Là où il y a des gènes, il y a du plaisir: réalisation et évaluation d’une formation en bio-informatique

La consultation de bases de données publiques en bio-informatique est essentielle pour quiconque a un intérêt pour la biologie cellulaire, la génétique ou la biologie des systèmes. Les notices de ces bases contiennent surtout des données spécialisées: séquences de nucléotides ou d’acides aminés, structures de protéines en trois dimensions, ou encore composantes de sentiers biologiques. Cependant, il peut être difficile de localiser l’information souhaitée parmi les centaines de bases de données disponibles. La Bibliothèque de la santé de l’Université de Montréal offre depuis janvier 2010 une activité de découverte des bases de données du National Center for Biotechnology Information; on y explore une vingtaine de bases et d’outils à l’aide d’exercices pratiques. Les moyens utilisés pour réaliser, publiciser et évaluer cette nouvelle activité de formation seront présentés.

Identification de nouveaux substrats des kinases Erk1/2 par une approche bio-informatique, pharmacologique et phosphoprotéomique

La phosphorylation est une modification post-traductionnelle omniprésente des protéines Cette modification est ajoutée et enlevée par l’activité enzymatique respective des protéines kinases et phosphatases. Les kinases Erk1/2 sont au cœur d’une voie de signalisation importante qui régule l’activité de protéines impliquées dans la traduction, le cycle cellulaire, le réarrangement du cytosquelette et la transcription. Ces kinases sont aussi impliquées dans le développement de l’organisme, le métabolisme du glucose, la réponse immunitaire et la mémoire. Différentes pathologies humaines comme le diabète, les maladies cardiovasculaires et principalement le cancer, sont associées à une perturbation de la phosphorylation sur les différents acteurs de cette voie. Considérant l’importance biologique et clinique de ces deux kinases, connaître l’étendue de leur activité enzymatique pourrait mener au développement de nouvelles thérapies pharmacologiques. Dans ce contexte, l’objectif principal de cette thèse était de mesurer l’influence de cette voie sur le phosphoprotéome et de découvrir de nouveaux substrats des kinases Erk1/2. Une étude phosphoprotéomique de cinétique d’inhibition pharmacologique de la voie de signalisation Erk1/2 a alors été entreprise. Le succès de cette étude était basé sur trois technologies clés, soit l’enrichissement des phosphopeptides avec le dioxyde de titane, la spectrométrie de masse haut débit et haute résolution, et le développement d’une plateforme bio-informatique nommée ProteoConnections. Cette plateforme permet d’organiser les données de protéomique, évaluer leur qualité, indiquer les changements d’abondance et accélérer l’interprétation des données. Une fonctionnalité distinctive de ProteoConnections est l’annotation des sites phosphorylés identifiés (kinases, domaines, structures, conservation, interactions protéiques phospho-dépendantes). Ces informations ont été essentielles à l’analyse des 9615 sites phosphorylés sur les 2108 protéines identifiées dans cette étude, soit le plus large ensemble rapporté chez le rat jusqu’à ce jour. L’analyse des domaines protéiques a révélé que les domaines impliqués dans les interactions avec les protéines, les acides nucléiques et les autres molécules sont les plus fréquemment phosphorylés et que les sites sont stratégiquement localisés pour affecter les interactions. Un algorithme a été implémenté pour trouver les substrats potentiels des kinases Erk1/2 à partir des sites identifiés selon leur motif de phosphorylation, leur cinétique de stimulation au sérum et l’inhibition pharmacologique de Mek1/2. Une liste de 157 substrats potentiels des kinases Erk1/2 a ainsi été obtenue. Parmi les substrats identifiés, douze ont déjà été rapportés et plusieurs autres ont des fonctions associées aux substrats déjà connus. Six substrats (Ddx47, Hmg20a, Junb, Map2k2, Numa1, Rras2) ont été confirmés par un essai kinase in vitro avec Erk1. Nos expériences d’immunofluorescence ont démontré que la phosphorylation de Hmg20a sur la sérine 105 par Erk1/2 affecte la localisation nucléocytoplasmique de cette protéine. Finalement, les phosphopeptides isomériques positionnels, soit des peptides avec la même séquence d’acides aminés mais phosphorylés à différentes positions, ont été étudiés avec deux nouveaux algorithmes. Cette étude a permis de déterminer leur fréquence dans un extrait enrichi en phosphopeptides et d’évaluer leur séparation par chromatographie liquide en phase inverse. Une stratégie analytique employant un des algorithmes a été développée pour réaliser une analyse de spectrométrie de masse ciblée afin de découvrir les isomères ayant été manqués par la méthode d’analyse conventionnelle.

Analyse de descendances : une approche bio-informatique pour estimer le risque d'hypertension et d'obésité

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

Développement d’une méthode bio-informatique permettant de relier les gènes aux métabolites

L’objectif de ce projet était de faire le lien entre gènes et métabolites afin d’éventuellement proposer des métabolites à mesurer en lien avec la fonction de gènes. Plus particulièrement, nous nous sommes intéressés aux gènes codant pour des protéines ayant un impact sur le métabolisme, soit les enzymes qui catalysent les réactions faisant partie intégrante des voies métaboliques. Afin de quantifier ce lien, nous avons développé une méthode bio-informatique permettant de calculer la distance qui est définie comme le nombre de réactions entre l’enzyme encodée par le gène et le métabolite dans la carte globale du métabolisme de la base de données Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG). Notre hypothèse était que les métabolites d’intérêt sont des substrats/produits se trouvant à proximité des réactions catalysées par l’enzyme encodée par le gène. Afin de tester cette hypothèse et de valider la méthode, nous avons utilisé les études d’association pangénomique combinées à la métabolomique (mGWAS) car elles rapportent des associations entre variants génétiques, annotés en gènes, et métabolites mesurés. Plus précisément, la méthode a été appliquée à l’étude mGWAS par Shin et al. Bien que la couverture des associations de Shin et al. était limitée (24/299), nous avons pu valider de façon significative la proximité entre gènes et métabolites associés (P<0,01). En somme, cette méthode et ses développements futurs permettront d’interpréter de façon quantitative les associations mGWAS, de prédire quels métabolites mesurer en lien avec la fonction d’un gène et, plus généralement, de permettre une meilleure compréhension du contrôle génétique sur le métabolisme.

Développement et applications d’un outil bio-informatique pour la détection de similarités de champs d’interaction moléculaire

Résumé : Les méthodes de détection de similarités de sites de liaison servent entre autres à la prédiction de fonction et à la prédiction de cibles croisées. Ces méthodes peuvent aider à prévenir les effets secondaires, suggérer le repositionnement de médicament existants, identifier des cibles polypharmacologiques et des remplacements bio-isostériques. La plupart des méthodes utilisent des représentations basées sur les atomes, même si les champs d’interaction moléculaire (MIFs) représentent plus directement ce qui cherche à être identifié. Nous avons développé une méthode bio-informatique, IsoMif, qui détecte les similarités de MIF entre différents sites de liaisons et qui ne nécessite aucun alignement de séquence ou de structure. Sa performance a été comparée à d’autres méthodes avec des bancs d’essais, ce qui n’a jamais été fait pour une méthode basée sur les MIFs. IsoMif performe mieux en moyenne et est plus robuste. Nous avons noté des limites intrinsèques à la méthodologie et d’autres qui proviennent de la nature. L’impact de choix de conception sur la performance est discuté. Nous avons développé une interface en ligne qui permet la détection de similarités entre une protéine et différents ensembles de MIFs précalculés ou à des MIFs choisis par l’utilisateur. Des sessions PyMOL peuvent être téléchargées afin de visualiser les similarités identifiées pour différentes interactions intermoléculaires. Nous avons appliqué IsoMif pour identifier des cibles croisées potentielles de drogues lors d’une analyse à large échelle (5,6 millions de comparaisons). Des simulations d’arrimage moléculaire ont également été effectuées pour les prédictions significatives. L’objectif est de générer des hypothèses de repositionnement et de mécanismes d’effets secondaires observés. Plusieurs exemples sont présentés à cet égard.

Approches bio-informatiques appliquées aux technologies émergentes en génomique

Les études génétiques, telles que les études de liaison ou d’association, ont permis d’acquérir une plus grande connaissance sur l’étiologie de plusieurs maladies affectant les populations humaines. Même si une dizaine de milliers d’études génétiques ont été réalisées sur des centaines de maladies ou autres traits, une grande partie de leur héritabilité reste inexpliquée. Depuis une dizaine d’années, plusieurs percées dans le domaine de la génomique ont été réalisées. Par exemple, l’utilisation des micropuces d’hybridation génomique comparative à haute densité a permis de démontrer l’existence à grande échelle des variations et des polymorphismes en nombre de copies. Ces derniers sont maintenant détectables à l’aide de micropuce d’ADN ou du séquençage à haut débit. De plus, des études récentes utilisant le séquençage à haut débit ont permis de démontrer que la majorité des variations présentes dans l’exome d’un individu étaient rares ou même propres à cet individu. Ceci a permis la conception d’une nouvelle micropuce d’ADN permettant de déterminer rapidement et à faible coût le génotype de plusieurs milliers de variations rares pour un grand ensemble d’individus à la fois. Dans ce contexte, l’objectif général de cette thèse vise le développement de nouvelles méthodologies et de nouveaux outils bio-informatiques de haute performance permettant la détection, à de hauts critères de qualité, des variations en nombre de copies et des variations nucléotidiques rares dans le cadre d’études génétiques. Ces avancées permettront, à long terme, d’expliquer une plus grande partie de l’héritabilité manquante des traits complexes, poussant ainsi l’avancement des connaissances sur l’étiologie de ces derniers. Un algorithme permettant le partitionnement des polymorphismes en nombre de copies a donc été conçu, rendant possible l’utilisation de ces variations structurales dans le cadre d’étude de liaison génétique sur données familiales. Ensuite, une étude exploratoire a permis de caractériser les différents problèmes associés aux études génétiques utilisant des variations en nombre de copies rares sur des individus non reliés. Cette étude a été réalisée avec la collaboration du Wellcome Trust Centre for Human Genetics de l’University of Oxford. Par la suite, une comparaison de la performance des algorithmes de génotypage lors de leur utilisation avec une nouvelle micropuce d’ADN contenant une majorité de marqueurs rares a été réalisée. Finalement, un outil bio-informatique permettant de filtrer de façon efficace et rapide des données génétiques a été implémenté. Cet outil permet de générer des données de meilleure qualité, avec une meilleure reproductibilité des résultats, tout en diminuant les chances d’obtenir une fausse association.

Développement d'une librairie de code et d'outils bio-informatiques faciliant l'analyse de grandes quantités de données génomiques

Thèse décrivant l'écriture d'outils spécialisés facilitant l'analyse de grandes quantités de données provenant de technologie de séquencage haut débit.

AutoFACT: An Automatic Functional Annotation and Classification Tool

Affiliation: Centre Robert-Cedergren de l'Université de Montréal en bio-informatique et génomique & Département de biochimie, Université de Montréal

Estimation des longueurs de branche et artefact sur la datation moléculaire

La phylogénie moléculaire fournit un outil complémentaire aux études paléontologiques et géologiques en permettant la construction des relations phylogénétiques entre espèces ainsi que l’estimation du temps de leur divergence. Cependant lorsqu’un arbre phylogénétique est inféré, les chercheurs se focalisent surtout sur la topologie, c'est-à-dire l’ordre de branchement relatif des différents nœuds. Les longueurs des branches de cette phylogénie sont souvent considérées comme des sous-produits, des paramètres de nuisances apportant peu d’information. Elles constituent cependant l’information primaire pour réaliser des datations moléculaires. Or la saturation, la présence de substitutions multiples à une même position, est un artefact qui conduit à une sous-estimation systématique des longueurs de branche. Nous avons décidé d’estimer l‘influence de la saturation et son impact sur l’estimation de l’âge de divergence. Nous avons choisi d’étudier le génome mitochondrial des mammifères qui est supposé avoir un niveau élevé de saturation et qui est disponible pour de nombreuses espèces. De plus, les relations phylogénétiques des mammifères sont connues, ce qui nous a permis de fixer la topologie, contrôlant ainsi un des paramètres influant la longueur des branches. Nous avons utilisé principalement deux méthodes pour améliorer la détection des substitutions multiples : (i) l’augmentation du nombre d’espèces afin de briser les plus longues branches de l’arbre et (ii) des modèles d’évolution des séquences plus ou moins réalistes. Les résultats montrèrent que la sous-estimation des longueurs de branche était très importante (jusqu'à un facteur de 3) et que l’utilisation d'un grand nombre d’espèces est un facteur qui influence beaucoup plus la détection de substitutions multiples que l’amélioration des modèles d’évolutions de séquences. Cela suggère que même les modèles d’évolution les plus complexes disponibles actuellement, (exemple: modèle CAT+Covarion, qui prend en compte l’hétérogénéité des processus de substitution entre positions et des vitesses d’évolution au cours du temps) sont encore loin de capter toute la complexité des processus biologiques. Malgré l’importance de la sous-estimation des longueurs de branche, l’impact sur les datations est apparu être relativement faible, car la sous-estimation est plus ou moins homothétique. Cela est particulièrement vrai pour les modèles d’évolution. Cependant, comme les substitutions multiples sont le plus efficacement détectées en brisant les branches en fragments les plus courts possibles via l’ajout d’espèces, se pose le problème du biais dans l’échantillonnage taxonomique, biais dû à l‘extinction pendant l’histoire de la vie sur terre. Comme ce biais entraine une sous-estimation non-homothétique, nous considérons qu’il est indispensable d’améliorer les modèles d’évolution des séquences et proposons que le protocole élaboré dans ce travail permettra d’évaluer leur efficacité vis-à-vis de la saturation.

Conception de microARNs pour attenuer l'expression de genes

Les microARNs appartiennent à la famille des petits ARNs non-codants et agissent comme inhibiteurs des ARN messagers et/ou de leurs produits protéiques. Les mi- croARNs sont différents des petits ARNs interférants (siARN) car ils atténuent l’ex- pression au lieu de l’éliminer. Dans les dernières années, de nombreux microARNs et leurs cibles ont été découverts chez les mammifères et les plantes. La bioinforma- tique joue un rôle important dans ce domaine, et des programmes informatiques de découvertes de cibles ont été mis à la disposition de la communauté scientifique. Les microARNs peuvent réguler chacun des centaines de gènes, et les profils d’expression de ces derniers peuvent servir comme classificateurs de certains cancers. La modélisation des microARNs artificiels est donc justifiable, où l’un pourrait cibler des oncogènes surexprimés et promouvoir une prolifération de cellules en santé. Un outil pour créer des microARNs artificiels, nommé MultiTar V1.0, a été créé et est disponible comme application web. L’outil se base sur des propriétés structurelles et biochimiques des microARNs et utilise la recherche tabou, une métaheuristique. Il est démontré que des microARNs conçus in-silico peuvent avoir des effets lorsque testés in-vitro. Les sé- quences 3’UTR des gènes E2F1, E2F2 et E2F3 ont été soumises en entrée au programme MultiTar, et les microARNs prédits ont ensuite été testés avec des essais luciférases, des western blots et des courbes de croissance cellulaire. Au moins un microARN artificiel est capable de réguler les trois gènes par essais luciférases, et chacun des microARNs a pu réguler l’expression de E2F1 et E2F2 dans les western blots. Les courbes de crois- sance démontrent que chacun des microARNs interfère avec la croissance cellulaire. Ces résultats ouvrent de nouvelles portes vers des possibilités thérapeutiques.

Annotation des ARN non codants du génome de Candida albicans par méthode bioinformatique

La bio-informatique est un champ pluridisciplinaire qui utilise la biologie, l’informatique, la physique et les mathématiques pour résoudre des problèmes posés par la biologie. L’une des thématiques de la bio-informatique est l’analyse des séquences génomiques et la prédiction de gènes d’ARN non codants. Les ARN non codants sont des molécules d’ARN qui sont transcrites mais pas traduites en protéine et qui ont une fonction dans la cellule. Trouver des gènes d’ARN non codants par des techniques de biochimie et de biologie moléculaire est assez difficile et relativement coûteux. Ainsi, la prédiction des gènes d’ARNnc par des méthodes bio-informatiques est un enjeu important. Cette recherche décrit un travail d’analyse informatique pour chercher des nouveaux ARNnc chez le pathogène Candida albicans et d’une validation expérimentale. Nous avons utilisé comme stratégie une analyse informatique combinant plusieurs logiciels d’identification d’ARNnc. Nous avons validé un sous-ensemble des prédictions informatiques avec une expérience de puces à ADN couvrant 1979 régions du génome. Grace à cette expérience nous avons identifié 62 nouveaux transcrits chez Candida albicans. Ce travail aussi permit le développement d’une méthode d’analyse pour des puces à ADN de type tiling array. Ce travail présente également une tentation d’améliorer de la prédiction d’ARNnc avec une méthode se basant sur la recherche de motifs d’ARN dans les séquences.

Identification in silico d’éléments de réponse de récepteurs nucléaires impliqués dans le cancer du sein

La croissance de deux tiers des tumeurs mammaires dépend des œstrogènes. Le réseau de gènes responsable de propager les signaux prolifératifs des œstrogènes est encore mal connu. Des micropuces d’ADN de cellules de carcinome mammaire MCF7 traitées à l’œstradiol (E2) avec ou sans l’inhibiteur de synthèse protéique cycloheximide (CHX) ont permis d’identifier de nombreux gènes cibles primaires et secondaires. La séquence des promoteurs des gènes cibles a été criblée à l’aide d’une banque de 300 matrices modélisant les sites reconnus par divers facteurs de transcription. Les éléments de réponse aux œstrogènes (ERE) sont enrichis dans les promoteurs des gènes primaires. Les sites E2F sont enrichis dans les promoteurs des gènes cible secondaires. Un enrichissement similaire a été observé avec les régions liées par ERα et E2F1 en ChIP-on-chip pour chacune des catégories de gènes. La croissance des cellules de carcinome mammaire est inhibée par des traitements à l’acide rétinoïque (RA). L’analyse de micropuces d’ADN de MCF7 traitées avec RA a permis d’identifier de nombreux gènes cibles potentiels. Un enrichissement d’éléments de réponse à l’acide rétinoïque (RARE) est observable dans les promoteurs de ces gènes après avoir exclus les RARE se trouvant à l’intérieur d’éléments transposables. Des RARE présents dans des éléments transposables spécifiques aux primates sont aussi fixés in vivo dans les promoteurs de cibles connues de RA : BTG2, CASP9 et GPRC5A. Certains gènes cibles de RA dans les MCF7 sont aussi des cibles de E2, suggérant que le contrôle que ces molécules exercent sur la prolifération est en partie attribuable à des effets opposés sur un ensemble commun de gènes.

MODELING HETEROTACHY IN PHYLOGENETICS

Il a été démontré que l’hétérotachie, variation du taux de substitutions au cours du temps et entre les sites, est un phénomène fréquent au sein de données réelles. Échouer à modéliser l’hétérotachie peut potentiellement causer des artéfacts phylogénétiques. Actuellement, plusieurs modèles traitent l’hétérotachie : le modèle à mélange des longueurs de branche (MLB) ainsi que diverses formes du modèle covarion. Dans ce projet, notre but est de trouver un modèle qui prenne efficacement en compte les signaux hétérotaches présents dans les données, et ainsi améliorer l’inférence phylogénétique. Pour parvenir à nos fins, deux études ont été réalisées. Dans la première, nous comparons le modèle MLB avec le modèle covarion et le modèle homogène grâce aux test AIC et BIC, ainsi que par validation croisée. A partir de nos résultats, nous pouvons conclure que le modèle MLB n’est pas nécessaire pour les sites dont les longueurs de branche diffèrent sur l’ensemble de l’arbre, car, dans les données réelles, le signaux hétérotaches qui interfèrent avec l’inférence phylogénétique sont généralement concentrés dans une zone limitée de l’arbre. Dans la seconde étude, nous relaxons l’hypothèse que le modèle covarion est homogène entre les sites, et développons un modèle à mélanges basé sur un processus de Dirichlet. Afin d’évaluer différents modèles hétérogènes, nous définissons plusieurs tests de non-conformité par échantillonnage postérieur prédictif pour étudier divers aspects de l’évolution moléculaire à partir de cartographies stochastiques. Ces tests montrent que le modèle à mélanges covarion utilisé avec une loi gamma est capable de refléter adéquatement les variations de substitutions tant à l’intérieur d’un site qu’entre les sites. Notre recherche permet de décrire de façon détaillée l’hétérotachie dans des données réelles et donne des pistes à suivre pour de futurs modèles hétérotaches. Les tests de non conformité par échantillonnage postérieur prédictif fournissent des outils de diagnostic pour évaluer les modèles en détails. De plus, nos deux études révèlent la non spécificité des modèles hétérogènes et, en conséquence, la présence d’interactions entre différents modèles hétérogènes. Nos études suggèrent fortement que les données contiennent différents caractères hétérogènes qui devraient être pris en compte simultanément dans les analyses phylogénétiques.

Représentation et recherche de motifs cycliques et structuraux d’ARN connus dans les structures secondaires

L'acide désoxyribonucléique (ADN) et l'acide ribonucléique (ARN) sont des polymères de nucléotides essentiels à la cellule. À l'inverse de l'ADN qui sert principalement à stocker l'information génétique, les ARN sont impliqués dans plusieurs processus métaboliques. Par exemple, ils transmettent l’information génétique codée dans l’ADN. Ils sont essentiels pour la maturation des autres ARN, la régulation de l’expression génétique, la prévention de la dégradation des chromosomes et le ciblage des protéines dans la cellule. La polyvalence fonctionnelle de l'ARN résulte de sa plus grande diversité structurale. Notre laboratoire a développé MC-Fold, un algorithme pour prédire la structure des ARN qu'on représente avec des graphes d'interactions inter-nucléotidiques. Les sommets de ces graphes représentent les nucléotides et les arêtes leurs interactions. Notre laboratoire a aussi observé qu'un petit ensemble de cycles d'interactions à lui seul définit la structure de n'importe quel motif d'ARN. La formation de ces cycles dépend de la séquence de nucléotides et MC-Fold détermine les cycles les plus probables étant donnée cette séquence. Mon projet de maîtrise a été, dans un premier temps, de définir une base de données des motifs structuraux et fonctionnels d'ARN, bdMotifs, en terme de ces cycles. Par la suite, j’ai implanté un algorithme, MC-Motifs, qui recherche ces motifs dans des graphes d'interactions et, entre autres, ceux générés par MC-Fold. Finalement, j’ai validé mon algorithme sur des ARN dont la structure est connue, tels que les ARN ribosomaux (ARNr) 5S, 16S et 23S, et l'ARN utilisé pour prédire la structure des riborégulateurs. Le mémoire est divisé en cinq chapitres. Le premier chapitre présente la structure chimique, les fonctions cellulaires de l'ARN et le repliement structural du polymère. Dans le deuxième chapitre, je décris la base de données bdMotifs. Dans le troisième chapitre, l’algorithme de recherche MC-Motifs est introduit. Le quatrième chapitre présente les résultats de la validation et des prédictions. Finalement, le dernier chapitre porte sur la discussion des résultats suivis d’une conclusion sur le travail.

Performances de la puce exon et son application dans l’analyse de l’épissage alternatif associé à la métastase du cancer de sein

Nous montrons l’utilisation de la puce exon d’Affymetrix pour l’analyse simultanée de l’expression des gènes et de la variation d’isoformes. Nous avons utilisé les échantillons d’ARN du cerveau et des tissus de référence qui ont été antérieurement utilisés dans l’étude du consortium MicroArray Quality Control (MAQC). Nous démontrons une forte concordance de la quantification de l’expression des gènes entre trois plateformes d’expression populaires à savoir la puce exon d’Affymetrix, la puce Illumina et la puce U133A d’Affymetrix. Plus intéressant nous montrons que la majorité des discordances entre les trois plateformes résulterait des positions différentes des sondes à travers les plateformes et que les variations d’isoforme exactes ne peuvent être identifiées que par la puce exon. Nous avons détecté avec succès, entre les tissus de référence et ceux du cerveau, une centaine de cas d’évènements d’épissage alternatif. La puce exon est requise dans l’analyse de l’épissage alternatif associé aux pathologies telles que les cancers et les troubles neurologiques. Comme application de cette technologie, nous avons analysé les variations d’épissage dans la métastase du cancer de sein développé dans le model de la souris. Nous avons utilisé une gamme bien définie de trois lignées de tumeur mammaire ayant différents potentiels métastatiques. Par des analyses statistiques, nous avons répertorié 2623 transcripts présentant des variations d’expression et d’isoformes entre les types de tumeur. Une analyse du réseau de gènes montre qu’environ la moitié d’entre eux est impliquée dans plusieurs activités cellulaires, ainsi que dans nombreux cancers et désordres génétiques.