Mots-Clés

bioinformatique réseaux métaboliques algorithmique théorie des graphes

Description

Description :

L’étude du métabolisme est un axe de recherche complexe mais essentiel pour développer une meilleure compréhension des systèmes vivants, en particulier des modulations métaboliques induites par des perturbations environnementales ou génétiques. Dans ce domaine, le laboratoire ToxAlim axe sa recherche sur l’évaluation des risques sur la santé humaine et animale de l’exposition à des contaminants alimentaires. L’équipe MeX (Métabolisme & Xénobiotiques), au sein de laquelle se déroulera le stage, s’intéresse plus particulièrement à la métabolisation des contaminants alimentaires (bioactivation / détoxification) ainsi qu’à la modulation par ces contaminants des réseaux métaboliques endogènes.
 

Aujourd’hui, l’analyse métabolomique non ciblée est l’une des méthodes d’investigation la plus utilisée pour l’étude du métabolisme. Cette méthode, couplée à l’analyse de grands réseaux (comme le dernier modèle du métabolisme humain qui compte plus de 8000 composés), complexifie fortement la tâche d’analyse du métabolisme, la rendant  longue et compliquée. Par conséquent, il est indispensable d’accompagner les scientifiques en proposant des méthodes bioinformatiques afin d’ améliorer l’étude des réseaux métaboliques.
 

Dans ce contexte, l’équipe a développé divers outils afin d’aider à l’exploration, l’analyse et la visualisation des réseaux métaboliques : Met4J, une librairie Java dédiée à l’analyse structurale des réseaux métaboliques ; MetExplore [1], une base de données de réseaux métaboliques offrant des outils pour l’analyse et l’étude des réseaux métaboliques et MetExploreViz [2], une librairie javascript dédiée à l’exploration et la visualisation de réseaux métaboliques. Cependant, dû à certaines spécificités des modèles du métabolisme et de leur étude, les algorithmes classiquement utilisés pour représenter graphiquement les réseaux de grande taille (comme les réseaux de transport et les réseaux sociaux), s'avèrent inadaptés pour les problématiques associées aux réseaux métaboliques. 
 

Le but du stage est de mettre en place une méthode de dessin adaptée aux réseaux métaboliques.
La première étape sera d’implémenter en Java la méthode décrite par Bourqui & al. [3].  La deuxième étape consistera à améliorer cette méthode afin d’essayer de l’optimiser visuellement et en temps de calcul en se basant sur les concepts de l’algorithmique et la théorie des graphes. 

Objectifs :

• Mettre en place en Java l’algorithme décrit dans l’article de Bourqui & al. [3]
• Améliorer la méthode, notamment pour les grands réseaux

Compétences requises :

• Maîtrise du langage Java
• Maîtrise des systèmes Git et Unix
• Des notions de bases en algorithmique et théorie des graphes
• Curiosité scientifique

Encadrement et conditions d’accueil :

Le stage sera réalisé au sein d’une équipe d’une dizaine de bioinformaticiens de l’unité Toxalim. Il sera encadré par Jean-Clément Gallardo (Ingénieur d’étude), Clément Frainay (chercheur) et Fabien Jourdan (chercheur).

Références :

[1] Ludovic Cottret, Clément Frainay, Maxime Chazalviel, Floréal Cabanettes, Yoann Gloaguen, Etienne Camenen, Benjamin Merlet, Stéphanie Heux, Jean-Charles Portais, Nathalie Poupin, Florence Vinson, Fabien Jourdan, MetExplore: collaborative edition and exploration of metabolic networks, Nucleic Acids Research, Volume 46, Issue W1, 2 July 2018, Pages W495–W502,

[2] Chazalviel M, Frainay C, Poupin N, Vinson F, Merlet B, Gloaguen Y, Cottret L, Jourdan F. MetExploreViz: web component for interactive metabolic network visualization. Bioinformatics. 2018 Jan 15;34(2):312-313. doi: 10.1093/bioinformatics/btx588. PMID: 28968733; PMCID: PMC5860210.

[3] Bourqui, R., Cottret, L., Lacroix, V. et al. Metabolic network visualization eliminating node redundance and preserving metabolic pathways. BMC Syst Biol 1, 29 (2007). https://doi.org/10.1186/1752-0509-1-29