C’est la séance 2B0 de la formation 2013-2014.
Ce TP met en œuvre la recherche de sous-chaînes et l’utilisation d’heuristiques dans un contexte d’application à la génomique.
Il est inspiré par le document élaboré par Pierrick Bouttier au sein du groupe Algorithmique et Logique de l’IREM, lui même basé sur l’article À la recherche de régions codantes de François Rechenmann sur http://interstices.info, dont la lecture est par ailleurs chaudement recommandée.
Introduction
On reprend ici les deux premiers paragraphes de l’article de François Rechenmann, ce qui nous évitera de mal les reformuler (on le fait juste après en fait).
Stricto sensu, le génome d'un organisme est l'ensemble de ses gènes ; autrement dit, l'information nécessaire à ses cellules pour synthétiser les protéines qui assurent des fonctions diverses : structure, transport, catalyse, etc. Par extension, le terme génome désigne également le support physique de cette information, la molécule d'ADN (Acide DésoxyriboNucléique), composant des chromosomes présents au sein de chacune des cellules de l'organisme. L'ADN est un enchaînement de nucléotides de quatre types différents distingués par leur base azotée : adénine, thymine, cytosine et guanine, et notés par les initiales A, T, C et G. Et c'est cet enchaînement qui code l'information génétique, au même titre qu'une suite de 0 et de 1 peut coder un son, une image ou une suite d'instructions.
Au sein d'un gène, et plus précisément au sein de sa région codante (ou CDS pour CoDing Sequence), la suite des triplets de nucléotides, appelés codons, dicte la séquence en acides aminés de la protéine. La correspondance entre les 64 (4³) codons possibles et les 20 acides aminés constitue le code génétique, identique à peu de variantes près chez tous les organismes vivants.
En bref : le génome d’un organisme est une suite de nucléotides {A,T,C,G}, tandis que les gènes sont des suites de codons (triplets de nucléotides) consécutifs dans le génome.
Mais toutes les suites de triplets ne codent pas nécessairement des protéines : comment les identifier au sein du génome.
Début et fin des séquences codantes
Citons encore :
Les biologistes savent que le début d'une région codante dans un génome bactérien est marqué par un triplet ATG, appelé start, et sa fin par l'un des triplets TAA, TAG ou TGA, appelés stop.
Deux premiers problèmes se posent :
on ne sait pas par avance dans quel sens il faut lire le génome pour obtenir une séquence codante ;
- les gènes ne sont pas nécessairement alignés sur des positions multiples de trois nucléotides.
Il y a donc trois phases possibles dans chaque direction, et six manières en tout de lire dans le génome.
De plus, rien n’empêche des codons start de se ballader au milieu d’une séquence codante : ils codent alors l’acide aminé correspondant. Donc si on peut deviner où s’arrêter (les codons stop ne sont jamais traduits en acides aminés), il n’est pas évident de savoir où on commence.
Pire : rien n’empêche des codons start ou stop de se ballader à l’extérieur des séquences codantes ! À partir de ces informations, on ne peut donc qu’essayer de deviner où se trouvent les séquences codantes potentielles, au risque d’obtenir quantité de faux positifs.
C’est la première étape de ce TP.
Étant donnée une chaîne de caractères (nucléotides) 'A', 'C', 'G' et 'T', on cherche à obtenir la liste des séquences codantes potentielles, données par le sens de lecture et les indices des codons start et stop. On vous demande de réaliser l’heuristique suivante :
inspecter toutes les sous-chaînes délimitées par deux codons stop en phase,
au sein de ces sous-chaînes chercher le premier codon start en phase,
ce qui se trouve entre ce codon start (inclus) et le codon stop qui le suit (non inclus) est une séquence codante potentielle,
- ne retenir que les séquences codantes potentielles de plus de 300 nucléotides.
Note : On ne se préoccupera pas de la quantité de mémoire gaspillée en codant chaque nucléotide comme un caractère (c’est seulement quatre fois trop).
Afin de ne pas travailler dans le vide, on utilisera les résultat du séquençage de l’ADN d’un organisme particulièrement simple : Bacillus subtilis subsp. subtilis str. 168. Les données sont issues de la base European Nucleotide Archive (ENA) et se présente sous forme textuelle par lignes de 60 nucléotides.
Pour référence, voici la liste des nucléotides 285000 à 290999.
TTTAACGACTATCGCGGATATGTCCGCTGTACAGTGACGCCTCACCAAGTGGAAAGCCGA TTATCGGGTGATGCCATTTGTGACCGAGCCGGGCGCAGCCATTTCCACGCGGGCTTCATT CGTTTACCAGAAAGACCAAACCGGGTTGAGAAAGGTATCATCCACAACAATCCAAGGCGG GGTGAAGCAATCCGATGAGGTCGAAGAGGATCGTTTCTTTTCGCACAACAAAGCCCACGA AAAACAAATGATTAAGAAGCGTGCAAAAATCACGAATTAAGGAGTGGAAATTATGTTTTC AAACATTGGAATACCGGGCTTGATTCTCATCTTCGTCATCGCCCTCATTATTTTTGGCCC TTCCAAGCTGCCGGAAATCGGGCGTGCCGCCGGACGGACACTGCTGGAATTTAAAAGCGC CACAAAATCACTTGTGTCTGGTGATGAAAAAGAAGAGAAATCAGCTGAGCTGACAGCGGT AAAGCAGGACAAAAACGCGGGCTGAATGCTGATGAGGCAGACACCGGGTCTGCCTCTTTT TTTATGAAAGGGAGGGCTTTTTTGAATGGATAAAAAAGAAACCCATCTGATCGGGCATTT AGAAGAGCTTCGCCGCCGGATTATCGTCACCCTTGCGGCATTTTTTCTATTTCTCATCAC GGCTTTTTTGTTCGTACAGGACATTTATGACTGGCTGATCAGGGATTTGGATGGAAAGCT GGCTGTGCTAGGACCGAGTGAAATCCTCTGGGTGTATATGATGCTTTCCGGCATTTGTGC CATTGCGGCTTCTATCCCTGTTGCCGCGTACCAGCTGTGGCGTTTCGTTGCACCGGCGCT GACTAAAACGGAGCGCAAGGTGACGCTCATGTACATCATGTACATACCAGGTTTATTTGC GTTGTTTTTGGCGGGCATCTCCTTCGGATACTTTGTCTTGTTTCCGATCGTGCTCAGCTT TTTGACTCATTTATCCTCCGGCCACTTTGAAACGATGTTTACGGCTGACCGCTACTTTAG GTTTATGGTGAATTTGAGCCTGCCGTTCGGCTTCTTGTTTGAGATGCCCTTGGTGGTGAT GTTTTTAACAAGGCTGGGCATCTTAAATCCTTACAGACTGGCCAAAGCGAGAAAGCTTTC CTATTTTCTGCTGATTGTCGTGTCCATATTGATTACACCGCCTGATTTTATTTCTGATTT TCTCGTGATGATCCCGCTTCTTGTCCTGTTTGAAGTGAGTGTCACCCTATCGGCGTTTGT CTACAAAAAGAGGATGAGGGAAGAAACAGCGGCGGCCGCTTAGTGCAGCGTACCACCCGG TGACTTCACATCCTCATCATATTGTGCGGCCGTAACAGCGGCGATTCTCAATGCCCGGAC AATCGTGTCCAGGCTGAGGCTCGGCGCTGTTTTGTCGATTGTTTGCTGCGGAATGTAAGG AATATGAATAAAACCGCCGCGAATGTGTGGGGATGTCCGGCTAATGTGATCCATTAACCC GTAGAACAAATAGTTGCATACAAAGGTCCCCGCTGTGTAGGAAACCGCAGCTGGAATGCC GTGTTCCTTCATCTTAGCAGTCATTCGTTTCACGGGAAGCCTTGTCCAGTAAGCGGCGGG CCCATCTGGAGAAATCTCTTCATCAATCGGCTGATGTCCTTCGTTATCGGGGATTCGCGC ATCTGCAAGGTTGATTGCCACTCGTTCCGGTGTAATCTGCATCCGTCCTCCTGCTTGGCC GACACAAATTACGATATCTGGCTGATGTTTTTGAATGGCTTGGCGCAGAGTGTCCAGAGC GGATCTAAAGACGGTTGGAATTTGTTCCGCTGTAATAATGGCTTCTTCTGTCTCGAAGCC ATTAAGCCGTTTCGCCGCTTCCCATGATGGATTGACGGTTTCTTTGTCAAAAGGGTCAAA 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TGCTTCATTGTCAGCTGGCGGATTGAAAATAAGATAAGGCCGACAACGCCGACAATCAGC GACACGATAACAGTCGGGCTGGACCATCCCCCGGAGCCTTCACCCGCGTTGCTGAATCCG AATACAATGCCGCCGAAGCCAATCGTCGACAGGATGATAGACAATACATCGATTTTCGGC TTTGTCGTTTCAGATACATTTTGCATATATGCGATACCGAAAACAAGCGCCAGCACAAGG AATGGAAGAGAGATCCAGAAAATCCAGTGCCAGTTGAGATGCTCCAGAACCAATCCTGAG AAAGTTGGGCCGATGGCGGGCGCGAACATAATGACAAGCCCGATCGTTCCCATTGCGGCA CCCCGTTTATGAGGCGGGAAAATCACCAAGATTGTGTTAAACATCAGCGGCAGTAAAAGA CCGGTTCCAAGTGCCTGAACGATCCTTGCCGCTAATAAAAACGAGAAGCTCGGCGCAAGC GCCGCAATGAATGTACCTAAAATTGAAAAGATAAGTGACACGGTAAAAAGCTGTCTTGTT GTGAACCACTGCAACAGCAGTCCTGAAACAGGAACAAGGATACCGAGTACAAGCAGGTAG CCCGTCGTTAACCATTGGACGGTTGCCGCTGTAATGTTCAATTCCTTCATAAGGTCGGTT AACGCAATATTCAGCGCTGTTTCACTGAACATGCCGATAAAACCGGCCAACAGCAAGGAA ATCATAATCGGCATCACTTTGTATTGCTGAGATGCTTTAGCTGTTGTTTCCAAAATCATT TCCCCTCTCTATCAACTGCATGTAGTATGTCGTTTTTTTTATCTCTTCAGCAGGTCAGGA ATGCAGCTGGAGATATGAAGGAGCGGCGTACTGTTTTTTGCCGTCAAAGATAAAAGGATG CCGCCTTCAATCATCGCGTTAACCACAGTGCTGGCTTCTTTTGCACGGCTCTCGCTGCAG CCAGTCTGCCGCAGTTTTTCCTCATACACAGAGGCCCATTCTTTGTAGGCTTCATGACAG GCTTCGCGCAACGGTTCGCTTTTCAATGACGTCTCAGCCGCTAGCAAGCCCACAGGCAAG CCTTCAATGTCTTCCGTACATGAAAACTGGCAGGAGAGCTCCTTCAAAAAGGCTTGAATG CCTTCCGCTGGATCGGTGCAGGCTTCCATGCAGTCCGCGATTTTCTGACGGATATACTCC TTCATCTCATTCACGGCTTCGATCGCAAGCTGTTCTTTACCCCCGGGAAAGTGGTAGTAA AGAGAGCCTTTAGGCGCGCCGCTTTCCTTTATAATCTGGTTCAGCCCCGTGCCGTAATAC CCTTGCAGCTGAAAAAGCCGGGTAGCTGCCGAAAGGATTTTCTCACGGGAATCTCCATAA CTCATAACATTCCCACCTTACTGAATTGCAATCAAAAATATAGTGACTGGTCTATTATCT TGATTCAATCATCAATTGTCAAGAAAAATTCATTGTATGAAAAGACAAAAAAAGAAGGAT ATGACAACAAAAAATACTGAGAGAAAAGCTGACTGATCTTTTGACTGAATAGATAAAATG TACAATGATTAATCATCATATGGATGTAAGGAGAGAAATAGATGAAAAAACAACGAATGC TCGTACTTTTTACCGCACTATTGTTTGTTTTTACCGGATGTTCACATTCTCCTGAAACAA AAGAATCCCCGAAAGAAAAAGCTCAGACACAAAAAGTCTCTTCGGCTTCTGCCTCTGAAA AAAAGGATCTGCCAAACATTAGAATTTTAGCGACAGGAGGCACGATAGCTGGTGCCGATC AATCGAAAACCTCAACAACTGAATATAAAGCAGGTGTTGTCGGCGTTGAATCACTGATCG AGGCAGTTCCAGAAATGAAGGACATTGCAAACGTCAGCGGCGAGCAGATTGTTAACGTCG GCAGCACAAATATTGATAATAAAATATTGCTGAAGCTGGCGAAACGCATCAACCACTTGC TCGCTTCAGATGATGTAGACGGAATCGTCGTGACTCATGGAACAGATACATTGGAGGAAA CCGCTTATTTTTTGAATCTTACCGTGAAAAGTGATAAACCGGTTGTTATTGTCGGTTCGA TGAGACCTTCCACAGCCATCAGCGCTGATGGGCCTTCTAACCTGTACAATGCAGTGAAAG
De la grande littérature n’est-ce pas ?
Cette liste peut-être téléchargée dans le fichier bsubtilis.285000-290999.txt. Le génome complet (environ quatre millions de nucléotides) est aussi disponible en version compressée.
Une tâche auxiliaire pour exploiter ces données sera d’écrire une petite fonction qui prend en argument le nom d’un fichier au format ci-dessus, et retourne le contenu de ce fichier sous la forme d’une chaîne de nucléotides 'A', 'C', 'G' ou 'T'.
Testez votre algorithme de détection sur ces données conséquentes.