pour puce ADN mise en oeuvre par l'unité 10 étant en partie définie par la modélisation de l'affinité (/) selon l'invention, cette dernière est tout d'abord détaillée en relation avec les figures 2 à 6. Notamment, pour estimer l'affinité (/) d'une sonde candidate 40 avec un transcrit 42 sur une position particulière de ce dernier, comme illustré à la figure 2, seul l'hybride formé de la sonde 40 et de la portion du transcrit 42 à laquelle la sonde 40 est attachée est considéré. Cet hybride, illustré à la figure 3 sous la référence 44, comprend donc la sonde 40, d'une longueur Lb p égale par exemple à 25 bases, hybridée avec la portion de transcrit 46 de même longueur. Par convention, les bases de la sonde et de la portion du transcrit sont numérotées de 1 à 25 en partant de la gauche. Selon cette même convention, la position d'une paire de bases appariées dans l'hybride est de même numérotée entre 1 et 25 en partant de la gauche. Pour l'estimation de l'affinité (/) de la sonde 40 avec la portion de transcrit 46, l'ensemble des portions k-H1, k-H2, k-H3,...k-H25_k-pi de l'hybride de longueur k = 5 bases est identifié, ces portions de longueur k étant désignées sous l'expression de «k-hybrides ». Pour un hybride de longueur Lb, un total de Lbp-k+1 «k-hybrides » est donc identifié. Le modèle de l'affinité (/) selon l'invention calcule l'affinité (/) en fonction de la contribution de chaque k-hybride identifié, la contribution d'un k-hybride dépendant en outre de la position de celui-ci dans l'hybride. La position d'un k-hybride peut être la position précise dans l'hybride, par exemple déterminée par la position de la paire de bases appariées du k-hybride la plus à gauche dans l'hybride. Ce modèle, dit « toute position », mène donc à considérer Lb-k+1 positions différentes. Toutefois, le nombre de positions influence le nombre de paramètres du modèle, et influence donc les ressources en informatiques nécessaires pour le mettre en oeuvre, ainsi que la quantité des données d'apprentissage nécessaire. Avantageusement, le nombre de positions d'un k-hybride dans l'hybride est réduit en divisant l'hybride en un nombre limité M de zones. Par exemple, en se référant à la figure 5, l'hybride 44 est divisé en 3 zones dites «3' », « Middle » et « 5' » de largeur identique. L'ensemble des k-hybrides présents dans l'hybride 44 est illustré par les segments de longueur k= 5, décalés d'une base par rapport aux autres. Selon cette division en trois zones, un k-hybride appartient donc à la première zone « 3' » lorsque sa paire de bases hybridées la plus à gauche est comprise entre les positions 1 et 7 dans l'hybride, à la deuxième zone « Middle » lorsque ladite paire de bases est comprise entre les positions 8 et 14 dans l'hybride, et à la troisième zone « 5' » lorsque ladite paire de bases est comprise entre les positions 15 et 21 dans l'hybride. Un ensemble de k-hybrides identifiés est ainsi obtenu pour chaque zone, à savoir respectivement les ensembles : {k - H1,k - H2, ...,k - H7}31, {k - 118, k - H9, ...,k - H 14} Middle {k H15, k H16, --- k - H21}5'. La contribution à l'affinité (/) d'un k-hybride dans une zone de l'hybride est par ailleurs calculée préalablement, d'une manière qui sera expliquée plus en détail ci-après, et mémorisée dans les coefficients P,,,p du bloc de mémoire 16. Plus particulièrement, ayant un alphabet de 5 éléments (A, C, T, G, gap), pour une longueur k, il existe P configurations différentes k-1-11, k-H2, k-H3,... k-HP, k-HP pour un k-hybride. Pour chacune de ces configurations k-HP, il est préalablement calculé une contribution P3,3, pour la première zone «3' », une contribution Middle ,p pour la deuxième zone « Middle » et une contribution « P5,3, » pour la troisième zone « 5' ». Une première variante de l'estimation de l'affinité (/) selon l'invention consiste alors : a. pour chaque configuration k-HP de k-hybride, à compter : - le nombre de fois X31,1) où cette configuration apparait dans l'ensemble {k - Hl, k - H2, , k - H7}3/ de la première zone « 3' » ; - le nombre de fois X middi" où cette configuration apparait dans l'ensemble {k - Hg, k - H9, , k - H 14}Middle de la deuxième zone « Middle » ; - le nombre de fois X51,1) cette configuration apparait dans l'ensemble {k - H15, k - H16, , k - H21}5, de la troisième zone « 5' » ; b. puis à calculer l'affinité (/) selon la relation : = X31,p - P P (1) p =1 ' I, + X Middle,p - Itiddle,p + X51 ,p - 135p p=1 p =1 Comme on peut le constater, en prenant en compte explicitement la structure d'un hybride, les possibles défauts d'appariement sont donc explicitement pris en compte puisqu'ils interviennent dans les P configurations différentes k-H1, 1(412, k_Hp, k-HP. Pour un nombre quelconque de M zones de l'hybride, y compris un modèle toute position, l'équation précédente se généralise aisément à l'équation : (2) Par ailleurs, il y a un effet de synergie entre les défauts d'appariement présents dans un hybride. Cet effet de synergie, aussi appelé « interaction », est naturellement pris en compte dans les coefficients Pm?, lorsque les défauts d'appariement appartiennent à un même k-hybride. Par contre, lorsque des défauts d'appariement ne sont pas compris ensemble dans un seul k-hybride, et donc sont séparés de plus de k bases, le modèle d'affinité selon la relation (2) ne permet pas d'en tenir compte. Par exemple, en se référant à la figure 6, des défauts d'appariement sont présents aux positions 2, 4, et 7 de l'hybride 44. Le couple de défauts en positions 2 et 4 et le couple de défauts 4 et 7 étant séparées de moins de k=5 bases, l'effet de synergie de ces couple est donc pris en compte par le découpage en k-hybrides de l'hybride. Par contre, les défauts en position 3 et 7 étant séparés de plus de k= 5 bases, leur effet de synergie n'est pas pris en compte dans l'estimation de l'affinité de la relation (2). Avantageusement, le modèle de l'affinité décrit précédemment est complété par un terme 15 prenant en compte l'effet de synergie entre les défauts d'appariement. Plus particulièrement, pour des longueurs Lb et k données, il existe L configurations C1, CL de deux défauts d'appariement séparés de plus de k bases, et pour chacun de ces couples C1, il est préalable calculé une contribution 8/ à l'affinité 0, cette contribution étant mémorisée dans le bloc de mémoire 16. 20 Une seconde variante de l'estimation de l'affinité (/) consiste donc en outre à identifier dans l'hybride les défauts d'appariement séparés de plus de k bases et : c. pour chaque configuration C1 de défauts d'appariement, déterminer si cette configuration est présente dans les couples identifiés. Si tel est le cas, une variable Yi 25 est alors posé égal à 1, et à 0 sinon. d. puis à calculer l'affinité (/) selon la relation : M P (3) (I) = X 7tt,p - Pm,p Y 81 m=1 p=1 1=1 30 On note ainsi que les défauts et leurs positions précises dans l'hybride sont également pris en compte pour le calcul de l'affinité. C) PROCEDE DE SELECTION DE SONDES DE PUCE A ADN Le procédé de sélection des sondes pour la puce à ADN est à présente décrit plus en détail en relation avec les figures 7 à 9. Ces figures illustrent à titre d'exemple et de clarté des figures, des transcrits spécifiques et non spécifiques de même longueur LT, égale à 500 bases azotées, les bases étant numérotées de 1 à 500. Toujours par soucis de clarté des figures, les sondes candidates sont représentées avec 4 bases seulement, leur longueur réelle Lb p étant plus importante, notamment comprise entre 20 et 100 bases azotées. En se référant à la figure 7, le module 30 de génération des sondes candidates identifie chaque portion de longueur Lb p du transcrit cible 60, les portions étant décalées d'une base les unes par rapport aux autres. Pour chacune de ces portions, le module 30 génère une sonde candidate SCi, SC, ...,SCL constituée de la séquence complémentaire de ladite portion. Un total de de LT-Lbp +1 sondes candidates est ainsi généré et mémorisé dans le bloc de mémoire 22. En se référant à la figure 8, le module 32 de génération d'alignements identifie pour chaque couple de transcrit non spécifique 62 et de sonde candidate SC s 64, un ensemble d'hybrides comprenant au plus deux défauts d'appariement. Par exemple, sur la figure 7, 4 alignements de ce type sont identifiés, respectivement à la position 1, 5, 211 et 497 du transcrits cibles. Comme illustré à la figure 9, le module 34 de modélisation extrait alors les hybrides Hsj, H,5, Els,211,H,497, formés de la sonde candidate 64 et des portions du transcrit 62 auxquelles elle est attachées, comme décrit ci-dessus en relation avec les figures 2 et 3, et forme également l'hybride Hs,pm constitué de la sonde candidate 64 et de la portion du transcrit spécifique dont elle est issue. Enfin, pour chaque hybride Hs,pm, H,1, Hs,5, Hs,211,Fis,497 formé, le module 34 identifie les k-hybrides et les couples de défaut d'appariement et détermine pour cet hybride les coefficient x,,,p et Yi tel que décrit précédemment, ces paramètres étant mémorisés dans le bloc de mémoire 26. Le module 36 calcule alors ensuite les affinités de chaque hybride en fonction des coefficients x,,,p et Yi mémorisés dans le bloc de mémoire 24, des contributions P,,,p de k-hybrides et des contributions 8/ de couple de défauts d'appariement mémorisés dans le bloc de mémoire 16, ce calcul étant réalisée sur la base de la relation (3). Les affinités ainsi calculées sont alors mémorisées dans le bloc de mémoire 28. Pour chaque sonde candidate SC s générée à partir du transcrit cible, il est donc calculé : une première affinité (Pi de la sonde candidate avec son transcrit cible formant avec celui-ci un hybride parfait ; - des deuxièmes affinités 02 de la sonde candidate avec les transcrits non spécifiques, formant avec ceux-ci des hybrides non parfaits ou non. Enfin, le bloc de sélection 38 sélectionne, en fonction des affinités calculées (Pi et 02 et des paramètres Si et S2 de sélection mémorisés dans le bloc mémoire 18, au moins la ou les sondes candidates dont : a. la première affinité (Pi est supérieure à un premier seuil Si > O; b. les deuxième affinité 02 sont inférieures à un second seuil S2 >0, strictement inférieur au premier seuil Si. En variante, un seul seuil Si peut être utilisé. La première affinité Oiest celle supérieure ou égal au seuil Si et les deuxièmes affinités 02 sont celles qui sont strictement inférieur au seuil Si. La ou les sondes ainsi sélectionnées sont celles qui sont spécifiques et affines vis-à-vis du transcrit cible. Ces sondes sont alors utilisées pour la fabrication de la puce à ADN qui a pour but de mesurer le niveau d'expression du transcrit cible. Des règles complémentaires de sélection peuvent également être mises en oeuvre. Notamment, en variante, le bloc de sélection 38 sélectionne en ouvre la ou les sondes dont : a. la première affinité (Pi est supérieure au premier seuil Si ; b. au plus N deuxièmes affinité 02 sont supérieures au second seuil S2, N étant de préférence égal à 1 ou 2. Les sondes supplémentaires sélectionnées n'ont pas le caractère spécifique de la première sonde, et peuvent donc s'hybrider de manière stable avec un transcrit non spécifique. Par contre, il existe des puces à ADN dont la construction et l'analyse des mesures permet de distinguer entre une hybridation avec un transcrit cible et une hybridation avec un transcrit non spécifique, ou réaction croisée. De même, une sonde de second rang peut être retenue pour la fabrication de la puce à ADN lorsqu'il est connu que le transcrit cible et le transcrit non spécifique auquel elle s'hybride ont une probabilité faible ou nulle d'être présents ensemble dans l'échantillon biologique objet de la mesure par la puce à ADN. En utilisant également ces sondes dans la puce, la sensibilité de la puce à ADN est donc accrue tout en conservant un caractère spécifique pour cette puce. Selon l'invention, pour contrôler la spécificité d'une sonde, un score de spécificité Spec égal à la différence entre la première affinité (1i et la plus grande des deuxièmes affinités 02 est calculé pour chaque sonde, c'est-à-dire un score selon la relation : Spec = (pi - max(02) D) APPRENTISSAGE DES CONTRIBUTIONS ET 8, La figure 10 est un organigramme illustrant un procédé d'apprentissage des coefficients itt,p et 8/ du modèle d'affinité selon l'invention. Cet apprentissage débute par la construction, en 70, de données expérimentales d'apprentissage sur la base desquelles identifier les valeurs des coefficients P,,,p et Plus particulièrement, seule « l'intensité » d'une sonde de puce à ADN, ou d'un dispositif analogue, étant une donnée expérimentale aisément accessible. Les données expérimentales consistent donc en un ensemble {I} d'intensité de sondes, formant avec des transcrits, des hybrides qui comprennent les k-hybrides et les couples de défauts d'appariement correspondant aux paramètres P,,,p et 8/ recherchés. Cependant, sans mesure particulière, l'échantillon biologique de départ, objet de la mesure par une puce à ADN, comprend plusieurs transcrits. Chaque hybride stable entre une sonde et un transcrit contribue ainsi à l'intensité de la sonde, sans qu'il soit possible de séparer de manière aisée chaque contribution. La première étape 72 de construction des données expérimentales consiste avantageusement à sélectionner des sondes dont on sait qu'elles sont spécifiques et affines avec les seuls transcrits cibles à partir desquelles elles ont été conçues. Notamment, l'étape 72 consiste à sélectionner un premier ensemble {SApm} de sondes d'apprentissage issues de gènes conventionnels cellulaires (ou « Protein coding genes » en anglais). Ces sondes présentent en effet peu ou pas du tout de réaction croisée. Ceci implique tout particulièrement que l'intensité d'une telle sonde correspond substantiellement à l'intensité de la sonde avec son transcrit cible, avec lequel elle forme un hybride parfait. Dans une étape 74 suivante, un deuxième ensemble {SAmm} de sondes d'apprentissage est conçus à partir du premier ensemble {SApm} en modifiant une ou deux bases des sondes de ce dernier. En raison de la très grande spécificité d'une sonde du premier ensemble avec son transcrit cible, les inventeurs ont noté que dégénérer une telle sonde, en changeant une ou deux de ses bases, mène également à une sonde qui est très spécifique avec le transcrit cible. Ainsi, l'intensité d'une sonde dégénérée correspond également substantiellement à l'intensité de l'hybride qu'elle forme avec le transcrit cible, hybride qui présente donc un ou deux défauts d'appariement. Par ailleurs, comme décrit ci-dessous, un filtrage est mis en oeuvre pour éliminer d'éventuelles réactions croisées qui pourraient survenir suite à la dégénérescence des sondes du premier ensemble {SApm}. Le premier ensemble {SApm} et le second ensemble {SAmm} sont donc sélectionnés pour qu'à eux deux ils comprennent les P configurations possibles de k-hybrides et les L configurations de couples de défaut d'appariement. De préférence, pour la robustesse de l'identification des coefficients P,,,p et 8/, ces ensembles sont choisis pour comprendre plusieurs fois chacune de ces configurations, et de préférence au moins 20 fois. Une fois les sondes d'apprentissage {SApm} et {SAmm} sélectionnées, des puces à ADN sont construites, en 76, à partir de celles-ci, puis les puces sont utilisées, en 78, pour mesurer le niveau d'expression des transcrits cibles à partir desquels les sondes {SApm} ont été conçues. Un ensemble {I}' d'intensités de sonde est donc obtenu. De manière optionnelle, un filtrage est mis en oeuvre, en 80, pour éliminer les intensités provenant des réactions croisées. Un tel filtrage est par exemple décrit dans le document « Model-based analysis of oligonucleotide arrays : expression index computation and oulier detection », de Li et al, Proceedings of the National Academy of Science, vol. 98(1) :31-36, novembre 2006. Un ensemble {I} d'intensités I est alors retenu. Chaque intensité I retenue a donc pour cause unique un seul hybride, à savoir celui formé d'une sonde connue et d'un transcrit connu. Le procédé d'indentification des coefficients P,,,p et 8/ se poursuit alors par le calcul de ces derniers en fonction des intensités {I} lors d'une étape 82. Plus particulièrement, en reprenant les notations usuelles dans le domaine des puces à ADN, en raison de la nature des sondes, et éventuellement du filtrage des réactions croisées appliquées, l'intensité I d'une sonde «j » est modélisable selon la relation : /ii = Oi x (pi (4) où Oi est la quantité d'ARN obtenue par amplification du transcrit i ciblé par la sonde « j » et (pi est l'affinité entre la jème sonde et son transcrit cible.35 En combinant les relations (3) et (4), l'intensité Li d'une sonde se réécrit donc formellement : Iii = Oi. M P Xm,p - An,p + YI. 81 (5) \m.ip.i 1.1 1 où x,,,p et Yi correspondent donc ici à la modélisation de l'hybride en k-hybrides et couples de défauts d'appariement de l'hybride associé à l'intensité /u, et An,p et 8/ des coefficient à identifier. En adoptant une écriture matricielle, on montre que la relation (5) se réécrit : = Oi.(X.» +Y.3)i (6) expression dans laquelle : P.M (7) XT = (Xi ... X n t X m)T 11: Vm E [1, M], XT,, = (xnu (8) P.M (9) = (Bi Bm E 11: Vm E [1, M], B m = - - i3m,p --- i3m,P)T (10) YT = (Yi ...Yi YL)T E (11) = (81 --- 81 --- 8L)T E 11: (12) où T est le symbole de la transposée, la notation «V E 11: » désigne un vecteur colonne réel de l'Za, et donc un vecteur colonne comportant a composantes réelles. On note que le terme de droite de la relation (6) est non linéaire puisqu'il est égal à un produit. Par contre, on note que le terme X.» +Y.3 est linéaire en les termes» et â et que les matrices X et Y sont connues puisque l'hybride correspondant à l'intensité //, est connu. Dans une variante de l'invention, les quantités d'ARN sont contrôlées et connues a priori, de sorte que la relation (6) devient linéaire. Le terme du problème d'optimisation décrit ci-dessous est donc également fixé et connu de sorte que le problème est convexe et est donc solvable plus simplement. Toutefois, le contrôle de la quantité d'ARN est une technique complexe et coûteuse. Selon une variante décrite ci- après, une technique classique de mesure par puce à ADN est mise en oeuvre, technique qui ne permet pas de connaître a priori les quantités d'ARN. Ces quantités sont donc également identifiées. Pour mémoire, dans les puces à ADN conventionnelles, un transcrit est ciblé par plusieurs sondes, chacune formant avec le transcrit un hybride parfait. En outre, des réactions croisées peuvent également avoir lieu. Ceci explique que les transcrits et les sondes ne soient pas usuellement référencés avec les mêmes indices, comme cela est décrit dans les relations (4)-(6). Toutefois, en raison de la nature des sondes d'apprentissage et du filtrage des réactions croisées, l'intensité se résume, ou est supposée tel, à l'hybride formé d'une sonde et de son transcrit cible de sorte que la notation peuvent être réduite sans risque de confusion à un seul indice «n », notation qui sera ci-après employée afin d'alléger les relations. Comme cela est classique dans le domaine de l'identification, l'étape de calcul 82 comporte, en 84, la séparation en deux ensembles de l'ensemble d'intensités {/}, à savoir en un premier ensemble d'apprentissage {I} et en un second ensemble de validation {/q}. La manière de découper les données expérimentales, la taille de chacun de ces ensembles et les méthodes de validation sont connues en soi et ne seront donc pas détaillées. Par exemple, l'ensemble {I} comprend 2/3 de l'ensemble {I} et l'ensemble {/q} l'autre 1/3, ou bien la validation est mise en oeuvre selon la technique du « 10-fold cross-validation ». Il sera supposé que l'ensemble d'apprentissage {I} comporte N intensités, indexées par convention par l'entier n E [1,N]. Selon la même convention, l'ensemble {SA} des sondes d'apprentissage et l'ensemble des quantités d'ARN {On} associés à l'ensemble d'apprentissage {I} est pareillement indexé par l'entier n. L'étape de calcul 82 comprend également une étape 86 de modélisation de chacun des hybrides associés aux intensités I retenues, la modélisation étant identique à celle décrite en relation avec les figures 3 à 6. Pour chaque intensité I de l'ensemble {/}, il est donc obtenu une matrice ligne X E l'em et une matrice ligne Y de 1.^L telle que décrites aux relation (7)-(12). Notamment, pour chaque intensité In de l'ensemble d'apprentissage {I}, il est obtenu une matrice Xi, et une matrice Y. Dans une étape suivante 88, un algorithme d'identification est mis en oeuvre pour minimiser une distance D entre le vecteur des intensités d'apprentissage I = E 1.Z1V et les intensités prédites par le modèle M = (M1 E 11: N, à savoir la résolution du problème d'optimisation : = arg enD (I,M) (14) Vn E [1, N], Mi, = O. (X 72. B + Y.Li) (15) Le problème d'optimisation des relations (14)-(15) est classique. Toute distance D, également appelée « fonction de coût », convient, par exemple la norme euclidienne. De même tout type d'estimateur convient, par exemple un estimateur par régression non linéaire. Comme on peut le noter, le problème des relations (14)-(15) est non convexe et comprend donc plusieurs solutions. Dans une variante, l'algorithme en cherche plusieurs, celle finalement retenue étant par exemple celle présentant l'erreur d'estimation la plus faible lors de la validation avec l'ensemble de validation IO ou celle minimisant un critère de type AIC (« Akaike Information Criterion») ou BIC (« Baysian Information Criterion»). Dans une variante privilégiée, l'espace de recherche est restreint en rajoutant la contrainte : (16) où I est le nombre d'ARN différents déposés sur la puce, avec a par exemple égal à I. Les inventeurs ont noté que le problème d'optimisation des relations (14), (15) et (16) présente une seule solution et à la vue des tests menés il est probable que cette solution est l'optimal global, ou à tout le moins un optimum local proche de l'optimum global. Selon une variante privilégiée, une résolution itérative du problème des relations (14), (15) et (16) est mise en oeuvre : en fixant à l'itération i les vecteurs B, Li à leurs valeurs calculées à l'itération précédente i-1 et en résolvant le problème d'optimisation selon les relations : (0(0) = ar g wci8 D (1 , M (i)) Vn E [1, N], M72(i) = 6172(i). (X 72. B (i -1) + Y 72. - 1)) Di2 = I i=1 - en fixant à l'itération i+1 le vecteur 0 à sa valeur calculée à l'itération i, et en résolvant le problème d'optimisation selon les relations : +1),3(i + 1)) = arg B(i+ni+i)D (I, M(i, + 1)) (20) Vn E [1,N], 11/172(i +1) = On(i).(Xn.B(i + 1) + + 1)) (21) Chacun de ces problèmes est convexe et donc aisément résolu. La première itération est par exemple réalisée en fixant l'affinité de chaque sonde à 1, c'est-à-dire Vn E [1, N], Xi,. B(1) + 1772.i(1) = 1 et donc en calculant une première valeur initiale 0(1) du vecteur O. En variante, la première itération est réalisée en fixant Vo E [1, 0], Oi = et en calculant des premières valeurs B(1) et 1.1(1) pour les vecteurs 13 et 3. La résolution itérative du problème est alors stoppée lorsque la distance D n'évolue plus, ou de manière non significative, comme cela est connu en soi. De manière avantageuse, le problème d'optimisation des relations (20)-(21) est résolu en mettant en oeuvre une optimisation de réduction par LASSO (en anglais « Lasso shrinkage method») qui consiste à rajouter la contrainte selon la relation : 11B111 + 11Alli À (22) où 11111 est la norme L1 et À est un paramètre déterminé par l'optimisation LASSO par cross-validation, d'une manière connue en soi. Ce biais permet de réduire la variance de l'estimateur. A l'issue de l'étape 88, il est donc obtenu un vecteur 13 et un vecteur 3, c'est-à-dire des valeurs itt,p et 8/ quantifiant la contribution des k-hybrides et des couples de défaut d'appariement à l'affinité cp. Le procédé se termine alors, en 90, par la validation des coefficients calculés afin de juger de la qualité de ceux-ci. Notamment, l'étape 88 de calcul précédente est mise en oeuvre sur l'ensemble {/q} des intensités de validation, ce qui permet d'identifier les quantités d'ARN correspondantes {6 1 q} . Chaque intensité lq de l'ensemble { I q} est ensuite estimée en utilisant les contributions à l'affinité calculées sur les intensités d'apprentissage {I}. L'intensité lq est ainsi estimée selon la relation : îq = Bq. (Xq.» + Yq. 3) (23) OÙ î q est l'estimation de l'intensité lq, et Xq et Yq est le modèle de l'hybride associé à l'intensité lq. Une étape de validation par comparaison d'affinité peut également être mise en oeuvre, telle que décrit ci-dessous en relation avec la figure 12 détaillée ci-après. L'étape de validation repose notamment sur le fait que la quantité d'ARN d'un transcrit est sensiblement identique d'un puit à un autre, ce qui est le cas en pratique en raison de la nature de la solution déposée sur une puce à ADN. Bien entendu, des mesures particulières peuvent être prises pour garantir cette caractéristique si la solution est produite selon un protocole différent de celui usuellement mis en oeuvre pour les puces à ADN, comme par exemple une homogénéisation de la solution. Des analyses statistiques usuelles sont alors mises en oeuvre sur l'erreur d'estimation lq - îq d'une manière connue en soi. E) PARAMETRAGES PRIVILEGIES DE L'AFFINITE ET DE LA SELECTION DES SONDES D'une manière logique, le modèle d'affinité selon l'invention gagne en précision à mesure que la longueur k et/ou le nombre M de zones augmentent. Toutefois, l'augmentation de ces paramètres pose un certain nombre de problème, au rang desquels la nécessité de ressources informatiques de plus en plus importantes en raison de l'augmentation du nombre de paramètres du modèle, ainsi que la nécessité de concevoir un ensemble de sondes d'apprentissage disposant de plusieurs copies de longs k-hybrides, conception qui est longue et coûteuse. Les inventeur ont procédé à des tests sur l'influence des paramètres k et M sur la précision du modèle d'affinité. En se référant aux figures 11A à 11D, qui illustrent des courbes du coefficient de détermination R2 du modèle d'affinité en fonction des paramètres k et M, les inventeurs ont observé que le gain en précision du modèle progresse très peu une fois dépassé des valeurs pour k et M. D'après ces tests, pour des sondes de longueur Lbp = 25, les gammes suivantes permettent d'obtenir une bonne précision du modèle, pour un nombre minimal de paramètre et un nombre minimal de sondes d'apprentissage : - k est compris entre 2 et 7, notamment k compris entre 3 et 5; et - M est compris en 2 et 25-k, notamment M compris entre 3 et 15 F) RESULTATS F.1) Matériel et construction des données Les quatre exemples présentés ci-dessous se fondent sur deux puces à ADN développées par le demandeur. Les sondes ont une longueur égale à 25 bases azotées. La première puce, dite puce «V2 », comporte un premier compartiment « HERV» développé pour mesurer le transcriptome HERV. Ce compartiment contient 6 familles multicopies rétrovirales correspondant à un peu moins de 6000 transcrits HERV et est décrite dans le document de Pérot et al. «Microarray-based sketches of the HERV transcriptome landscape», PLoS One, 2012;7(6):e40194, juin 2012. Dans un deuxième compartiment « gènes », au même format que le précédent, sont introduits 513 probesets provenant de la puce à ADN de la société Affymetrix commercialisée sous la référence «HG U133 Plus2 La puce HG U133 Plus2 cible des gènes conventionnels cellulaires et est décrite dans la documentation technique « Design and Performance of the GeneChip0 Human Genome U133 Plus 2.0 and Human Genome U133A 2.0 Array» accessible sur le site internet de la société Affymetrix. Un troisième compartiment « jeu d'apprentissage » est quant à lui conçu afin d'appréhender l'influence des défauts d'appariement à l'origine de réactions croisées entre des transcrits HERV d'une même famille. Le jeu d'apprentissage provient de 20 probesets de la puce HG U133 Plus2, destinés par définition à former des hybrides parfaits avec les transcrits qu'elles ciblent. Pour chaque sonde de ces 20 probsets, 185 sondes dégénérées, dont la séquence varie d'un ou deux défauts d'appariement avec la sonde, et ce à différentes positions, ont été conçues. Le jeu d'apprentissage contient donc un ensemble de 37200 sondes. La puce V2 est donc un outil pour l'apprentissage de modèles de prédication d'affinité (deuxième compartiment) et un outil de validation des modèles appris sur une puce à 25 ADN connue (premier compartiment). La deuxième puce à ADN, dite « V3 », est une puce à ADN conçue selon la méthodologie présentée ci-dessus, à savoir sur la base du modèle d'affinité de la relation (3) et le procédé de sélection de sonde décrit en relation avec les figures 6 à 8. 30 Notamment, seules les sondes spécifiques et affines sont retenues pour la conception de cette seconde sonde. La deuxième puce contient environ 400000 éléments HERV/MalR, organisés en plusieurs dizaines de familles. La puce V3 est constituée de plusieurs compartiments (ensemble de 35 sondes) différant les uns des autres soit par les éléments particuliers du génome humain qu'ils ciblent, soit par la méthode de conception des sondes qu'ils contiennent. La puce V3 comprend notamment trois compartiments « HERV-MalR », « U133 HTA » et « OPTI » qui correspondent à deux types d'éléments du génome humain et deux méthodes de conception de sondes distincts : - les compartiments U133 HTA et OPTI ciblent les mêmes 1560 gènes, alors que le compartiment HERV-MalR cible environ 400000 éléments HERVs et MaLRs différents des gènes ciblés par les compartiments U133 HTA et OPTI; - les sondes des compartiments HERV-MalR et OPTI sont conçus en suivant la méthodologie présentée ci-dessus, alors que les sondes du compartiment U133 HTA proviennent de deux puces à ADN Affymetrix, à savoir la puce «HG U133 Plus2 » (ci-après «U133 ») et la puce commercialisée sous la référence « HTA » respectivement, et sont donc conçues selon la méthodologie propre à la société Affymetrix. Le compartiment U133 HTA est donc en réalité deux ensembles distincts de sondes provenant de deux puces Affymetrix visant les mêmes 1560 gènes. Plus particulièrement, pour la conception des compartiments HERV-MalR et OPTI, la longueur k des k-hybrides est choisie égale à 5 et le nombre de zones M est choisi égale à 3. Seules sont retenues les sondes dont la première affinité (Pi est supérieure ou égal à au seuil Si et dont les deuxième affinité 02 sont strictement inférieures au seuil Si. Le seuil Si est choisi égal à 4 4. Le compartiment HERV MalR de la puce V3, le plus volumineux, constitue donc un mode de réalisation de la présente invention. Les deux autres compartiments de la puce V3 (OPTI et U133 HTA) permettent quant à eux une comparaison de l'invention avec des ensembles de sondes conçus selon des méthodes de l'état de la technique. Chacun de ces compartiments contient donc des sondes formant des hybrides parfaits avec leurs transcrits cibles. F.2.) Précision et choix du modèle de prédiction de l'affinité La validation d'un modèle de prédiction de l'affinité selon l'invention repose sur le protocole illustré à la figure 12. Un modèle particulier de prédiction ayant été préalablement déterminée (donc pour une longueur k et une division M particulière et des matrices 13 et â correspondantes préalablement apprises), le protocole de validation consiste à comparer des affinités de sondes prédites par le modèle avec des affinités « reconstruite » à partir d'intensité mesurée des sondes (branche « validation par affinités », mise en oeuvre au moyen de calculs par ordinateur) et/ou à comparer des intensités de sondes prédites par le modèle à des intensités mesurées pour ces sondes (branche « validation par intensité », mise en oeuvre au moyen de calculs par ordinateur). Quelle que soit la branche choisie, le protocole débute par la production d'intensités mesurées (branche « production d'intensités mesurées », pour l'essentiel mise en oeuvre au moyen de calculs par ordinateur, sauf en ce qui concerne la production et le dépôt de la solution déposée sur la puce à ADN). La production des intensités mesurées comporte une étape classique de production d'une solution 100 à partir de transcrits ciblés connus par une puce à ADN 102 dont les sondes sont connues, le dépôt de la solution sur la puce, de lavage et de mesure des intensités {IO des sondes de la puce. Usuellement, la solution déposée sur la puce à ADN est homogène de sorte que la quantité d'ARN d'un transcrit est identique pour chacun des puits de la puce. Un filtrage 104 des intensités produites est ensuite mise en oeuvre pour éliminer les intensités résultants de, ou supposée comme telles, les réactions croisées ou bien corriger les intensités en fonction des réactions croisées, afin d'obtenir des intensités de sonde {/n} correspondant chacune à l'hybride formé de la sonde avec son transcrit cible, et donc chacune modélisable selon la relation In = On x On, comme cela est décrit ci-dessus. La branche « validation par affinités » consiste quant à elle à : - prédire (en 106) l'affinité On de chacune des sondes associées aux intensités {/n} en utilisant un modèle selon l'invention (pi, = Xn.» + - estimer (en 108) une valeur d'affinité ebn pour chacune des sondes en fonction des intensités Unl. Ce calcul est celui décrit dans l'article de Li et Wong «Model-based analysis of oligonucleotide arrays : Expression index computation and ouiller detection », Proceedings of the National Academy of Sciences, 98(1): 31-36, 2001. Ce calcul consiste notamment à minimiser une fonction de coût dépendante des différences (In - On x On) sous la contrainte E 0722 = N, la solution de ce problème d'optimisation étant les valeurs d'affinité ebn et des prédictions Cin des quantités d'ARN ; et - à comparer (en 110) les valeurs On et ebn. La branche « validation par intensités » consiste quant à elle à : - prédire (en 112) l'affinité On de chacune des sondes associées aux intensités {/n} en utilisant un modèle selon l'invention on = . + - à diviser (en 114) l'ensemble des intensités des sondes {/n} en deux sous-ensembles et {/n}2 à l'intérieur de chaque probeset, et de manière correspondante diviser l'ensemble des affinités prédites {On} en deux sous-ensembles {On}i et {002, à proportion de 2/3 et 1/3 ; - à prédire (en 116) les quantités d'ARN On en fonction des ensembles Unli et {Onli. Notamment, cette prédiction consiste en une régression linéaire entre l'ensemble {/n}i et l'ensemble {On X On} puisque les valeurs de On sont déjà calculées. Une valeur prédite On est ainsi obtenue pour chaque quantité d'ARN On versée dans les puits de la puce à ADN; - à prédire (en 118) les intensités du sous-ensemble {In}2 selon la relation În = Cin X ; - à comparer les intensités du sous-ensemble {In}2 avec leurs prédictions correspondantes {42}2. Ainsi, les performances du modèle sont évaluées (i) au niveau affinité, en corrélant les affinités prédites par le modèle avec les affinités estimées par le modèle de Li & Wong (2001) et (ii) au niveau intensité, en corrélant celles prédites par le modèle avec les intensités observées, ces comparaisons étant effectuées sondes à sondes. Dans le premier cas, les corrélations sont calculées à l'intérieur de chaque probeset de la puce à ADN en raison de la contrainte E On2 = N imposé par le modèle de Li & Wong. Autrement dit, au lieu de corréler les affinités prédites par le modèle avec celles de Li & Wong globalement sur l'ensemble des sondes, le calcul des corrélations se fait sondes à sondes pour chaque probeset. L'exemple présent a pour but d'illustrer la précision de notre modèle d'affinité selon la relation (3), c'est-à-dire son aptitude à prédire finement l'affinité des sondes. Dans cet exemple, une validation par affinité est mise en oeuvre. Neuf modèles de prédiction de l'affinitéselon la relation = Emin=i EpP.1 xm,p. And, + F1YI.ÔI sont testés. Les deux variables évaluées sont la taille des k-hybrides (k variant de 3 à 5) et la prise en compte de l'information spatiale selon trois scénarios différents : une sonde est divisé en 1, 3 et 25-k divisions (le dernier cas est appelé « toute position »). Chaque modèle est donc associé à sa propre structure des matrice X, Y, et â et à ses propres valeurs des matrices et â. L'apprentissage des modèles est réalisé de la manière décrit en relation avec les étapes 82 à 88 de la figure 10 (les étapes 70-80 de la figure 10 correspondant à la construction du jeu d'apprentissage de la première puce à ADN) sur le jeu d'apprentissage de la première puce en utilisant une approche classique de « 10-folds cross-validation » afin de se prémunir des risques de sur-apprentissage lors de l'apprentissage des paramètres 13-, Ô, â. Pour la validation des neufs modèles selon les intensités, les sondes utilisées sont celles du probeset « CD59 » du compartiment « gènes » de la puce V2, hybridées avec six lignées cellulaires (RWPE1 et cinq lignées qui en dérivent). Ces lignées cellulaires sont des populations homogènes de cellules provenant d'échantillons humains (cellules épithéliales de prostate) qui ont été transformées pour augmenter leur longévité. Les protocoles d'hybridation (amplification, fragmentation, marquage, hybridation sur la puce) et de traitement bioinformatiques des mesures issues de ce celui-ci, sont décrits dans le document de Pérot et al. «Microarray-based sketches of the HERV transcriptome landscape». En particulier, les intensités brutes mesurées sur les puces suivent trois étapes de pré-traitements bioinformatiques usuellement suivies dans ce type d'analyse et détaillées dans le document « Exploration, normalization, and summaries of high density oligonucleotide array probe level data, Biostatistics » (Irizarry et al.. 4(2):249-64. Avril 2003). Ces trois étapes sont la correction du bruit de fond, la normalisation inter-puces, et la summarization qui fournit pour chaque probeset une estimation de la quantité d'ARN hybridée à partir des intensités des sondes qui compose ce probeset. Cette dernière étape est réalisée en considérant que l'intensité de chaque sonde est la somme d'un effet affinité cible-sonde propre à la sonde et d'un effet quantité d'ARN commun à l'ensemble des sondes d'un probeset. Chacun de ces effets est estimé de façon robuste à l'aide de la méthode dite « median polish » (Cf Irizarry et al. 2003). Seize tests en été réalisés, correspondant à une mesure sur le probesets CD59 de 16 puces V2 afin de démonter la précision des modèles même face à une forte variabilité des mesures, notamment en raison de la quantité d'ARN déposée sur les puce V2 qui n'est pas contrôlée de manière précise. Le résultat de ces tests est illustré aux figures 13A et 13B. Sur ces figures, le logarithme de l'intensité est tracé en fonction de la référence des sondes contenues dans le probeset CD59 (au nombre de 9). Chaque tracé comporte en outre l'ensemble des 16 tests réalisés, donc 16 courbes par tracé. Les intensités mesurées sur les 16 probesets CD59 sont illustrés à la figure 13B et les intensités correspondantes prédites en fonction des neuf modèles de prédiction d'affinité sont illustrées à la figure 13A. Dans cette dernière, les neuf modèles sont classés par complexité croissante, de haut en bas par k-hybride croissant et de gauche à droite par complexité croissante de la modélisation spatiale. Deux tendances sont clairement visibles sur la figure 13B: la capacité de ces modèles à modéliser correctement les variations d'affinité à l'intérieur du probeset augmente avec (i) la taille des k-hybrides et (ii) la complexité de l'information spatiale. Nous pouvons noter que le modèle final (5-hybrides 3-divisions) suit très précisément les intensités mesurées sur puce. Ces performances sont illustrées de façon globale dans l'exemple suivant. F.3.) Validité du modèle de prédiction de l'affinité sur une autre plateforme L'exemple présent a pour but d'illustrer les performances du modèle de prédiction de l'affinité selon l'invention sur les 513 probesets du compartiment « gènes » de la puce V2 ainsi que de montrer la validité du modèle pour un autre format de puce à ADN, à savoir sur les 3120 probesets du compartiment «U133 HTA » de la puce V3. En effet, alors que les puits de la puce V2, de dimensions égales à ceux de la puce HERV-V2, mesurent 111.tm de côté, ceux de la puce V3 n'en font que 5 !am. A cet effet, une validation par affinités et une validation par intensité sont mises en oeuvre sur un modèle de prédiction d'affinité caractérisé par une longueur des k-hybrides égale à 5 (k=5) et par une division des sondes en 3 zones (M=3). Comme décrit précédemment, les inventeurs ont noté la bonne performance de ce modèle, et ce même avec une longueur k et un nombre M de zones réduits. Les matrices 11 et â de ce modèle sont apprises sur le jeu d'apprentissage de la première puce à ADN. Les échantillons biologiques utilisés dans cet exemple sont quatre lignées cellulaires différentes du demandeur hybridées simultanément en triplicata sur 12 puces V2 et 12 puces V3 (4 lignées x 3 réplicas = 12 puces). Les protocoles d'hybridation et de traitement bioinformatique utilisés dans cet exemple sont ceux décrits dans l'article Pérot et al. « Microarray-based sketches of the HERV transcriptome landscape.». Les figures 14A et 14B illustrent le logarithme des intensités mesurées {/72}2 en fonction du logarithme des intensités prédites {42}2 respectivement pour la puce V2 et la puce V3. La figure 14C illustre la distribution des coefficients de détermination (défini comme le carré du coefficient de détermination, il représente le pourcentage de variation d'une variable expliqué par l'autre) de la puce V2 (compartiment gènes) et de la puce V3 (compartiment U133 HTA). Les figures 14A et 14B mettent en évidence une bonne cohérence entre les intensités mesurées et les intensités prédites tant que la puce V2 et que sur la puce V3, la corrélation étant légèrement meilleure sur la puce V2 (R2 = 0,55) que sur la puce V3 (R2 = 0,45). Sur la figure 14C, on observe que la distribution des coefficients de détermination reflètent une bonne concordance entre les affinités prédites par le modèle selon l'invention et celles estimées par le modèle Li & Wong. Ces résultats démontrent donc l'aptitude du modèle à prédire correctement l'affinité des sondes, et ce, quel que soit le format de la puce. F.4.) Validité du procédé de conception de puce à ADN et précision de la mesure Une puce à ADN peut être vue comme un instrument de mesure dont le but est de maximiser la variabilité biologique et de minimiser la variabilité technique introduite par l'outil. La variabilité technique, ou erreur, est communément décomposée comme la résultante d'une erreur systématique (ou « biais ») et d'une erreur aléatoire. Le présent exemple étudie la variabilité technique d'une puce à ADN obtenu selon le procédé de conception selon l'invention. Les résultats présentés dans cet exemple ont pour objectif de montrer que les sondes conçues avec la méthodologie de sélection de sonde selon l'invention, décrite en relation avec les figures 1 à 8, donnent une bonne précision de mesure, et par conséquent, retournent des résultats cohérents avec ceux obtenus avec des puces à ADN commercialisée par la société d'Affymetrix. Les puces d'Affymetrix sont choisies comme référence de comparaison en raison de la qualité qui leur est reconnue. Cette comparaison est menée sur la puce V3 qui comprend des compartiments de sondes conçues selon l'invention (le compartiment « HERV-MaLR » et le compartiment « OPTI ») et un compartiment correspondant à une puce d'Affymetrix (le compartiment « U133 HTA »). La variabilité technique est étudiée à l'aide de deux critères proposés par le consortium « MicroArray Quality Check » (ou « MAQC ») pour juger de la qualité d'une puce à ADN: la répétabilité (i.e. la variation d'une mesure lorsqu'elle est répétée par un opérateur dans les mêmes conditions. Cette variation reflète l'erreur aléatoire) et la titration monotone (une grandeur proche de la sensibilité d'une puce à ADN permettant de mesurer la cohérence entre les intensités mesurées sur une puce avec les concentrations d'ARN hybridées). Ces critères sont évalués ci-après. Les échantillons utilisés pour cette évaluation sont ceux utilisés par le consortium MAQC, tels que décrits dans le document « The MicroArray Quality Control (MAQC) 30 project shows inter- and intraplatform reproducibility of gene expression measurements», 24(9):1151-61. Nature Biotechnology, Septembre 2006. Ces échantillons proviennent de deux échantillons d'ARN du cerveau (A) et d'ARN de référence connus sous l'expression « universal human reference RNA » (B) 35 correspondant à un mélange de 10 lignées cellulaires. Ces deux échantillons sont mélangés dans des proportions 3:1 (C = 0,75xA + 0,25xB) et 1:3 (D = 0,25xA + 0,75xB) pour générer deux échantillons supplémentaires C et D. Chacun de ces échantillons est hybridés en triplicata sur la puce V3. Les protocoles d'hybridation et de traitement bioinformatique utilisés dans cet exemple sont décrits dans l'article Pérot et al. («Microarray-based sketches of the HERV transcriptome landscape .») F.4.1.) Etude de la répétabilité Afin de connaitre la pertinence de la comparaison entre une puce à ADN conçue selon la méthodologie selon l'invention avec une puce d'Affymetrix, une étude est tout d'abord menée pour s'assurer qu'aucun effet confondant ne biaise cette comparaison. Les résultats de cette étude sont représentés aux figures 15A à 15G qui illustre la précision de la mesure et l'identification de gènes différentiellement exprimés pour chacun des compartiments HERV MalR (en rose), U133 HTA (en vert) et OPTI (en bleu) de la puce V3. Les figures 15A et 15B illustrent respectivement les distributions des variables présentant un effet confondant, à savoir les intensités et le nombre de sondes par probesets. Sur la figure 15A, la distribution pour le compartiment HERV MalR est référencée par la lettre «H », la distribution pour le compartiment U133 HTA est référencée par la lettre « U » et la distribution pour le compartiment OPTI est référencée par la lettre «O ». Sur la figure 15B, pour chaque gamme représentée en abscisse, les densités sont, de gauche à droite, celles respectivement des HERV MalR, U133 HTA et OPTI. Les figures 15C et 15D illustrent respectivement les coefficients de variations stratifiés par gamme d'intensités au niveau sonde et au niveau probeset. Sur ces figures pour chaque gamme représentée en abscisse, les barres sont, de gauche à droite, celles respectivement des HERV MalR, U133 HTA et OPTI, et de manière supplémentaire pour la figure 15D celle d'un compartiment « sampled U133 HTA » décrit ci-après. A la lecture de ces figures, on constate que les distributions des intensités des échantillons MAQC et celles du nombre de sondes par probesets montrent qu'une grande hétérogénéité existe entre les trois compartiments de la puce V3, nécessitant de stratifier les résultats par intensité et par taille de probeset. La mesure habituellement utilisée pour mesurer la répétabilité est le coefficient de variation entre les réplicas, ce calcul est réalisé au niveau sonde (figure 15C) et au niveau probeset (figure 15D). La comparaison au niveau sonde montre qu'il y a un fort effet de l'intensité sur le coefficient de variation, mais que pour une gamme d'intensité donnée, les trois compartiments présentent des performances identiques. Un même effet de l'intensité est observé au niveau probeset auquel se rajoute un effet taille de probeset : les coefficients de variations sont plus importants dans HERV MalR que U133 HTA, le premier contenant en majorité trois sondes par probeset alors que le second dépasse sept sondes par probesets dans la plupart des cas. Pour s'assurer que la différence de répétabilité entre ces deux périmètres est bien liée à la taille des probesets et non à la conception des sondes, les probesets U133 HTA sont régénérés en utilisant « X » sondes tirées aléatoirement dans chaque probeset, X étant une variable aléatoire distribuée selon la taille des probesets HERV MalR. Les probesets nouvellement formés (« sampled U133 HTA ») présentent des coefficients de variations quasi-identiques à ceux calculés dans le compartiment HERV MalR. Cela confirme que la répétabilité des sondes étudiées est semblable, et ce, quelle que soit la méthode de conception des sondes considérée. F.4.2) Titration monotone Sur les figures 15E et 15F sont représentés les titrations monotones au niveau sonde et probeset. Concernant la figure 15F, le compartiment « sampled U133 HTA » est référencée par les lettres « SU ». Le critère de performance utilisé dans cet exemple reflète la cohérence entre la concentration d'ARN hybridée sur la puce et le signal observé. En utilisant deux dilutions (C et D) avec des niveaux connus, les rangs des intensités de C et D doivent pouvoir être déduit de l'expression relative des échantillons de départ (A et B). Ainsi, si pour un probeset i nous avons la relation A i>B i alors A i >C i>D i>B i. Lorsque l'on représente le pourcentage de probeset respectant cette hiérarchie en fonction de leur ratio A/B et B/A, la forme attendue d'un graphique représentant la titration monotone, tel que représenté aux figures 15E et 15F, est un « V» avec des asymptotes horizontales à l'extrémité des branches. Par conséquent, une méthode de conception des sondes est optimale si le pourcentage de titration atteint le seuil de 100% pour des faibles ratios A i/B i. Autrement dit, plus les branches du « V » sont rapprochées, meilleure est la méthode associée. De la même manière que dans l'étude de répétabilité, les trois compartiments sont comparés aux niveaux sondes et probesets, en corrigeant l'effet lié à la taille des probesets dans le second cas. Au niveau sonde, le compartiment OPTI donne de meilleures performances que les deux autres compartiments (figure 15E). Au niveau probeset, les compartiments OPTI et U133 HTA présentent des pourcentages de probesets respectant A i>C i>D i>B i quasi-identiques et légèrement plus élevés que ceux calculés dans les compartiments HERV MalR et sampled U133 HTA (figure 15F). Ainsi, pour l'ensemble des 1560 gènes étudiés, la méthode de conception de puce à ADN selon l'invention donne des résultats légèrement meilleurs qu'Affymetrix au niveau sonde et des résultats équivalents au niveau probeset, et ce, malgré des probesets de plus petite taille. F.4.3) Gènes différentiellement exprimés Enfin, la figure 15G présente la cohérence entre les compartiments OPTI, U133 et HTA dans l'identification de gènes différentiellement exprimés entre les échantillons A et B. Ce type d'approche est largement utilisée dans les études utilisant les puces à ADN, en effet ces dernières sont rarement utilisées pour étudier l'expression absolue de transcrits dans un tissu et une condition donnée, mais plutôt dans le cadre d'études visant à identifier des transcrits dont le niveau d'expression varie entre deux ou plusieurs conditions. Sur la figure 15G, le diagramme de Venn représente l'intersection des 100 gènes ayant le plus grand différentiel d'expression dans les compartiments OPTI, U133 et HTA. Le but de cet exemple est de montrer que les 100 gènes ayant le plus fort différentiel d'expression entre les deux échantillons A et B du MAQC sont comparables dans les compartiments OPTI et U133 HTA (U133 et HTA) de la puce V3. Les gènes différentiellement exprimés sont identifiés à l'aide de la méthode SAM décrite dans le document « Significance analysis of microarrays applied to the ionizing radiation response . »,Tusher VG, Tibshirani R, Chu G. Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA. April 2001 24;98(9):5116-21, puis pour chacun des trois compartiments de la puce V3, les 100 gènes avec la plus faible p-value sont retenus. Les intersections entre ces trois compartiments sont représentés sur le diagramme de Venn figure 15G, où l'on peut constater que le nombre de gènes communs entre OPTI et les compartiments Affymetrix (U133 et HTA) est très proches du nombre de gènes partagés entre U133 et HTA. En d'autres termes, la cohérence des résultats entre OPTI et U133/HTA est du même ordre que celle existante entre U133 et HTA, compartiments tous les deux conçus par Affymetrix. Le pourcentage de chevauchement (- 65%) est par ailleurs dans la moyenne haute des valeurs trouvées par le consortium MAQC dans leur comparaison inter-plateformes. Ces résultats viennent ainsi démontrer que l'identification de gènes différentiellement exprimés avec les sondes OPTI est cohérente avec les sondes d' Affymetrix.35 F.5) Spécificité des mesures L'exemple présent a pour but de démontrer que le modèle d'hybridation selon l'invention sert non seulement à calculer l'affinité cible-sonde, mais qu'il peut aussi être utilisé pour mesurer la spécificité des sondes. Le compartiment HERV-MalR de la puce V3 a pour objectif de caractériser de manière spécifique le niveau d'expression des HERVs, organisés en une quarantaine de familles multicopies dans le génome humain. La nature répétée de ces éléments rend leur mesure individuelle difficile. Pour contrôler la spécificité des sondes, un score de spécificité Spec = (pi - max(02) est calculé. En d'autres termes, pour une sonde donnée, ce score mesure la différence d'affinité entre l'hybride spécifique et l'hybride non-spécifique la plus stable, i.e. celle qui présente le plus grand risque de réaction croisée. Pour tester la validité de ce score de spécificité, deux types d'expériences peuvent être mise en oeuvre : pour une sonde donnée, élaborer des ARN « spike-ins » (i.e. synthétisés artificiellement en laboratoire) complémentaires avec des mésappariements et vérifier que la décroissance des intensités est liée à l'augmentation du score de spécificité, ce dernier étant calculé comme la différence d'affinité entre la cible spécifique, absente du mélange réactionnel, et la cible non-spécifique hybridée. Ce type d'approche présente l'avantage de connaitre précisément quels ARNs sont en présence dans le mélange réactionnel ; hybrider un même échantillon biologique sur les puces V2 et V3 et corréler les intensités des loci HERV/MarR communs aux deux puces. Plus précisément, le score de spécificité tel que décrit plus haut est calculé pour l'ensemble des sondes, puis lors du calcul de la corrélation, seuls les probesets dont les sondes dépassent un seuil de spécificité donné sont pris en compte. Si le score de spécificité est valide, la corrélation entre les intensités de V2 et V3 devrait augmenter avec le niveau de spécificité. Cette approche plus globale que la précédente est celle choisie dans cet exemple. Les échantillons biologiques utilisés dans cet exemple proviennent des quatre mêmes lignées cellulaires que celles présentées dans l'exemple F. Les protocoles d'hybridation et de traitement bioinformatique utilisés dans cet exemple sont décrits dans l'article Pérot et al. (« Microarray-based sketches of the HERV transcriptome landscape ») et comportent les étapes habituelles d'amplification, de fragmentation, de marquage, d'hybridation sur la puce, suivies des étapes de correction du background, de normalisation et de summarization. Les figures 16A à 16C illustrent des comparaisons de scores d'affinité et de spécificités des sondes appartenant aux éléments communs des puces V2 et V3. Les figures 16A et 16B illustrent respectivement les distributions en pourcentage des scores d'affinité et de spécificité et la figure 16C illustre le coefficient de détermination entre les intensités mesurées par les puces V2 et V3 en fonction du score de spécificité sur les mêmes éléments communs à ces puces. Sur les figures 16A et 16B, la comparaison du score d'affinité, c'est-à-dire la première affinité (Pi et du score de spécificité Spec des sondes appartenant aux éléments communs des puces V2 et V3, montre que les sondes V2 sont en moyenne plus affines mais moins spécifiques que celles de la puce V3. On peut ensuite observer, notamment sur la figure 16C, que les mesures effectuées par les puces V2 et V3 sur les mêmes éléments présentent une corrélation croissante à mesure que la spécificité des sondes augmente. Cela signifie que le score de spécificité permet de discerner les sondes peu spécifiques qui cross-hybrident avec des transcrits non-spécifiques des sondes spécifiques qui s'hybrident avec les mêmes transcrits sur les deux puces et donne par conséquent des corrélations plus élevées. Cet exemple démontre que le modèle d'affinité sert non seulement à concevoir des sondes optimales mais aussi à contrôler la spécificité des sondes. G) Ex IENSION DE L'ENSEIGNEMENT DU MODE DE REALISATION DETAILLE Il a été décrit des k-hybrides dont la longueur est égale strictement à k. Evidemment, l'invention couvre également un découpage des hybrides en k-hybrides dont la longueur est inférieure ou égale à k, c'est-à-dire en portions d'hybride de longueur strictement égale à k, en portion d'hybride strictement égale à k-1, etc... Le cadre mathématique décrit ci-dessus contenu de s'appliquer, les matrices de design X et Y et les vecteurs des contribution 13) et Â et étant simplement augmentés en taille pour prendre en compte les configurations supplémentaires de k-hybrides. Il a été décrit un découpage des hybrides en zones de longueur égale. L'invention s'applique également à des zones de longueur différente, ce qui permet de tenir compte de manière plus précise de l'influence de chaque zone. Il a été décrit un procédé de sélection des sondes d'une puce à ADN se fondant sur une modélisation inventive particulière de l'affinité. Le procédé de sélection selon l'invention peut cependant se fonder sur d'autres types de modélisation de l'affinité, les règles finales de sélection à base de seuil restant identiques. De même, il a été décrit des équations mathématiques particulières. Comme cela est connu en soi, il peut exister pour chaque équation plusieurs écritures possibles mathématiques équivalentes, ces écritures différentes étant également dans la portée de l'invention.10 REVENDICATIONS1. Procédé mis en oeuvre par ordinateur d'estimation de l'affinité oel d'un premier brin d'ADN, ou « sonde », à s'hybrider avec un deuxième brin d'ADN, ou « cible », pour former un hybride de longueur Lbp, le procédé comprenant : dans chaque division d'un ensemble de M divisiffls de l'hybride, compter le nombre de fois où chaque hybride d'un ensemble de P hybrides de brins d'ADN est présent dans la division, lesdits hybrides étant de longueur k inférieure à la longueur Lbp, ou « k-hybrides »; pour chaque combinaison de défauts d'appariement d'un ensemble de L combinaisons de défauts d'appariement dans un hybride de longueur Lbp, déterminer si ledit couple de défauts d'appariement est présent dans ledit hybride ; et calculer l'affinité (1) selon la relation : XM,p PM,p cr m=i p=1 expression dans laquelle : V(m, p) E [1,M] x [1, P], Ane est un scalaire prédéterminé quantifiant la contribution à l'affinité ck du pie' k-hybride de l'ensemble de P k-hybrides lorsque ce pième k-hybride est présent dans la mième zone de ladite division, et xnu, est le nombre de fois où ce pième k-hybride est dénombré pour ledit hybride dans la tnième zone de ladite division; et a est un terme réel. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel 1=1 expression dans laquelle V/ e [1, /], 81 est un scalaire prédéteoniné quantifiant la contribution à l'affinité 4) dudit lième couple de défauts d'appariement, = 1 si ledit lià" couple de défauts d'appariement est présent dans ledit hybride et yi = 0 sinon, rr est un réel, avantageusement égal à 0. 3. Procédé selon la revendication 2, comprenant : pour chaque couple d'un ensemble de N couples d'apprentissage comprenant chacun un premier et un second brins d'ADN aptes à former ensemble un hybride de longueur Lb, mettre en présence une quantité du premier brin d'ADN dudit couple avec une quantité du second brin d'ADN dudit couple, et mesurer une intensité In représentative de la quantité d'hybrides de brins d'ADN formés suite à cette mise en présence, les hybrides desdits couples de calibration comprenant au moins une fois chaque k-hybride de l'ensemble de P k-hybrides ; et 10 le calcul d'un vecteur E RP'Ae, d'un vecteur i; E RN et d'un vecteur E minimisant une distance D entre un vecteur / = (Ji ... E RN des intensités mesurées et un vecteur M = (M1 ... M ... MN)T E p,Nde prédiction du vecteur Ides intensités mesurées, ledit calcul étant réalisé en résolvant un problème d'optimisation selon les relations : 15 (D, D-, = arg ge, D (I, M) Vn E [1, N], Mn= On. (X n. B + Y n...d) expressions dans lesquelles : O = (01 ... an ... ON)T est un vecteur de RN, où Vit E [1,N], On est un scalaire codant une quantité de premier et/ou de second brins d'ADN mis en 20 présence pour le nième couple de calibration; Vii E [1,N], Xn = (4,1 Xnen Xn,m) est une matrice ligne de design prédéterminée de RP.m, où Vrn E [11-M], Xnen = (xnena ;4m") est une matrice ligne de le et Vp E [1,P], xnene est le nombre de fois où le piàne k-hybride est présent dans la mièn' zone de ladite division pour l'hybride formé 25 des premier et second brins d'ADN du nième couple de calibration; B = (Bi B ... m)T est un vecteur de le-m, où Vm E [1)M], 8m = (/37n,i ... filme )9,,,p)Test un vecteur de P, avec Vp E [1, PL f3',,p est un scalaire quantifiant la contribution à l'affinité d'un hybride de longueur Lb p du piùne k-hybride de l'ensemble de P k-hybrides lorsque ce pième k-hybride est 30 présent dans la miénie zone de ladite division; n (31n,i Yn,1 yn,L) E [1, NJ, le = est une matrice ligne de design prédéterminée de le, où V/ e [1, L], y= 1 si en" couple de défauts d'appariement est présent dans l'hybride formé des premier- et second brins d'ADN du niàne couple de calibration ; et4. 5. 6. 7. A = (Si (ît SL) est un vecteur de , où V/ E [1, Lb 61 est un scalaire quantifiant la contribution à l'affinité d'un hybride de longueur Lb,, dudit liete couple de défauts d'appariement. Procédé selon l'une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que : - les k-hybrides ont une longueur k comprise entre 2 et 7 ; et le nombre M de zones de ladite division est compris en 2 et 25-k. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que le nombre M de zones est compris entre 3 et 15. Procédé selon la revendication 4 ou 5, caractérisé en ce que les k-hybrides ont une longueur k comprise entre 3 et 5. Procédé selon l'une des revendications 2 à 6, caractérisé en ce que la résolution du problème d'optimisation est résolu sous la contrainte supplémentaire selon la relation : IO? = a où I est le nombre d'ARN différents, a est un scalaire positif prédéterminé, avantageusement égal à I. 8. Procédé selon l'une des revendications 2 à 7, caractérisé en ce que le problème d'optimisation est résolu de manière itérative : en fixant à l'itération i les vecteurs B, d à leurs valeurs calculées à l'itération précédente i-1 et en résolvant le problème d'optimisation selon les relations : (É) (0) = ar g Vir)1 D (I, M(0) \in E [1,N], M(i) = On (i). OCn. B(11- 1) + Yn.d(i - 1)) en fixant à l'itération i+1 le vecteur 0 à sa valeur calculée à l'itération é, et en résolvant le problème d'optimisation selon les relations : (D(i. +1), 4(i + 1)) = arg B(i+mlizi+1)D (I, M(i + 1)) Vn E [1, IV], Mn(i +1) = On(i).(Xn.B(i +1) + Yr, + 1)) 25 30. Procédé selon la relation 8, caractérisé en ce que la première itération est réalisée en fixant tin E [1, X. B(1) + Y. A(1) = 1 10. Procédé mis en oeuvre par ordinateur d'estimation des contributions firmy d'hybrides d'un ensemble de P hybrides de brins d'ADN de longueur k, ou «k-hybrides », à l'affinité d'un hybride de brins d'ADN de longueur Lb, comprenant : pour chaque couple d'un ensemble de N couples d'apprentissage comprenant chacun un premier et un second brins d'ADN aptes à former ensemble un hybride de longueur Lb,,, mettre en présence une quantité du premier brin d'ADN dudit couple avec une quantité du second brin d'ADN dudit couple, et mesurer une intensité In représentative de la quantité d'hybrides de brins d'ADN formés suite à cette mise en présence, les hybrides desdits couples de calibration comprenant au moins une fois chaque k-hybride de l'ensemble de P k-hybrides ; et le calcul d'un vecteur E RP-m, d'un vecteur é- E RN et d'un vecteur E minimisant une distance D entre un vecteur / r=-- ...I 1N)T E RN des intensités mesurées et un vecteur M = (M1 ... Mn ... MN)T E 1N de prédiction du vecteur Ides intensités mesurées, ledit calcul étant réalisé en résolvant un problème d'optimisation selon les relations : (D 21) = arg rte D (I , M) Vn E [1, N], Mn = On.(Xn. + Yii. A) 20 expressions dans lesquelles : O = (01 ... 0N)T est un vecteur de RN, où Vn E [1, N], On est un scalaire codant une quantité de premier et/ou de second brins d'ADN mis en présence pour le niàne couple de calibration; 25 Vn E [1, N], Xn = (Xn,1...Xnon ...Xn,m) est une matrice ligne de design prédéterminée de ",où VM E [ 1 , 111], X n,n, = (Xnelti Xnene xnen,p) est une matrice ligne de RP et Vp E [1,P], xn,'.47, est le nombre de fois où le pième k-hybride est présent dans la mième zone de ladite division pour l'hybride formé des premier et second brins d'ADN du nie' couple de calibration; 30 B = (B1 B B m)T est un vecteur de RP.m, où Vtn. E [1, ln Bm 13,ne f3,,,,p)T est un vecteur de I, avec Vp E [1, 11, /3'.4p est un scalaire quantifiant la contribution à l'affinité d'un hybride de longueur Lb p du pième k-hybride de l'ensemble de P k-hybrides lorsque ce pième k-hybride est présent dans la mième zone de ladite division; 1 f% lu 15Vn E 11, hl], Irn = (Yn,i est une matrice ligne de design prédéterminée de le, où VI E [1, L], y741= 1 si lième couple de défauts d'appariement est présent dans l'hybride formé des premier et second brins d'ADN du es' couple de calibration ; et = (81 61 (SLY est un vecteur de lie, où tei E [1, L], Si est un scalaire quantifiant la contribution à l'affinité d'un hybride de longueur Lb,, dudit lième couple de défauts d'appariement. 11. Procédé de fabrication d'une puce à ADN comprenant des copies d'un brin d'ADN, ou sonde, apte à former un hybride de longueur Lb p avec un brin d'acide nucléique cible, notamment d'ADN, de longueur supérieure à Lbp sans défaut d'appariement, ledit procédé consistant à: identifier un ensemble de portions de longueur Lb,, sur le brin d'ADN cible ; pour chaque portion identifiée du brin d'ADN cible, « ou cible candidate »: o déterminer le brin d'ADN complémentaire, ou « sonde candidate » et calculer une première affinité 4) de la sonde et la cible candidates en mettant en oeuvre un procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 10; o calculer une seconde affinité 0 de la sonde candidate avec chaque éléments d'un ensemble de brins nucléiques ne comprenant pas la cible candidate en mettant en oeuvre un procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 10; sélectionner, parmi les sondes candidates déterminées, au moins une sonde o la première affinité 0 est supérieure à un premier seuil Si prédéterminé ; et o chacune des secondes affinités 0 est inférieure à second seuil S2 strictement inférieur au premier seuil S1; fabriquer la puce à ADN avec chaque sonde candidate sélectionnée. 12. Procédé de fabrication d'une puce à ADN selon la revendication 11, consistant à sélectionner, parmi sondes candidates déterminés, au moins une sonde dont au plus N affinités calculées sont supérieures à un seuil prédéterminé et dont les autres secondes affinités calculés sont inférieure à un second seuil strictement inférieur au premier seuil.