Analyse à grande échelle des polymorphismes bovins affectant la régulation de gènes : un pas vers l'annotation fonctionnelle du génome bovin – Regulomix

La disponibilité de la séquence génomique de plusieurs espèces ainsi que d'un très grand nombre de polymorphismes, rend désormais des études pan-génomiques possibles. Les bases de données publiques renferment plusieurs millions de polymorphismes, qui dans leur majorité n'ont aucune conséquence phénotypique. La plupart des polymorphismes d'ADN étudiés à ce jour modifient la structure des protéines. Cependant, la variation génétique affectant la régulation de l'expression des gènes devient une autre source importante de variation phénotypique. Quelques outils bioinformatiques permettant l'annotation de polymorphismes affectant les régions régulatrices des gènes (rSNPs) ont été développés mais à ce jour, ils n'ont été utilisés que pour analyser des polymorphismes humains ou de rongeurs. Le but de ce projet est le développement d'une approche à grande échelle permettant l'identification et la caractérisation de polymorphismes bovins (de type SNP) qui potentiellement modifient la régulation de l'expression des gènes. Le projet comportera trois phases expérimentales. Dans la première phase, tous les SNPs bovins présents dans les bases de données publiques seront analysés in silico et les SNPs modifiant potentiellement le site de liaison de facteurs de transcription seront identifiés. Dans une seconde phase, nous validerons 3072 rSNPs potentiels par génotypage. Enfin au cours de la dernière phase, nous utiliserons trois approches différentes pour tester les fonctions régulatrices des ces rSNPs. A notre connaissance, le projet proposé sera la première étude à grande échelle de rSNPs dans une espèce autre que l'homme et constituera une étape supplémentaire vers l'annotation fonctionnelle du génome bovin. Le panel de rSNPs validés au cours de ce projet, pourra être utilisé pour de futures analyses d'association, de liaison ou de la variabilité génétique de l'expression de gènes et ainsi pourrait permettre l'identification plus rapide des variants d'ADN responsables de caractères d'intérêt.