Utiliser l'intelligence artificielle pour faire progresser la métagénomique

Photo © INRA GeT-PlaGe

Lallemand participe à un projet de recherche mené par des chercheurs toulousains pour faire progresser la métagénomique.

Nous sommes fiers d’annoncer notre participation à un vaste projet de recherche ; mené par l’INRA Occitanie-Toulouse ; visant à développer de nouvelles approches basées sur les dernières technologies de séquençage. Ce projet, appelé SeqOccIn (Sequencing Occitanie Innovation), est principalement orienté vers le développement d’une expertise avancée dans l’utilisation des différentes technologies de séquençage, notamment celles permettant le séquençage de longs fragments d’ADN en molécules uniques. 

Il est piloté par deux plates-formes toulousaines de l’INRA, GeT-PlaGe (plate-forme Génome et Transcriptome) et Bioinfo (plate-forme Bioinformatique), et implique également 4 laboratoires de l’INRA et 14 entreprises privées, dont Lallemand. Le projet a été sélectionné pour recevoir un financement public de la région Occitanie.

Caroline Achard, Chercheuse Scientifique chez Lallemand Animal Nutrition et responsable de la coordination du projet pour Lallemand, a déclaré :

“Ce projet ambitieux vise à acquérir une expertise avancée des technologies de séquençage de longs fragments dans trois domaines d’étude: le polymorphisme du génome, l’épigénome et la métagénomique, faisant référence à l’analyse de tous les gènes microbiens d’un écosystème. La métagénomique est un domaine d’étude important pour nous car elle permet une meilleure compréhension des écosystèmes microbiens tels que le microbiote intestinal. L’approche classique actuelle de codage métabolique dans les études du microbiote utilise de courts fragments d’ADN séquencés par la technologie Illumina pour caractériser l’affiliation taxonomique des microbes intestinaux et pour déchiffrer les effets de divers facteurs externes, tels que l’âge des animaux, le régime, le stress, le sevrage, la supplémenation en probiotiques etc. Cependant, de courtes séquences ne sont pas toujours suffisantes pour identifier les bactéries au niveau de l’espèce, et par conséquent la prédiction de leurs fonctions demeure difficile. De nouvelles technologies de séquençage à lecture longue pourraient permettre une identification plus précise de la bactérie. Ces technologies de séquençage peuvent également être utilisées pour le séquençage complet du génome. De longs fragments d’ADN facilitent en effet considérablement le processus d’assemblage et donc la prédiction des gènes bactériens et l’annotation fonctionnelle. »

Elle ajoute: « Des obstacles majeurs doivent être surmontés, tels que la production d’ADN de haute qualité, le taux d’erreur élevé du séquençage, le coût élevé, le développement d’un pipeline bioinformatique adéquat, etc. Néanmoins, nous croyons en un accès rentable à ces technologies à l’avenir, qui pourraient être utilisées régulièrement et directement sur les sites, pour une meilleure caractérisation du microbiote dans le contexte de la santé et de la performance animales. »

Doté d’un budget total de 6 millions d’euros sur une période de 3 ans, le projet financera notamment une équipe d’une dizaine de personnes et l’acquisition d’expertise par la production et l’analyse d’ensembles de données d’intérêt pour tous les partenaires.

Pour plus d’informations sur le projet SeqOccIn, visitez le site de l’INRA.