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Article de méthode

Développement d’un compendium pour le carcinome épidermoïde de l’œsophage

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DOI :

10.3791/65480

⸱

12 avril 2024

 , 
1Amity Centre of Nanotechnology, Amity University Haryana, 2Amity Stem Cell Institute, Amity Medical School, Amity University Haryana, 3Clinical Biosamples & Research Services (CBRS)

Dans cet article

Résumé

Ce protocole décrit un outil utile pour identifier les changements moléculaires significatifs dans le cancer et conduit au développement de nouvelles approches diagnostiques et thérapeutiques pour le carcinome épidermoïde de l’œsophage.

Résumé

Le cancer de l’œsophage (CE) se classe au 8erang des tumeurs malignes les plus agressives, et son traitement reste difficile en raison du manque de biomarqueurs facilitant la détection précoce. La CE se manifeste sous deux formes histologiques majeures - l’adénocarcinome (EAD) et le carcinome épidermoïde (ESCC) - tous deux présentant des variations d’incidence entre des populations géographiquement distinctes. Les technologies à haut débit transforment la compréhension des maladies, y compris le cancer. Un défi important pour la communauté scientifique est de traiter des données éparpillées dans la littérature. Pour résoudre ce problème, un pipeline simple est proposé pour l’analyse d’ensembles de données de microréseaux accessibles au public et la collecte de molécules régulées différemment entre le cancer et les conditions normales. Le pipeline peut servir d’approche standard pour l’analyse différentielle de l’expression génique, en identifiant les gènes exprimés de manière différentielle entre le cancer et les tissus normaux ou entre différents sous-types de cancer. Le pipeline comprend plusieurs étapes, notamment le prétraitement des données (impliquant le contrôle de la qualité et la normalisation des données brutes d’expression génique pour éliminer les variations techniques entre les échantillons), l’analyse de l’expression différentielle (identification des gènes exprimés de manière différentielle entre deux ou plusieurs groupes d’échantillons à l’aide de tests statistiques tels que les tests tl’analyse fonctionnelle (à l’aide d’outils bioinformatiques pour identifier les voies et les fonctions biologiques enrichies dans les gènes exprimés de manière différentielle) et la validation (impliquant la validation à l’aide d’ensembles de données indépendants ou de méthodes expérimentales telles que la qPCR ou l’immunohistochimie). À l’aide de ce pipeline, une collection de molécules exprimées de manière différentielle (MNE) peut être générée pour tout type de cancer, y compris le cancer de l’œsophage. Ce recueil peut être utilisé pour identifier des biomarqueurs potentiels et des cibles médicamenteuses pour le cancer et améliorer la compréhension des mécanismes moléculaires sous-jacents à la maladie. De plus, le dépistage du cancer de l’œsophage à l’échelle d’une population à l’aide de ce pipeline aidera à identifier des cibles médicamenteuses spécifiques pour des populations distinctes, ce qui conduira à des traitements personnalisés de la maladie.

Introduction

Il est alarmant de constater que la CE est le huitième cancer le plus répandu dans le monde et la sixième cause de décès dans le monde. La Chine, l’Inde et l’Iran ont des taux d’incidence et de mortalité alarmants. Il existe deux principaux types de CE : l’adénocarcinome de l’œsophage (EAC ou EAD) et le carcinome épidermoïde de l’œsophage (ESCC)1. L’EAC est plus fréquente dans le monde occidental, tandis que l’ESCC est plus fréquente dans les pays orientaux, en particulier la Chine et l’Iran2. Plusieurs facteurs de risque sont associés à la contraception d’urgence, notamment la consommation de tabac et d’alcool, l’obésité et le reflux gastro-œsophagien (RGO). De plus, des facteurs alimentaires tels que le manque de fruits et de légumes et la consommation de boissons et d’aliments chauds sont associés au risque d’ESCC dans les zones à haut risque. Un diagnostic et un traitement précoces sont importants pour améliorer les résultats des patients atteints de CE 3,4. Par conséquent, il est important de sensibiliser les gens aux facteurs de risque, aux signes et aux symptômes de la contraception d’urgence et d’encourager le dépistage régulier des personnes à risque élevé. De plus, les efforts visant à s’attaquer aux facteurs de risque modifiables, tels que la consommation de tabac et d’alcool et les habitudes alimentaires malsaines, peuvent aider à réduire l’incidence de la CE. L’EAD se produit dans les cellules des glandes productrices de mucus dans la partie inférieure de l’œsophage, près de l’estomac. Il est souvent associé au RGO, dans lequel l’acide gastrique et son contenu retournent dans l’œsophage. En revanche, l’ESCC provient de cellules plates et minces qui tapissent la partie supérieure de l’œsophage5. Il est plus fréquent dans les régions où la consommation de tabac et d’alcool est répandue, comme la Chine et l’Iran.

Parmi les diverses affections liées à l’œsophage, l’œsophage de Barrett (EB), une condition dans laquelle la muqueuse de l’œsophage est remplacée par des cellules glandulaires, est un précurseur connu de l’EAC6. Il convient de noter que l’EB peut se développer sans RGO, mais la présence d’un RGO augmente le risque de développer un EB de 3 à 5 fois. De plus, la présence d’EB augmente le risque de développer une EAC de 50 à 100 fois7. De plus, les aliments et les liquides chauds ou épicés ont été associés à l’ESCC, mais pas à l’EAC. Comprendre les facteurs de risque de la contraception d’urgence est important pour sa prévention et sa détection précoce. Les efforts visant à s’attaquer aux facteurs de risque modifiables, tels que le tabagisme, la consommation d’alcool, l’obésité et les habitudes alimentaires malsaines, peuvent aider à réduire l’incidence de la contraception d’urgence. De plus, le dépistage et la surveillance systématiques des personnes à haut risque, telles que celles atteintes de dysphagie, peuvent améliorer les résultats en permettant une détection et un traitement précoces.

Il est certainement vrai que les études omiques, y compris la génomique, la transcriptomique, la protéomique, la méthylomique, la miRNAomique et la métabolomique, ont grandement contribué à notre compréhension des CE, en particulier ESCC 8,9,10,11,12,13. Ces études ont permis d’identifier de nouveaux biomarqueurs, des cibles thérapeutiques potentielles et de nouvelles voies impliquées dans le développement et la progression de l’ESCC. Cependant, les données générées par ces études sont dispersées dans la littérature, ce qui rend difficile l’accès et l’utilisation de ces informations par la communauté scientifique. Par conséquent, il est important de créer un référentiel ou une base de données qui compile les données obtenues à partir d’études à haut ou à faible débit sur des cancers spécifiques. Un tel forfait peut être rationalisé et réalisé en mettant en œuvre quelques directives de base. Ces lignes directrices comprennent la sélection d’études pertinentes, l’extraction et l’organisation des données de ces études, ainsi que la garantie de la qualité et de la cohérence des données. De plus, le recueil devrait être mis à jour régulièrement pour inclure les nouvelles études et les nouvelles données au fur et à mesure qu’elles deviennent disponibles. Les chercheurs peuvent utiliser une seule plateforme pour récupérer et analyser des données sur un cancer spécifique en créant un recueil ou une base de données qui combine les données de différentes études. Cela contribuera à accélérer les efforts de recherche et, en fin de compte, à mener à des traitements plus efficaces et à de meilleurs résultats pour les patients atteints de cancer.

L’élaboration du recueil sur le cancer intègre des données provenant d’études à faible et à haut débit. Ce recueil constituera une ressource précieuse pour les chercheurs qui cherchent à identifier des cibles diagnostiques ou thérapeutiques potentielles pour le cancer. Une façon de constituer cette collection est d’examiner les études sur les microréseaux disponibles dans des dépôts accessibles au public, tels que Gene Expression Omnibus (GEO). Les études sur microréseaux peuvent fournir des informations sur les niveaux d’expression génique dans les cellules cancéreuses, et ces données peuvent être utilisées pour identifier les gènes exprimés de manière différentielle (DEG) qui peuvent jouer un rôle dans le développement et la progression du cancer.

Cependant, il convient de noter que différentes études auraient pu utiliser des méthodes différentes pour analyser leurs données, ce qui aurait pu conduire à l’identification de différents DEG. Par conséquent, il est important d’examiner attentivement chaque étude et de tenir compte de tout biais ou limite potentiel lors de la regroupement des données pour le compendium. Une fois que les données sont rassemblées sur une plate-forme commune, les chercheurs peuvent les utiliser pour identifier des cibles moléculaires potentielles pour une étude plus approfondie. Il s’agit notamment d’examiner l’expression d’un gène particulier dans des échantillons cliniques ou de mener des études mécanistes pour comprendre comment un gène ou une protéine particulière est impliqué dans le développement et la progression du cancer. Dans l’ensemble, la création d’un ensemble de données sur le cancer constituera une ressource précieuse pour les chercheurs en cancérologie et aidera à identifier de nouvelles cibles pour le diagnostic et les interventions thérapeutiques.

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Protocole

1. Curation manuelle des molécules régulées différentiellement dans l’ESCC

  1. Trouver des études pertinentes à faible débit à l’aide de PubMed
    REMARQUE : Il est important de comprendre la différence fondamentale entre les techniques à faible débit et les techniques à haut débit. Dans le premier cas, seul un nombre limité d’échantillons est étudié, et le processus prend généralement du temps, en revanche, il est plus rapide et le nombre d’échantillons peut être analysé en une seule fois, ce qui est nettement plus élevé que dans les méthodes à faible débit telles que le transfert de Northern et le transfert Western sont des techniques à faible débit, tandis que les microréseaux d’ADNc et la protéomique quantitative basée sur LC-MS/MS sont des techniques à haut débit14. Les moteurs de recherche comme NCBI-PubMed (voir la table des matériaux) sont une bonne source pour trouver des études pertinentes pour n’importe quel cancer, car il s’agit d’une ressource accessible au public pour les scientifiques biomédicaux pour trouver de la littérature sur des maladies comme l’ESCC. Pour trouver des études pertinentes, les étapes suivantes doivent être suivies.
    1. Cliquez sur le moteur de recherche Google (voir Table des matériaux) pour l’ouvrir. C’est également ce qu’utilisent les chercheurs, car il existe des revues qui ne sont pas indexées dans PubMed, mais qui sont tout de même des articles de bonne qualité. Il est toujours bon de chercher plus d’un moteur de recherche pour annuler la probabilité de manquer un article important.
    2. Sélectionnez la barre de recherche de PubMed et utilisez des opérateurs booléens (AND, OR, NOT). Les opérateurs booléens affinent les chercheurs aux mots-clés pertinents utilisés par les chercheurs pour trouver les résultats.

2. Trouver des études pertinentes à l’aide de PubMed

  1. Tapez l’adresse Web NCBI (voir la table des matériaux) et cliquez pour l’ouvrir.
  2. Sélectionnez PubMed dans le menu de gauche de l’onglet Toutes les bases de données .
  3. Tapez dans la barre de recherche, les mots-clés pertinents, qui récupéreront les articles pertinents. Les mots-clés doivent être utilisés en combinaison avec les opérateurs booléens car ceux-ci pourraient aider à obtenir les articles qui sont étroitement liés au cancer / à la maladie en question (par exemple, le carcinome épidermoïde de l’œsophage).

3. Trouver des études pertinentes à l’aide de l’omnibus d’expression génique (GEO)

REMARQUE : Gene expression omnibus (GEO) est un référentiel disponible gratuitement pour le stockage de données sur des microréseaux d’ADN. La pléthore de données disponibles dans GEO est une bonne ressource pour l’exploration de données afin d’identifier les molécules régulées différemment entre le cancer/les maladies et les conditions normales.

  1. Tapez l’adresse Web GEO (voir la Table des matériaux) et cliquez pour l’ouvrir.
  2. Tapez Carcinome épidermoïde de l’œsophage ET Homo sapiens et appuyez sur Entrée.
    REMARQUE : Pour faire un recueil des gènes régulés différentiellement pour le cancer, il est important de sélectionner les études pertinentes à partir desquelles les chercheurs sélectionneront les molécules qui sont régulées de manière différentielle entre le cancer et les conditions normales . L’aspect principal est de définir les critères de sélection des molécules en fonction du fold-change. Le changement de pli indiquera si un gène/protéine est régulé à la hausse ou à la baisse. Le changement de pli et les valeurs limites de la valeur p peuvent modifier considérablement la signification des données dans une expérience donnée, y compris les études de détection d’ARN ou de protéomique15.

4. Analyse des microréseaux à l’aide de GEO2R

REMARQUE : La première chose à faire est de trouver des études pertinentes à l’aide d’opérateurs booléens (AND, OR, NOT). Ceux-ci seront utilisés en combinaison avec les mots-clés « carcinome épidermoïde de l’œsophage », « ESCC » ou « carcinome épidermoïde de l’œsophage ». GEO2R (voir la table des matériaux) est un progiciel en langage R disponible gratuitement qui est intégré à GEO, permettant aux utilisateurs d’analyser les données des études de microréseaux de manière conviviale. Il interagit avec les ID d’entrée GEO et fournit une interface pour effectuer une analyse complexe basée sur R afin d’identifier les DEG à l’aide de packages Bioconductor R pour le back-end. Ce package transforme non seulement les données GEO, mais présente également leur sortie sous forme de tables .txt, qui peuvent être modifiées en fonction des besoins des utilisateurs16. Le package GEO2R présente les gènes dans un ordre de signification statistique basé sur la valeur p, mais l’ordre peut être trié en fonction de la variation logarithmique de2 fois. De plus, les utilisateurs peuvent afficher les profils d’expression génique sous forme d’images de profil GEO. Contrairement à d’autres outils d’analyse, GEO2R est indépendant des enregistrements d’ensembles de données sélectionnés et peut interroger directement les données réelles soumises par les enquêteurs. Plus de 90 % des études GEO peuvent être analysées à l’aide de cette méthode17. La figure 1 illustre le flux de travail de GEO2R avec les étapes nécessaires à l’analyse des données de microréseaux à l’aide de GEO2R.

  1. Ouvrez le site Web de GEO2R.
  2. Entrez l’accession GSE à l’aide du GEO dans l’espace de recherche intitulé « Accession GEO » et cliquez sur le bouton Définir. Créez des étiquettes cancer puis normal.
  3. Attribuez des échantillons en fonction du type en attribuant d’abord Cancer suivi de Normal.
  4. Cliquez sur Analyser sans modifier les paramètres par défaut.
  5. Cliquez sur la liste complète des gènes et téléchargez les données au format de fichier .tsv. .tsv doit être converti en .xlsx avant de poursuivre le traitement des données.
  6. Convertissez le changement de pli logarithmique2 en changement de pli en utilisant la formule [=(2)^(Nx), où N est la position de la cellule] dans l’excel.
  7. Soumettez ensuite les données obtenues à l’étape 4.6 pour obtenir les DEG en appliquant un taux de fausses découvertes (FDR) de 5 % ou une valeur p ajustée (valeur p ajustée) <0,05, et un changement de >2,0 pour les gènes régulés à la hausse et < changement de 0,5 pour les gènes régulés à la baisse.
    REMARQUE : Le FDR est une correction appliquée aux valeurs p pour tenir compte de plusieurs tests, et ces deux ne peuvent pas être traités comme synonymes l’un de l’autre. L’ajustement du FDR est crucial pour contrôler le taux de fausses découvertes lors de l’exécution d’un grand nombre de tests d’hypothèses.
  8. Identifiez la liste de gènes unique par rapport à l’étude précédemment publiée en soumettant les DEG à l’aide d’un outil générateur de diagrammes de Venn en ligne disponible gratuitement (Pangloss) pour générer le diagramme de Venn pour la ségrégation des DEG communs et uniques (voir la table des matériaux).
  9. De plus, soumettez la liste de gènes unique pour identifier l’ontologie génétique.
    REMARQUE : Différentes fonctions GO telles que Ontologie des gènes : Fonction moléculaire (GO : MF), Ontologie des gènes : Processus biologiques (GO : BP) et Ontologie des gènes : Composant cellulaire (GO : CC) peuvent être générées à l’aide de g : Profiler (voir la table des matériaux) ou PANTHER (voir la table des matériaux), les deux étant des programmes en ligne disponibles gratuitement. L’analyse basée sur GO réalisée à l’aide de g : Profiler.
  10. Pour obtenir la distribution des DEG dans le génome sur des chromosomes individuels, utilisez ShinyGO (voir Tableau des matériaux).
  11. Collez toute la liste de gènes uniques obtenue à partir de GEO2R dans l’onglet de recherche ShinyGO, et l’espèce la mieux adaptée sélectionnée était Homo sapiens. Le seuil utilisé par le RAD était de 5 %.
  12. Effectuer la sélection des DEG obtenus à partir de GEO2R pour une étude de validation plus poussée au niveau des protéines. Le flux de travail permettant d’extraire les informations supplémentaires mais cruciales sur les DEG a été illustré à la figure 2.

5. Trouver un alias pour un gène/protéine

  1. Ouvrez la page HPRD (voir la table des matériaux) et cliquez sur le bouton Requête .
  2. Entrez le nom de la protéine ou l’identifiant HPRD dans l’onglet de recherche correspondant, appuyez sur le bouton Rechercher en bas
    REMARQUE : Il y aura une page ouverte avec un onglet étiqueté comme « NOMS ALTERNATIFS », cliquez dessus et l’alias de ce gène ou protéine apparaîtra.

6. Trouver un symbole génétique officiel pour les DEG

  1. Pour trouver le symbole officiel du gène, ouvrez le HUGO Gene Nomenclature Committee (HGNC) (voir la table des matériaux).
  2. Tapez le nom obtenu dans l’analyse GEO2R dans la barre de recherche de la page HGNC et cliquez sur le symbole de recherche . Les résultats de la recherche montreront à quel symbole génétique officiel le terme correspond exactement.
  3. Cliquez sur ce lien et découvrez-y le « symbole génétique » officiel mentionné.

7. Trouver le locus génétique des DEG

  1. Ouvrez la page du gène en visitant le lien sur NCBI.
  2. Tapez le symbole officiel du gène et cliquez sur rechercher.
  3. Dans le résultat, vérifiez soigneusement le gène et l’organisme auquel il appartient. Une fois que vous vous êtes assuré que la correspondance est correcte, cliquez sur le lien et poursuivez votre chemin.
    REMARQUE : En résumé, sous la rubrique « Contexte génomique », il y aura un emplacement qui est en fait le locus du gène.

8. Trouver des informations sur les DEG sur OMIM Pagegene locus des DEG

  1. Ouvrez la page OMIM (voir Table des matériaux).
  2. Entrez le nom ou le symbole du gène de l’information du gène, en particulier « gène-phénotype ».
  3. Cliquez sur le bouton de recherche et les résultats apparaîtront pour le gène d’intérêt. L’écran fournit des informations sur la « relation gène-phénotype ».

9. Trouver la localisation, le domaine et le motif de la protéine, ainsi que la nature sécrétoire de la protéine codée par le gène

  1. Ouvrez la page HPRD (voir la table des matériaux).
  2. Une fois ouvert, entrez le nom de la protéine ou l’indicateur HPRD dans l’onglet de recherche correspondant et appuyez sur le bouton Rechercher en bas.
  3. Il y aura une page ouverte qui aura un onglet étiqueté « Résumé ». Descendez tout en bas de la page et vérifiez l’onglet de localisation pour connaître la localisation principale et la localisation « secondaire » alternative.
    REMARQUE : Sur la même page, sous « localisation », il y a un onglet « Domaines et motifs » où sont répertoriés les domaines et les motifs de la protéine d’intérêt (le cas échéant). De nouveau sur la même page, à côté de l’onglet « Domaines et Motifs », il y a un onglet « Expression » avec un sous-onglet « site d’expression ». Toute protéine dont il a été signalé qu’elle était décomposée dans un liquide biologique peut être considérée comme « sécrétoire » par nature. Si une protéine d’intérêt a été signalée dans l’un des fluides biologiques tels que le plasma, le sérum, le sperme, les larmes supplémentaires, elle y sera répertoriée.

10. Sélection de la protéine pour la validation, et évaluation plus approfondie pour le diagnostic ou le pronostic de la malignité d’intérêt

REMARQUE : Une fois que des molécules uniques sont identifiées, le plus grand défi est de savoir comment les valider. Habituellement, l’étude des microréseaux fournit l’expression aux niveaux de l’ARNm, mais pour le diagnostic ou le pronostic de la maladie, la lecture des niveaux de protéines est cruciale. Pour la même raison, des échantillons ou des lignées cellulaires de patients ou dérivés de patients du même cancer doivent être examinés pour savoir si la molécule y est réellement exprimée et si elle est capable de faire la distinction entre le cancer et le pronostic normal, ou le bon et le mauvais pronostic, ou de différencier les stades précoces et tardifs des maladies. Pour valider la molécule candidate, le Western blot, les dosages immuno-enzymatiques, c’est-à-dire ELISA, l’immunoprécipitation, l’immunohistochimie, l’immunocytochimie ou le dosage sont des techniques utiles 18,19,20. Dans le même temps, tous ces tests nécessitent des anticorps pour détecter l’antigène présent dans les échantillons. Les anticorps sont des articles coûteux, il est donc toujours préférable de sélectionner des anticorps en fonction des points suivants :

  1. Vérifiez si l’anticorps a déjà signalé des articles de recherche publiés précédemment sur d’autres tumeurs malignes.
  2. Si ce n’est pas le cas, vérifiez la société du fournisseur d’anticorps et voyez s’ils fournissent une fiche technique avec une photo du blot, ou de l’immunocytochimie, ou de l’immunohistochimie.
    REMARQUE : Si l’on souhaite faire de l’immunohistochimie, mais que l’anticorps n’est disponible que pour le test ELISA, cela peut constituer un risque d’utiliser l’anticorps, en particulier si la molécule cible est une molécule portant un domaine transmembranaire mais pas le peptide signal. De plus, si l’anticorps est monoclonal ou polyclonal, il est préférable de préférer un anticorps monoclonal.

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Résultats

À titre d’exemple, le GSE161533 d’accession au GEO a été utilisé pour étudier des gènes explorés de manière différentielle dans l’ESCC. Les résultats représentatifs de l’analyse sont présentés dans la figure 3. GEO2R génère un graphique volcanique qui est utile pour identifier les événements qui diffèrent significativement entre deux groupes de sujets expérimentaux. Le graphique Volcano présente la distribution globale des gènes avec la signification transformée en -log10 (valeur ...

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Discussion

Depuis l’implication des techniques OMICS à haut débit dans la biologie du cancer, le taux de génération de données a été considérablement augmenté. Cela pose un défi aux chercheurs, en particulier à ceux qui ne sont pas doués pour l’informatique. Pour surmonter au fil des ans, les bioinformaticiens ont eu l’idée de développer une base de données pour fournir des données de manière organisée. Cela a suscité une réponse positive de la part des chercheurs, en particulier de ceux qui ne s’i...

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Déclarations de divulgation

Les auteurs n’ont rien à divulguer.

Remerciements

MKK est récipiendaire de la bourse TARE (Subvention # TAR/2018/001054) et de la subvention extra-muros (Subvention # 5/13/55/2020/NCD-III) du Conseil de recherche scientifique et technique (SERB), Département des sciences et de la technologie, et du Conseil indien de la recherche médicale (ICMR), Gouvernement de l’Inde, New Delhi, respectivement.

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Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article
NomEntrepriseNuméro de catalogueCommentaires
NCBI-PUBMEDNCBISe référant à la section 1. requis pour la recherche dans la littérature
Un ordinateur portable/macbook ou un ordinateur personnel avec une connexion Internet et un navigateur Web.
g :ProfilerELIXIR infrastructurehttps://biit.cs.ut.ee/gprofiler/gostSe référant à la section 4.10. requise pour l’enrichissement de GO :MF, GO :BP et GO :CC
Gene expression omnibusNCBIhttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/Se référant à la section 3.1. requise pour la recherche dans la base de données d’étude de microarrays
GEO2RNCBIhttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/geo2r/Se référant à la section 3.2. nécessaire pour l’analyse des données à l’aide de l’outil GEO2R
GoogleGoogle https://www.google.comSe référant à la section 1.1. requise pour la recherche dans la littérature
HGNCHGNC est un comité de l’Organisation du génome humain (HUGO)https://www.genenames.orgSe référant à la section 6.1 nécessaire pour connaître le symbole officiel du gène des DEGs  ;
Institut HPRD de bioinformatique, Bangluru  ; http://hprd.orgSe référer à la section 5.1 requis pour des informations sur l’architecture des protéines.
OMIM&nbsp ; Université Johns Hopkins, Baltimorehttp://www.omim.org/entrySe référant à la section 8.1 requis pour connaître l’ID OMIM d’un gène particulier /
DEG Programme PanglossDéveloppé par Chris Seidelhttp://www.pangloss.com/seidel/Protocols/venn.cgiSe référant à la section 4.9. requis pour générer le diagramme de Venn
PANTHERThomas lab à l’Université de Californiedu Sudhttp://www.pantherdb.org/geneListAnalysis.doSe référant à l’article 4.10. requis pour l’enrichissement de GO :MF, GO :BP et GO :CC
ShinyGO  ;Université d’État du Dakota du Sudhttp://bioinformatics.sdstate.edu/goSe référant à la section 4.10. requis pour l’attribution des DEG sur les chromosomes
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed

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