Article

Réseaux de coexpression de gènes : concepts et applications

Gene coexpression networks: concepts and applications

Sorbonne Université, CNRS, Inserm U1156, Institut de Biologie Paris Seine, Laboratoire de Biologie du Développement/UMR7622, 9 Quai St-Bernard, 75005 Paris, France

^* Auteur correspondant : charles.durand@sorbonne-universite.fr

Reçu : 7 Juin 2024

Résumé

L’avènement des données massives en biologie (les technologies « omics ») et l’établissement de nouveaux algorithmes offrent aux biologistes l’opportunité d’explorer les processus du vivant dans le cadre de la biologie intégrative afin de révéler les interactions entre gènes, les réseaux, rendant compte des fonctions cellulaires complexes. Nous discutons dans cet article de deux méthodes de reconstruction de réseaux de gènes, WGCNA (Weighted Gene Correlation Network Analysis), développée par Steve Horvath et ses collaborateurs en 2008, et MIIC (Multivariate Information-based Inductive Causation) proposée par Hervé Isambert et son équipe en 2017 et 2024. Ces deux méthodes sont complémentaires, la première générant des réseaux non orientés où les interactions sont majoritairement indirectes, la seconde mettant en évidence les interactions directes, dont certaines orientées. Nous illustrons ces aspects à l’aide de nos propres travaux de recherche visant à identifier les interactions entre gènes, essentielles à l’établissement de la fonction de soutien des cellules souches hématopoïétiques par les cellules stromales mésenchymateuses à un stade précoce du développement embryonnaire.

Abstract

The advent of high-throughput omics data and the generation of new algorithms provide the biologists with the opportunity to explore living processes in the context of systems biology aiming at revealing the gene interactions, the networks underlying complex cellular functions. In this article, we discuss two methods for gene network reconstruction, WGCNA (Weighted Gene Correlation Network Analysis) developed by Steve Horvath and collaborators in 2008, and MIIC (Multivariate Information-based Inductive Causation) developed by Hervé Isambert and his team in 2017 and 2024. These two methods are complementary, WGCNA generating undirected networks in which most gene-to-gene interactions are indirect, while MIIC reveals direct interactions and some causal links. We illustrate these aspects according to our own work aiming at identifying the gene interactions underlying the hematopoietic stem cell supportive activity of mesenchymal stromal cells at an early developmental stage.