Ressources
Base de données sur les mécanismes génétiques de la douleur chez l’humain
La Base de données sur les mécanismes génétiques de la douleur chez l’humain est une vaste compilation de polymorphismes mononucléotidiques (SNP pour single nucleotide polymorphism) associés à la douleur. La variabilité interpersonnelle dans l’étiologie de la douleur chronique, la sensibilité à la douleur aiguë et la réponse analgésique laisse entrevoir la présence de différences dans la prédisposition génétique, théorie étayée par les nombreuses études d’association génétique publiées au cours des vingt dernières années. En tant que marqueurs courants et, généralement, à faible effet de la variabilité génétique, les SNP jouent un rôle essentiel dans l’échantillonnage de cette prédisposition et dans le repérage des gènes modifiant le risque. Comme il y a régulièrement de nouvelles études sur la question, la base de données présente, sous forme de tableau, un résumé des associations SNP-phénotype, régulièrement mis à jour grâce à une revue manuelle de la littérature. On peut la consulter aux fins de référence et de formulation d’hypothèses qui pourraient conduire à une meilleure compréhension des mécanismes moléculaires sous-jacents et, par conséquent, à la mise au point de traitements personnalisés.
Les résultats sont présentés sous la forme d’un tableau à six colonnes : locus génétique (ou loci, s’il y a lieu), numéro de référence du SNP (rsID), allèle ou haplotype indiqué dans l’analyse d’association, direction de l’effet, phénotype associé et référence. Des informations supplémentaires s’affichent lorsqu’on passe le curseur sur un champ; les champs fournissent des liens vers la base de données de référence correspondante du National Center for Biotechnology Information et de PubMed. Les données peuvent aussi être téléchargées dans différents formats.
Human pain genetics database: a resource dedicated to human pain genetics research. . Pain 159(4):749-763. 2019.
Loci quantitatifs d’expression des caractères dans les ganglions spinaux chez l’humain (DRG-eQTLs)
Les SNP associés au degré d’expression d’un gène ou d’un exon sont appelés « loci quantitatifs d’expression des caractères » (eQTL pour expression quantitative trait loci). Nous avons cartographié les eQTL dans les ganglions spinaux chez l’humain, tissu très pertinent dans la recherche sur la douleur. Cette ressource fournit des données relatives aux eQTL traitées (SNP, gène, bêta, valeur p) et des fichiers d’entrée pour Matrix eQTL (génotype, taux d’ARNm, covariables).
Effect of genetic variability on gene expression in dorsal root ganglia and association with pain phenotypes. . Cell Reports 19(9):1940-1952. 2017.
Transcriptomes (format CEL; section « Échantillons ») disponibles dans Gene Expression Omnibus GEO.
Algorithme mRMR amélioré
L’algorithme mRMR amélioré correspond à la réimplémentation de l’algorithme de sélection de caractéristiques à redondance minimale et à pertinence maximale (mRMR pour minimum redundancy maximum relevance) donnant lieu à une performance considérablement accrue (au moins 1 000 fois supérieure lorsqu’on l’applique à de grands ensembles de données) et à une interface utilisateur améliorée. Cet utilitaire ne présente aucun inconvénient par rapport à la version originale de Hanchuan Peng; il offre plutôt les avantages suivants :
- Résultats identiques à ceux de l’implémentation originale de l’algorithme mRMR, par Hanchuan Peng, à l’exception de la préservation statistiquement insignifiante de la correspondance des rangs en cas d’égalité métrique;
- Intégration de toutes les améliorations apportées par l’implémentation de l’algorithme Fast-MRMR, de Sergio Ramírez;
- Améliorations de performance supplémentaires, telles que l’évitement du calcul d’informations mutuelles pour les attributs à entropie nulle, et sélection et utilisation minutieuses des structures de données;
- Résultats pour chaque attribut comprenant le rang de sélection, l’entropie, l’information mutuelle avec l’attribut de classe et le score mRMR, dans un format facile à analyser et adapté à la manipulation en aval;
- Fonctionnement direct à partir des données textuelles d’origine ne nécessitant pas de transformation en une représentation binaire unique;
- Echec contrôlé de l’analyseur de données robuste en cas de mauvaise entrée et signalement de l’emplacement de la première erreur;
- Code permettant la prise en charge modulaire des méthodes de discrétisation arbitraires; plusieurs exemples ont déjà été fournis et implémentés;
- Exportation possible du résultat de l’analyse et de la discrétisation aux fins de vérification et d’analyse à l’aide d’outils externes;
- Prise en charge du traitement de flux; fonctionne aussi bien en lisant un ensemble de données depuis l’entrée standard, un pipeline, un tube nommé ou par substitution de processus;
- Traitement des options conforme à POSIX utilisant la fonction standard GNU « getopt_long », y compris prise en charge complète de l’option -h/–help, messages d’erreur explicites, échec contrôlé et paramètres par défaut adaptés;
- Code base de haute qualité conforme à C++14.
Base de données sur les signatures transcriptomiques de la douleur
La Base de données sur les signatures transcriptomiques de la douleur est une vaste base de données contenant les résultats de plus de 300 analyses de gènes différentiellement exprimés provenant de divers organismes, tissus, sexes et phénotypes de douleur, recueillis à des moments variés. Malheureusement, comme suite à l’adoption de politiques de partage des données publiques, de plus en plus de données transcriptomiques accessibles au public ne peuvent être utilisées directement, en raison du format dans lequel elles sont déposées. L’extraction de résultats utiles nécessite des connaissances spécialisées en bio-informatique de même que l’utilisation d’ordinateurs puissants, ce qui, là encore, est souvent hors de portée pour de nombreux groupes de recherche. À partir de ces ensembles de données de microréseaux et de séquençage d’ARN accessibles au public, nous avons créé une base de données permettant aux scientifiques de rechercher les gènes, les voies ou les polymorphismes mononucléotidiques (SNP) qui les intéressent et de trouver les maladies pertinentes dans lesquelles les transcrits associés sont exprimés de manière différentielle, afin de corroborer leurs conclusions initiales. La base de données elle-même est également téléchargeable, ce qui permet aux chercheurs et chercheuses de mener leurs propres analyses en l’absence d’hypothèse.
On a conçu un site Web pour faciliter l’utilisation de la Base de données sur les signatures transcriptomiques de la douleur. Lorsqu’un utilisateur sélectionne le champ de recherche souhaité (gène, voie ou SNP) sur la page d’accueil, le site Web le redirige vers un formulaire à remplir. Pour obtenir des résultats de la base de données, l’utilisateur doit saisir le nom du gène, de la voie ou du SNP. L’utilisateur peut également filtrer les résultats en fonction de divers critères, tels que le sexe, l’espèce, le tissu et le type de test de douleur utilisé.
L’utilisateur lance la recherche, puis les résultats s’affichent sous forme de tableau contenant tous les résultats liés à sa requête. L’utilisateur peut aussi approfondir sa recherche à l’aide du champ situé dans le coin supérieur droit du tableau. En cliquant sur le nom de chaque colonne dans la partie « Column Description » (Description des colonnes), en haut de la boîte de résultats, l’utilisateur affiche la description de cette colonne. Le fichier Excel des résultats peut être consulté hors ligne; pour le télécharger, cliquer sur « Download Your Results » (Télécharger vos résultats).
Affiches présentées lors de conférences
- Rare Loss-of-function Variants Analyses Identified SLC13A1 Associated with Chronic Pain (Le gène SLC13A1 serait associé à la douleur chronique selon l’analyse de variants perte de fonction rares), par Xiang Ao, Marc Parisien, and Luda Diatchenko
- Association study on chronic pain from UK Biobank whole-exome sequencing cohort (Étude d’association sur la douleur chronique réalisée auprès de la cohorte de séquençage de l’exome entier de la UK Biobank), par Xiang Ao and Luda Diatchenko
- Relationship Between Physical Exercise and Pain Intensity. EFIC – 13th Congress of the European Pain Federation (Relation entre l’exercice physique et l’intensité de la douleur), par Ivan Chumakov et al.
- Understanding Pathophysiological Mechanisms of Chronic Pain Resolution in the Presence of Widespread Pain via Transcriptomics-Wide Analysis. Fibromyalgia – The 6th International Congress on Controversies in Fibromyalgia (Compréhension des mécanismes physiopathologiques du soulagement de la douleur chronique en cas de douleur généralisée, au moyen d’une analyse réalisée à l’échelle du transcriptome), par Ivan Chumakov et al.
- Genome-Wide Association Study And In-Vivo Functional Validation Implicate The Adaptive Immune System In Chronic Postsurgical Pain (Le système immunitaire adaptatif jouerait un rôle dans la douleur chronique post-chirurgicale selon une étude d’association pangénomique et une validation fonctionnelle in vivo), par Mohamad Karaky et al.
- The Role of Activated Serum in Preventing Long-Lasting Pain in a Chronic Post Surgical Pain Model in Mice (Le rôle du sérum autologue conditionné dans la prévention de la douleur persistante dans un modèle murin de douleur chronique post-chirurgicale),par A. Oveisi et al.