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news : RAPPAS - Logiciel qui peut être utilisé pour d'identifier en temps réel le type de virus qui affecte un patient

RAPPAS - Logiciel qui peut être utilisé pour d'identifier en temps réel le type de virus qui affecte un patient

RAPPAS -- Rapid Alignment-free Phylogenetic Placement via Ancestral Sequences -- est un logiciel pour l'identification phylogénétique des séquences génétiques, généralement obtenu en récupérant du matériel d'ADN à partir d'échantillons environnementaux (par exemple à partir du sol, de l'eau ou d'échantillons humains tels que la salive ou les fèces).  À partir d'un arbre phylogénétique montrant les relations connues entre un groupe d'organismes (par exemple une famille de virus, une clade de bactéries, etc.), RAPPAS résout la tâche de placer chaque séquence à l'intérieur de cet arbre, révélant ainsi l'origine évolutive précise des organismes contenus dans l'échantillon environnemental.

 

L'utilisation typique de RAPPAS est la détection, le suivi et l'analyse de la biodiversité. Par exemple, pour caractériser les communautés de micro-organismes telles que le microbiome humain et sa relation avec la maladie, le régime alimentaire et divers traits. Dans un contexte viral, le RAPPAS peut permettre de déterminer l'identité des séquences virales d'un ensemble de données, car cela peut avoir des implications importantes pour prédire la progression de la maladie, la résistance aux médicaments antiviraux ou la capacité à échapper au système immunitaire.

 

D'un point de vue méthodologique, l'originalité de RAPPAS réside dans le fait qu'il effectue tous les lourds calculs de modélisation évolutive à un stade de prétraitement. Ces informations sont stockées dans une grande structure de données qui est ensuite interrogée au stade de l'analyse, ce qui permet une identification très rapide des séquences dans l'échantillon, et évite un goulot d'étranglement bien connu de l'analyse bioinformatique, l'alignement des séquences.

Reference: B. Linard, K. Swenson, F. Pardi. Rapid alignment-free phylogenetic identification of metagenomic sequences. Bioinformatics 35 (18): 3303–3312 (2019).