Prédiction des modules fonctionnels basée sur l'analyse comparative du génome et l'application de l'Ontologie des gènes

Nous présentons une méthode computationnelle pour la prédiction des modules fonctionnels codés dans les génomes microbiens. Dans ce travail, nous avons également développé une mesure formelle pour quantifier le degré de cohérence entre les modules prédits et les modules connus, et avons réalisé une analyse de signification statistique des mesures de cohérence. Nous évaluons d'abord la relation fonctionnelle entre deux gènes sous trois perspectives différentes : l'analyse du profil phylogénétique, l'analyse du voisinage des gènes et les attributions de l'Ontologie des gènes. Nous combinons ensuite les trois sources d'information différentes dans le cadre de l'inférence bayésienne, et nous utilisons les informations combinées pour mesurer la force de la relation fonctionnelle entre les gènes. Enfin, nous appliquons une méthode basée sur un seuil pour prédire les modules fonctionnels. En appliquant cette méthode à Escherichia coli K12, nous avons prédit 185 modules fonctionnels. Nos prédictions sont très cohérentes avec les modules fonctionnels connus précédemment dans E. coli. Les résultats de l'application ont démontré que notre approche est très prometteuse pour la prédiction des modules fonctionnels codés dans un génome microbien.