Un réseau interdisciplinaire pour la génomique 3D

Contexte et enjeux

La conformation tridimensionnelle du génome affecte des processus clés du fonctionnement d'une cellule, tels que la différentiation cellulaire, le développement embryonnaire ou la survie de l'organisme. Il est connu que les structures 3D régulant ces processus s'organisent de façon hiérarchique à divers niveaux d'échelle. Cependant, la dynamique multi-échelle de ces structures et de leurs interactions est peu connue, limitant ainsi notre compréhension des liens entre structure et fonction du génome.

Or, les progrès récents en biologie moléculaire ont permis de changer la façon d'étudier l'organisation spatiale des chromosomes, grâce à la technologie de séquençage d'ADN dite Hi-C ("High-throughput chromosome conformation capture").

Cependant, les données ainsi générées sont difficiles à analyser, en raison principalement de leur format particulier : les distances entre positions du génome forment en effet une matrice. Identifier des différences significatives entre groupes de grandes matrices représente par exemple un défi méthodologique conséquent.

Objectifs

Le réseau CHROCONET (CHROmatin COnformation NETwork) a pour objectif de fédérer une communauté interdisciplinaire et promouvoir les échanges scientifiques autour de l'analyse comparative de données de génomique 3D.  

La nature du projet et ses enjeux nécessite une collaboration entre différents domaines. Le consortium implique donc plusieurs disciplines complémentaires :

• La biologie cellulaire et la génétique moléculaire, pour les aspects de production de données et d'interprétation des résultats,
• les mathématiques et la statistique, pour les développements méthodologiques, en particulier concernant les aspects de modélisation et de validité statistique des tests à réaliser,
• la bioinformatique, pour le traitement des données de séquençage, l'implémentation logicielle, et l'organisation des données, métadonnées et résultats.

Fort de cette collaboration originale, le consortium CHROCONET a pour ambition d'améliorer les méthodes d'analyse de données de type Hi-C pour mieux comprendre les liens entre la structure 3D du génome et son fonctionnement.

Contacts :

Acteur du projets

Unités INRAE impliquées

Partenaires extérieurs

Publications

Articles

• Neuvial, P., Randriamihamison, N., Chavent, M., Foissac, S., & Vialaneix, N. (2024). A two-sample tree-based test for hierarchically organized genomic signals. Journal of the Royal Statistical Society: Series C Applied Statistics, pp. qlae011. https://doi.org/10.1093/jrsssc/qlae011. HAL: hal-04516167.
• Jorge E., Foissac S., Neuvial P., Zytnicki M., Vialaneix N. A comprehensive review and benchmark of differential analysis tools for Hi-C data. Briefings in Bioinformatics, 2025, vol. 26(2). DOI : 10.1093/bib/bbaf074. HAL : hal-04989132.

Communications et posters

• Jorge É., Hocking T. D., Neuvial P., Vialaneix N., Foissac S. HICREAM : Méthode d'analyse différentielle de données Hi-C par inférence post hoc et visualisation interactive. 57e Journées de Statistique de la SFdS (JdS 2026), Société Française de Statistique, Clermont-Ferrand, France, juin 2026. HAL : hal-05651523.
• Jorge É., Foissac S., Neuvial P., Zytnicki M., Vialaneix N. A comprehensive review and benchmark of differential analysis tools for Hi-C data. ISMB/ECCB 2025, Liverpool, Royaume-Uni, juillet 2025. HAL : hal-05185342.

Packages R développés par les membres du réseau sur la thématique CHROCONET

- treediff: Testing Differences Between Families of Trees

- hicream: HIC diffeREntial Analysis Method

- HiCDOC: A/B compartment detection and differential analysis