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Résultat de recherche d'images pour "london calling nanopore"Le London Calling a été l’occasion pour Oxford Nanopore Technologies (ONT) de frimer un peu avec des annonces et une gamme de séquenceurs ciblant des marchés très différents. Cette technologie de rupture risque d’être un tsunami technologique pour finir par déferler dans nos vies, car avec un séquenceur qui tient dans la poche et se connecte à un smartphone, ce qui était hier science fiction devient réalité.

ONT a fourni, en ce début de mois de mai 2017, informations concernant les développements technologiques et les perspectives de commercialisation. L’une d’elles, concerne une nouvelle « flow cell » pour MinIon, appelée Flongle (Flow Cell Dongle) pour les applications de diagnostics cliniques. Le développement du Flongle aidera également le travail de l’entreprise sur SmidgION, un séquenceur miniature avec de petites flow cells alimentées par un téléphone mobile (voir la photo ci-dessous).

Clive Brown, responsable technologique d’ONT, a donc présenté diverses mises à jour lors du « London Calling 2017 », le grand barnum des utilisateurs de la technologie, en ce début de mois de mai. En ce qui concerne le séquenceur MinION, Brown a déclaré que la technologie est d’ores et déjà capable de délivrer plus de 20 Gb de données par run de 48 h. (Actuellement, les utilisateurs sont plus autour des 15 Gb, ce rendement plus limité serait partiellement lié à la préparation de la bibliothèque, en particulier la quantification appropriée de la taille et de la quantité d’ADN de départ, selon Brown).

En mars, la société avait parlé d’une nouvelle méthode de séquençage, appelée séquençage 1D2, où les deux brins d’une librairie bicaténaire sont poussés par nanopore séquentiellement sans être physiquement connectés. La méthode contourne un brevet détenu par Pacific Biosciences et aboutit à des lectures plus précises que la seule lecture 1D, où seul un brin de la librairie constituée est séquencé. ONT prévoit de publier le kit de séquençage 1D2 courant mois de mai 2017, ainsi qu’une nouvelle chimie appelée R9.5. Les kits 2D ne sont plus disponibles et l’entreprise vient juste d’interrompre les anciennes cellules R9.4.

Dans l’ensemble, la précision de lecture brute est maintenant supérieure à 90 % pour la chimie R9.4 et supérieure à 95 % pour la  R9.5 (en mode 1D2), ces deux chimies tournant à 450 bases / min.

prix_flow_cell

Ci-dessus, les prix actuels de la chimie 9.5. Là où l’on constate que le prix décroit drastiquement avec la quantité commandée… je pense qu’une mutualisation ou la création d’une centrale d’achats s’imposent ! Avec cette nouvelle chimie,ONT a diffusé une nouvelle version, la 1.6, de son logiciel MinKnow ainsi que de son basecaller Albacore (maintenant en 1.1). En outre, ONT a récemment commercialisé des kits de séquençage direct d’ARN et diffusé un pipeline pour réaliser le profil de résistance aux antibiotiques appelé ARMA (an analysis workflow for identification of antibiotic-resistant microorganisms in real time). À partir d’août, la société prévoit d’envoyer des flow cells à la température ambiante, des développements sont en cours pour allonger leur date limite d’exploitation (aujourd’hui une flow cell reçue doit être utilisée sous 8 semaines).  Toujours visant le marché de l’utra-portabilité, en visant la décentralisation de l’acte de séquençage, ONT développe également un petit module de calcul pour le basecalling qui ferait environ la moitié de la taille du séquenceur MinION et pouvant y être directement connecté. Sur ce volet de la portabilité, le dispositif de préparation d’échantillons, VolTrax (voir vidéo ci-dessous), d’Oxford Nanopore est maintenant entre les mains de plus de 50 utilisateurs qui ont récemment reçu leurs premiers kits. La société développe actuellement un kit à base de transposase rapide et un kit d’indexation 4-plex rapide.

voltrax

Les chercheurs de l’entreprise travaillent déjà sur une nouvelle version, VolTrax V2, qui devrait être disponible à la fin de 2017. Cette version permettra la PCR, la quantification des échantillons et le contrôle de la qualité des échantillons, tout en utilisant les mêmes aimants et appareils de chauffage que la version actuelle. Il sera également capable de gérer plus d’échantillons et d’exécuter des protocoles de préparation d’échantillons plus complexes. Il sera livré avec un chargeur de réactif avec des réactifs lyophilisés (lyophilisés, c’est mieux, parce que le séquenceur qui tient dans la main c’est bien, mais s’il vous faut un congélateur pour réaliser, sur le terrain, la moindre réaction…)

En mars, Oxford Nanopore a annoncé le lancement du GridIon X5, un séquenceur nanopore de bureau (et non plus de poche comme le MinION) pouvant permettre de travailler jusqu’à 5 flow cells à la fois et disposera d’un débit de 100 Gb par run de 48 heures. La plate-forme est livrée avec un cluster local de calcul haute performance qui permet le basecalling en temps réel ainsi que l’analyse des données. La première unité a été expédiée en début de semaine (en atteste la photo ci-dessous)

La société a récemment utilisé le GridIon pour séquencer un génome humain à 20 X, en utilisant 5 flow cells et la chimie R9.4 (en mode 1D).

Le GridION X5 permet d’exécuter simultanément ou individuellement jusqu’à cinq expériences; Les utilisateurs peuvent choisir d’utiliser tout ou partie de cette ressource à tout moment. La version actuelle de la chimie et du logiciel permet de générer jusqu’à 100 Gb de données pendant une exécution GridION X5 et le module de calcul peut analyser ces données en temps réel.

En utilisant la même technologie de base que le MinION et PromethION, le GridION X5 offre la possibilité de séquencer ADN et ARN en temps réel (dans la vidéo ci-dessous Clive Brown se transforme en Pipetman pour la promotion du GridION) :

GridION pricing

gridion

Oxford Nanopore devait envoyer il y a peu les premiers consommables pour PromethION permettant de délivrer 50 Gb et pourraient en générer jusqu’à 120 Gb /jour dans un futur proche. En vitesse de croisière cette configuration sera capable de générer plus de données que le NovaSeq d’Illumina. Du lourd, du gros et du très petit : de quoi satisfaire les plateformes de séquençages et bientôt certainement des utilisateurs non touchés actuellement par la technologie aujourd’hui, puisque la version ci-dessous permet de préparer une librairie et de la séquencer avec quelques breloques qui tiennent dans le creux d’une main !

La quête du read de 1 Mb : F1000Researchblog

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Le choix d’une méthode analytique confortable, fiable, adaptée au profil de données (avec un peu ou beaucoup d’erreurs liées à la technologie de séquençage utilisée), à votre degré d’expertise, est souvent un casse-tête et un dédale qui occupent certains partenaires d’un projet nécessitant le recours à une analyse métagénomique ciblée. D’autres encore décident de ne pas décider, de ne pas se lancer dans le labyrinthe et votent ainsi pour une solution tout-terrain, sorte de martingale génomique, proposée par des prestataires de services.

Cet article de Plos One : Assessment of Common and Emerging Bioinformatics Pipelines for Targeted Metagenomics  tente – ayant un conflit d’intérêt majeur, je n’en ferai pas la critique – d’identifier les grandes approches algorithmiques disponibles. Quels sont les paramètres influençant la qualité des résultats ?

journal.pone.0169563.g001

Ce travail a permis de fournir un canevas généralisable permettant d’évaluer un pipeline analytique et d’observer dans quelle mesure ce dernier influe sur la qualité des résultats. Concernant le protocole mis en place ainsi que d’autres ressources nécessaires (jeu de données simulées, réelles etc.) vous pourrez consulter la page dédiée à ce travail sur le site de PEGASE-biosciences.

Un petit tableau synoptique permet de synthétiser les caractéristiques principales des pipelines évalués dans l’article.

journal.pone.0169563.g010

 

Photo du profil de Oxford Nanopore Technologies LtdLe 12 décembre 2016, Oxford Nanopore a annoncé avoir levé 126 Mega USD en s’appuyant largement sur un fond d’investissement chinois. La société, spécialisée dans le séquençage de 3ème génération est aujourd’hui valorisée à hauteur de 1,25 milliard de livres. Cette technologie qui s’est laissée désirer serait elle sur le point de révolutionner les applications du séquençage haut-débit ?

En effet, la promesse de décentralisation du séquençage portée par le MinION est séduisante (un séquenceur légèrement plus grand qu’une clé usb a permis de séquencer Ebola en Guinée). Evidemment, à grand renfort de communication dont nous nous faisons d’ailleurs souvent écho, Oxford Nanopore Technologies (ONT) entretient le désir pour créer une attente motivant les levées de fonds, ces mêmes fonds qui permettront de développer les forces de ventes nécessaires au déploiement de la technologie. ONT affiche d’ores et déjà une centaine de publications scientifiques. Pour répondre à l’épineuse question « est ce que ONT est une technologie de rupture (disruptive innovation)? », on fait appel au modèle de Clayton Christensen.model de christensen

Christensen a développé sa théorie en s’intéressant à plusieurs industries et notamment au secteur de la santé. Selon lui, l’innovation de rupture est un agent de transformation d’une industrie, et elle repose sur trois leviers :

  • Un développement de la technologie et du savoir en général du domaine qui deviennent de plus en plus accessibles
  • De nouveaux modèles économiques
  • Un nouveau réseau de valeur

Ainsi que tente de le montrer le graphe ci-dessus, au départ, une innovation en rupture est moins performante que ce qui peut exister sur le marché. Ceci est vrai jusqu’à ce qu’elle progresse pour, au final, redéfinir le marché (l’exemple de l’appareil photo numérique est pas si mauvais puisque l’on comprend qu’il fait sonner le glas de la pellicule argentique aujourd’hui devenu un marché de niche).

Selon beaucoup d’observateurs, le marché du séquençage va être profondément changé par l’amélioration de la technologie que propose ONT. Ainsi tel que le prévoit le modèle de Christensen, ONT va toucher des « consommateurs » qui n’ont aujourd’hui même pas connaissance du principe même du séquençage haut-débit. Pensons qu’aujourd’hui des botanistes échantillonnent à l’aide du MinION, des espèces végétales en Amazonie pour les séquencer afin de formellement identifier de nouvelles espèces.

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Donc au départ une technologie disruptive possède des performances dégradées par rapport à la concurrence… puis les améliorations successives permettent d’amorcer un franchissement exponentiel des lignes (rouges sur le schéma ci-dessus). Ces lignes sont liées aux applications, elles-mêmes fonction des performances attendues par les divers segments de marché.

Le 17 Octobre 2016 avec l’arrivée de la chimie 9.4 qui délivre ~ 10 Gb de débit avec une précision de 92% sur lecture 1D, et une précision de 99% + chez (certains) clients sur les lectures 2D (97% Sur leur site Web), il semble qu’ONT ait amorcé son exponentielle ascension. Ces améliorations remarquables de performance (accroissement du débit par un facteur de 40 au cours des 2 dernières années) ont permis à la technologie d’atteindre un point d’inflexion et peuvent maintenant satisfaire les attentes liées aux applications « bas de gamme » (les maladies infectieuses, l’analyse de microbiome, l’assemblage de novo, l’assemblage de petit génomes, et même les applications cliniques à moyen terme). Au 30 septembre 2016, la société dénombrait environ 3 000 unités sur le terrain pour plus de 2 200 clients. Sur la base des développements au cours des 2 derniers mois, nous prévoyons que ce nombre augmentera rapidement en 2017, car la société et la technologie (PromethION – environ une douzaine ont été expédiés à ce jour) continueront sur leur lancée.

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Un article du Sydney Morning Herald du 20 novembre 2016 réalise un assez bon plan de communication pour la société Microba.

L’objet : les tribulations gastro-dentaires d’un testeur du service que souhaite bientôt proposer la société investissant le marché de la métagénomique personnelle… Dans la roue des sociétés proposant des services de génomique personnelle voire de génomique récréative, voici venir celles proposant d’appliquer le séquençage haut-débit couplé à de l’analyse automatisée de séquences pour révéler une part de ce qui constitue votre microflore corporelle. Presque triviales, ces analyses métagénomiques sont aujourd’hui à la portée de qui peut les payer. Vous qui ne savez qu’offrir à Noël… peut être une piste de cadeau ! La question que l’on peut légitimement se poser est : à quelles fins analyser votre flore intestinale…? revenons sur l’article du Sydney Morning Herald pour tenter d’y trouver un intérêt ou deux.

microba

L’article commence sur un mode enthousiaste, la technologie permet de révéler une part de notre microbiote… à quoi bon s’en priver ? Le gonzo-journaliste rédacteur de l’article se propose comme cobaye et reçoit des « cotons tiges » de prélèvements qui lui permettent de procéder à l’envoi d’échantillons censés être des prélèvements de sa microflore corporelle -buccale et intestinale. Pas simple l’échantillonnage de la flore intestinale avec un coton tige ! Ainsi que le dit Dr Alena Rinke, porte-parole de Microba : « la recherche dans ce domaine vient d’exploser au cours des cinq ou dix dernières années. Nous constatons qu’il existe un nombre incroyable de liens entre les microbes de notre corps et des états pathologiques« . Ces « liens » peuvent être très divers : diabète, cancer du côlon, maladie inflammatoire de l’intestin, mélanome, polyarthrite rhumatoïde. En guise de commentaire, disons que tout comme corrélation n’est pas raison, liaison n’est pas causalité non plus. L’argument santé finit de motiver  le jeune investigateur de sa flore intérieure. Donc le journaliste expédie ses cotons tiges à la société australienne qui réalise une métagénomique ciblée (séquençage haut-débit d’une portion du gène de l’ARN 16S).

microba_connecting you to your microbes

Six semaines plus tard, ses résultats lui parviennent. Bilan : beaucoup de Ruminococcus, Blautia, Prevotella copri. Le petit bestiaire personnel qu’il héberge le fascine. Le test de Microba tente de mettre une couche d’interprétation de ces données de séquences mais le rendu semble un peu insatisfaisant pour le jeune intrépide. Il demande au professeur Andrew Holmes (plutôt sceptique sur l’intérêt du service) d’examiner rapidement ses résultats. La première métrique clé qui lui saute aux yeux est le nombre de Proteobacteria présente, dit – il. » En général, une personne en bonne santé a une faible proportion de bactéries dites « pro-inflammatoires ». Il faudrait pour Proteobacteria être inférieur à 5 %, et idéalement moins de 2 %. »

Le journaliste se voit rassuré avec une proportion de Proteobacteria, inférieure à 1 %.

Son microbiote est légèrement plus diversifié que la moyenne – c’est un bon point. Cela signifie qu’il est en bonne santé avec/grâce à un régime alimentaire équilibré et lui-même diversifié. Dans l’ensemble, le test de Microba conclut que sa flore intestinale suggère qu’il est en «excellente» santé avec un IMC de 20,7. Basé sur l’information de son microbiote, le test prédit qu’il a 28 ans (plutôt pas mal puisqu’il en accuse 26, avec un IMC de 21,9).

L’enthousiasme retombe un peu quand le cobaye-journaliste promoteur du service de Microba apprend qu’il a des proportions de Dialister en quantités supérieures à la moyenne. Dialister est un bon prédicteur de la gingivite. Il va donc se programmer une visite chez le dentiste ce qui fait toujours plaisir !

Comme l’a fait remarquer le professeur Holmes, les résultats reçu par le journaliste comporte beaucoup de données intéressantes – mais pas beaucoup d’idées utiles. A l’instar de ce que l’on a pu constater pour d’autres fournisseurs de « génomique personnelle », chaque échantillon reçu par Microba permet d’améliorer sa méthode de prédiction d’éléments interprétés du microbiote. Le service sera lancé au public au début d’année 2017.Afficher l'image d'origine

Moralité : à moins d’avoir un Holmes sous la main, ces sociétés devront fournir à leurs clients des résultats automatiquement pré-interprétés pour que ces derniers puissent avoir un outil influençant leur mode de vie ou leur gestion de planning-dentiste. En effet, l’inventaire à la Prévert de ce que l’on a dans le ventre n’a que peu de sens et nécessiterait d’être remis en perspective. Cette liste, ces métriques devraient être rattachées à la singularité du client du service pour réellement pouvoir lui être utiles. Un modèle prédictif basé sur une méthode d’apprentissage automatique ne peut suffire ! On comprend que plus Microba va séquencer, plus précis sera son modèle mais son développement futur passera par une meilleure intégration d’un résultat interprétable par le commun des mortels.

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MiSeqDx

Il y a peu, le système MiSeqDx a été la première plate-forme de séquençage haut-débit approuvée par la FDA (US Food and Drug Administration) pour le diagnostic in vitro (IVD). Ceci élargit encore les applications de ces couteaux suisses de la génomique pour aller flirter avec les promesses d’une médecine de précision. C’était, en partie, le souhait des promoteurs des séquenceurs de paillasse (benchtop sequencer) du MiSeq en passant par le Ion Torrent pour aller jusqu’au prometteur séquenceur-clé USB, d’Oxford Nanopore. Ce dernier permet une analyse en temps réel des données générées par le séquenceur. Ce mode opératoire, le temps réel, trouve tout son sens dans le cadre d’applications cliniques où le temps est l’ennemi du clinicien.

Alors que les mappeurs permettant de confronter des reads générés à une référence génomique, sont optimisés pour être de plus en plus rapides, il est très étonnant voire absurde de constater que cette étape ne pouvait être réalisée qu’une fois le run de séquençage, terminé. Aujourd’hui, cet affront fait au bon entendement est en passe d’être réparé dans cette publication, d’octobre 2016, dans Bioinformatics où l’équipe de bioinformatique du Robert Koch Institute propose une première approche dans le sens d’une analyse en temps réel (à base d’extension de k-mers). Une affaire à suivre et un code source disponible : https://gitlab.com/SimonHTausch/HiLive

Source de l’article : HiLive – Real-Time Mapping of Illumina Reads while Sequencing, Bioinformatics. 2016 Oct 29

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Escalona et alLe fait de simuler des données de séquençage est une approche de plus en plus populaire pour qui aime à jouer avec les solutions analytiques de séquençage haut-débit. Il va sans trop de développement nécessaire que l’une des caractéristiques de ces jeux de données synthétiques est leur totale maîtrise (organisme(s) à l’origine de la séquence, taux d’erreurs, d’insertion, de délétion, % de séquences contaminantes etc...). Le tout permettant relativement aisément d’exploiter des métriques telles que la F-measure qui peut se définir comme, un métrique qui combine la moyenne harmonique du rappel (sensibilité) et de la précision (spécificité), ceci donnant {\displaystyle F=2\cdot {\frac {({\text{précision}}\cdot {\text{rappel}})}{({\text{précision}}+{\text{rappel}})}}}

A des fins de comparaisons de différentes méthodes: plus une F-measure est élevée et proche de 1, plus votre méthode de mapping de reads, par exemple, sera jugée performante (encore faut il que le temps d’exécution soit jugé acceptable). Plus trivialement, ces reads synthétiques permettent de prendre en main les ressources, les logiciels et autres contingences nécessaires à une analyse post-séquençage liée à une technologie que vous souhaiteriez maîtriser. Des technologies pour lesquelles, trouver des données contrôlées, conformes à vos attentes, est plutôt difficile à exhumer. Certes la banque SRA du NCBI héberge une grande quantité de données produites sur un large spectre de technologies mais principalement dans un contexte de recherche donc difficilement contrôlable. Seules les séquences relatives à des run test, à partir de l’ADN d’organismes pris comme calibrateurs, telle que la coli DH10B  permettent d’appréhender ces données en réalisant l’hypothèse que l’organisme séquencé correspond parfaitement à la séquence de référence disponible (est ce systématiquement le cas ? nous pouvons largement en douter…).

Quoi qu’il en soit un nombre croissant d’outils est disponible. Ces outils plus ou moins paramétrables permettent de simuler des données d’à peu près n’importe quel séquenceur… La publication de Merly Escalona et al. dans le Nature Reviews (Genetics) de juin 2016 vous est disponible en cliquant sur l’image « A comparison of tools for the simulation of genomic next-generation sequencing data » en tête de cette article. Cette publication est, à ce jour, le plus complet tour d’horizon de cette problématique liée aux simulateurs de données de séquençage… problématique qui n’est pas le seul apanage des bio-informaticiens ou bio-analystes…

simulateurs_reads

Ce schéma reprend les caractéristiques de la vingtaine de simulateurs abordés dans la publication Escalona et al.

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Afficher l'image d'origineSi vous vous intéressez au séquençage haut-débit, que vous souhaitez avoir un panorama des diverses technologies à disposition et que vous êtes friands de schémas de principe: la publication de Sara Goodwin, John D. McPherson & W. Richard McCombie.  Cet article publié dans la revue Nature de mai 2016 promet de faire un retour en arrière sur 10 ans d’évolution du séquençage haut-débit. Elle parvient à tenir ses promesses et livre effectivement des schémas (avec la charte graphique « Nature ») très bien faits, très pédagogiques ! En outre, le tableau (Table 1 | Summary of NGS platforms) permet à tous les pourvoyeurs de projets nécessitant le recours à du séquençage, d’avoir un pense bête sous la main pour associer la bonne technologie à la question biologique qui leur incombe… Et comme vous êtes pressés, vous pourrez retrouver l’intégralité de cet article en vous promenant et cliquant sur l’image ci-dessous.

Sara_Goowdin et al

 

Afficher l'image d'origineA moitié scientifique et à moitié homme d’affaire, Craig Venter qui n’a pas très bon goût concernant les couvertures de ses livres essaie de mettre la main sur les données de plusieurs centaines de milliers à plusieurs millions de génomes (séquences totales ou profils génétiques).  Mais que l’on se rassure c’est pour le bien de l’humanité ou au moins de la transhumanité !

Depuis 2005, les technologies de séquençage n’ont cessé d’être plus rapides et moins chères. En 2014, plus de 225.000 génomes humains étaient déjà séquencés grâce à plusieurs initiatives dont le fameux « 100 000 Genomes Project » britannique lancé en 2013. Début 2014 Illumina lançait une campagne de publicité mettant en scène le HiSeqX Ten, le premier séquenceur permettant d’atteindre la promesse d’un coût de séquençage humain à 1000 $. Cette année AstraZeneca annonçait sa collaboration avec le Human Longevity Institute de Craig Venter permettant à ce dernier un accès aux génomes ou profils génomiques de 2 000 000 de personnes d’ici 2020. En utilisant la seule séquence d’ADN, Venter dit que son entreprise peut maintenant prédire la taille, le poids, la couleur des yeux et la couleur des cheveux d’une personne, et produire une image approximative de son visage. Une grande partie de ces « détails » est dissimulé dans les variations rares, dit Venter, dont le propre génome a été mis à disposition dans les bases de données publiques depuis plus d’une décennie. Soit dit en passant, même ce promoteur d’un certain transhumanisme regrette son geste : « Si je devais conseiller un jeune Craig Venter », je dirais, réfléchissez bien avant que vous veniez déverser votre génome sur Internet« …

Quelques questions centrales demeurent et l’une d’elle consiste à envisager que le génome d’une personne n’est pas du ressort de sa seule propriété… en effet, rendre disponible son génome revient à rendre disponible une partie des informations de ces enfants et des enfants de ceux-ci etc. Effectivement, les promoteurs de la génomique à large échelle envisagent de dépasser les problématique de l’héritabilité cachée (à ce sujet, lire l’excellent article de Bertrand Jordan dans M/S : Le déclin de l’empire des GWAS). Voici un extrait très pertinent qui explicite ce problème : « Les identifications réalisées dans le cadre des études GWAS sont certes scientifiquement valables et utiles pour la compréhension du mécanisme pathogène (donc porteuses d’espoirs thérapeutiques), mais, rendant compte de moins d’un dixième des héritabilités constatées, elles passent visiblement à côté d’un phénomène important… Comment résoudre ce paradoxe ? Il faut pour cela revenir sur ce qu’examinent réellement les GWAS. Elles se limitent aux Snip, faisant (pour le moment du moins) l’impasse sur les copy number variations (CNV), ces délétions, duplications ou inversions dont on a découvert récemment plusieurs centaines de milliers dans notre génome. Et même pour les Snip, elles ne donnent pas une image complète des variations génétiques entre individus. Par la force des choses, les 500 000 Snip représentés sur les puces d’Affymetrix ou d’Illumina (et qui ont préalablement été étudiés par le consortium HapMap) correspondent à des poymorphismes assez facilement repérables dans un échantillon de population : la règle adoptée a été de ne retenir que les Snip pour lesquels la fréquence de l’allèle mineur est au moins égale à 5 %. Cet usage était nécessaire pour limiter les difficultés dans le positionnement des Snip lors de l’établissement des cartes d’haplotypes ; mais il a pour conséquences que les GWAS n’examinent que les variants fréquents… Selon une hypothèse largement répandue, les maladies multigéniques fréquentes (diabète, hypertension, schizophrénie…) seraient dues à la conjonction de plusieurs allèles eux aussi fréquents : c’est la règle « common disease, common variant » souvent évoquée depuis une dizaine d’années. Les résultats de la centaine d’études d’association pangénomiques pratiquées à ce jour indiquent que cette hypothèse est très probablement fausse : les variants communs ne rendant compte que d’une faible partie de l’héritabilité, le reste est vraisemblablement dû à des variants rares (ponctuels ou non) dont ces études ne tiennent pas compte puisque les puces utilisées ne les voient pas. »

 Ainsi, pour franchir ce cap, une solution simple est envisagée : le changement de résolution avec pour credo le passage de profils génomiques (quelques millions de SNPs) à l’intégralité du génome… et après l’épigénome et en même temps le métagénome. Si ces sciences bâties sur une technologie en pleine révolution permettent l’accès à un patrimoine humain universel (l’information génomique quasi exhaustive), si ces sciences renouvellent sans cesse leurs promesses -il faut des fonds et donc convaincre les pouvoirs publics pour acheter la technologie américaine qui permet d’accomplir ces sciences- hypothéquer le patrimoine humain ou pire le privatiser pourrait être une erreur dramatique dont on a du mal à mesurer l’étendue des conséquences.

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Une jeune start-up est née en mai 2012 : cette société issue du CNRS est porteuse d’une innovation dans le secteur du séquençage haut-débit. Enfin, une alternative française aux anglosaxons qui  sont présents sur le marché depuis une dizaine d’année ! Maintenant… espérons que ce nouveau né n’arrive pas trop tard sur un marché animé par des fournisseurs de séquenceurs de 2ème génération (un marché mature) et d’autres fournissant des solutions de 3ème génération, riches de promesses.

PicoSeq derrière ce nom emprunt d’humilité se cache une technologie de séquençage des plus ingénieuses : en effet, SIMDEQ™ (SIngle-molecule Magnetic DEtection and Quantification) la technologie de PicoSeq utilise une approche biophysique pour extraire des informations à partir de la séquence d’ADN ou d’ARN.

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En s’appuyant sur cette représentation schématique tirée de Ding et al. (Nature Methods, 2012), on y voit un peu plus clair. Des fragments d’ADN ou d’ARN que l’on souhaite analyser servent de matrice pour la réalisation d’une librairie en «épingle à cheveux». Pour chaque épingle à cheveux, un côté d’un brin d’acide nucléique est attaché sur une surface solide plane et l’autre à une bille magnétique. En plaçant les billes dans un champ magnétique, modulant celui-ci de manière cyclique, les épingles à cheveux peuvent être auto-hybridées ou non (zip ou unzip). Ce processus peut être effectué des milliers de fois sans endommager les molécules constitutives de la librairie. La position de chaque bille est suivie à très haute précision permettant de voir ce processus d’ouverture et de fermeture en temps réel: nous avons donc là un signal brut permettant, en fonction de la force appliquée pour ouvrir totalement l’épingle à cheveu et des séquences d’oligonucléotides séquentiellement introduites dans le système de modifier la distance bille-support et de jouer sur le temps nécessaire où la force s’applique pour ouvrir l’épingle à cheveu…

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La figure ci-dessus (présente dans les données supplémentaires de l’article sus-cité) permet d’appréhender le potentiel de discrimination de la méthode… où le temps de blocage est fonction du nombre de mésappariements et de la position de ces mésappariements…

Finalement si l’aspect technique est intéressant puisqu’en rupture avec les méthodes proposées par PacBio certainement un peu moins avec le système proposé par Oxford Nanopore Technologies, si la perspective annoncée par PicoSeq est réellement séduisante: l’accès modifications épigénétiques de l’ADN, la question centrale est de savoir si le pas de la commercialisation (dans des conditions propices au succès) d’un tel outil, sera franchi.

Un article d’ Atlantico de septembre 2015, titré : les trois raisons pour lesquelles la France est incapable de rivaliser avec les géants américains de l’analyse ADN, est assez éclairant pour imaginer comment la concrétisation d’une preuve de concept peut être un chemin ubuescokafkaïen. Pour illustrer cela les propos de Gordon Hamilton, le directeur de la startup PicoSeq qui s’inquiète sur les entraves « typically french » peuvent faire office de témoignage. Ce dernier s’inquiète : « La qualité de la recherche scientifique (en France) est incroyable, l’une des meilleures » « le seul souci, c’est que l’on a beaucoup de difficultés ici à transformer ces recherches en vrai business » pour finir par citer en exemple les lenteurs administratives spécificités latines : « nous avons mis presque deux ans pour négocier les licences nécessaires aux brevets de Picoseq. Le même processus en Californie prend entre deux semaines et deux mois. Sur un marché aussi rapide que celui-ci, deux ans c’est très long. Tout change vite, c’est donc impossible pour nous d’être de sérieux concurrents de ces sociétés américaines qui ont toujours un temps d’avance ».

Oxford Nanopore Technologies (ONT) crée un nouveau marché pour le séquençage haut-débit: le séquençage (haut-débit ?) à la portée de tous et en mode tout-terrain… mais pourquoi faire ? Le principe de cette technologie a été abordé dans plusieurs de nos articles : les données produites sont constituées de longs reads (quelques milliers de bases frôlant les 10 kB de moyenne), des reads assez bruités au-delà de 10 % d’erreurs; suffisamment longs pour permettre une identification quasi-certaine mais encore trop bruité (et trop peu profond dans le format portable MinION et maintenant SmidgION) pour pratiquer un bel assemblage de novo.

Donc imaginez vous, perdu au fin fond de l’Amazonie à la recherche de cette plante évoquée par le « sorcier » de la tribu Mashco-Piro que vous venez de quitter, plante potentiellement inconnue de notre médecine occidentale… Qu’à cela ne tienne! vous marchez en quête de la dite plante, vous, votre panneau solaire, votre smartphone, vos appareils ONT (Voltrax + SmidgION). Quasi certain de vérifier in situ votre trouvaille à l’aide d’un séquençage de 3ème génération. Enfin, ceci serait parfait si l’on oublie que Metrichor (le BaseCaller d’ONT) fonctionne en ligne… (cf schéma ci-dessous)… malgré les rêves les plus fous de Google et autres Facebook le fin fond de l’Amazonie n’est pas couvert par la 4G ! On peut imaginer qu’une application pour nos téléphones intelligents devra accompagner la mise sur le marché de cette suite d’appareils pour permettre une analyse en mode stand alone.

 

SmidgION

METRICHOR
VolTRAX, l’une des promesses d’ONT, permet d’envisager la préparation de librairies à séquencer, ceci même perdu en pleine brousse. Par exemple, les nouveaux kits développés permettent une préparation d’une librairie en une dizaine de minutes. Que vous deviez séquencer un isolat du virus Zika ou Ebola sur le terrain (la logistique et le temps sont comptés) ou que vous deviez séquencer dans votre laboratoire favori, ce type d’automates permettant de simplifier les opérations relatives à l’élaboration de librairies de séquençage est souvent bien accueillis par les techniciens qui pourront s’adonner à des activités plus pertinentes.

 
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