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Actualités

02 Oct 2020

Comment les scientifiques étudient-ils les communautés microbiennes ?

02 Oct 2020

métagénomique

De la boîte de Pétri à la métagénomique

Lorsque les scientifiques ont compris l’importance des microbes, ils ont commencé à élaborer des techniques pour les étudier en laboratoire. La microscopie leur a permis d’étudier leurs formes physiques et les techniques de culture pour les catégoriser. Ces techniques traditionnelles nous ont beaucoup appris et sont encore utilisées aujourd’hui, bien qu’elles donnent une vision très limitée du monde microbien.
Récemment, grâce aux progrès réalisés dans le domaine du séquençage ADN à haut débit, les microbiologistes ont fait un pas de géant : la métagénomique !

Aujourd’hui, les approches culturelles et métagénomiques sont complémentaires. Ce qui caractérise les techniques de métagénomique :

  • Elles permettent aux scientifiques de déceler des espèces bactériennes rares, ainsi que des espèces qui ne peuvent être mises en culture
  • Elles permettent l’analyse simultanée d’un grand nombre d’échantillons microbiens
  • Elles nous donnent un aperçu de la diversité de la population au sein d’un échantillon

Ces techniques nécessitent une expertise très spécifique en biostatistique et d’importantes ressources bioinformatiques pour traduire les millions de séquences d’ADN en composition de population microbienne. Elles s’appuient également sur une base de données spécifique de séquences bactériennes connues, alors qu’un grand pourcentage d’entre elles sont encore inconnues.
La réduction importante et rapide des coûts associés au séquençage de nouvelle génération a considérablement accéléré le développement de la métagénomique basée sur des séquences.

1La métagénomique exploite un ensemble de technologies génomiques et d’outils bioinformatiques pour accéder directement au contenu génétique de communautés entières de micro-organismes. (Thomas et al., 2012)
Thomas, T., Gilbert, J., &amp ; Meyer, F. (2012). Metagenomics – a guide from sampling to data analysis. Microbial informatics and experimentation, 2(1), 3. https://doi.org/10.1186/2042-57832-3