Archives pour la catégorie rigolo

La première liste complète et scientifique de tous les produits commercialisés réellement sans produits chimiques !

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Je vais marcher sur les plates-bandes chimiques de MrPourquoi, mais il faut que je rapporte ceci. Le journal prestigieux Nature Chemistry a écrit hier sur son blog qu’ils avaient reçu un papier très inhabituel, par deux chimistes bien connus dans le monde des blogs et tweets. Dans ce papier, ils proposaient une « étude exhaustive des produits courants vendus comme « sans produits chimiques » (chemical-free), et une analyse détaillée des produits qui sont ainsi vendus de manière justifiée. En bref, il y en a peu. Encore plus bref, voyez le texte de notre manuscrit. »

Malheureusement, le journal n’a pas pu publier l’article, car leur édition papier contient des produits chimiques. Toutefois, ils ont décidé de formater le manuscrit comme s’il était publié dans le journal, et de proposer aux lecteurs du blog de l’expertiser. Je me dois de le partager avec vous.

La voici, la liste exhaustive et complète des produits domestiques sans produits chimiques :

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Mise à jour : liens tirés de l’article :

1. ‘Chemical-free’ sunscreen: http://campl.us/bmnl
2. ‘Chemical-free’ chemistry set: http://sciencegeist.net/my-chemically-fueled-life/
3. ‘Chemical-free’ bassinets: http://www.nytimes.com/2012/03/15/garden/going-to-extreme-lengths-to-purge-household-toxins.html?pagewanted=1&_r=1&
4. ‘Chemical-free’ eggs: http://justlikecooking.blogspot.com/2012/07/chemophobia-vacation-style.html

Pour le fun, à quoi ressemblaient nos plantes cultivées à l’état de nature ?

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Le site web pro-biotechnologies Genetic Literacy Project propose un petit tour amusant des plantes que nous mangeons, dans leur forme non domestiquée. Pour faire réfléchir ceux qui pensent que nous ne devrions rien modifier, car la nature a été suffisamment bonne avec nous, voici des fruits minuscules, amers et pleins de pépins, et des graines à peine commestibles !

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Image de Genetic literacy project. De gauche à droite et de haut en bas, pastèque, maïs, banane, aubergine, carotte, et le truc qui a été diversifié en chou, chou-fleur, brocoli, etc.

Une critique commune envers le mouvement anti-OGM est de noter que de toutes façons nous modifions génétiquement notre nourriture depuis les débuts de la domestication. J’ai traité ce problème rapidement dans le Podcast, et je ne suis pas tout-à-fait d’accord. C’est vrai que c’est une erreur complète de penser que par exemple la banane que nous mangeons est « naturelle ». Mais c’est aussi vrai qu’il y a des différences entre le génie génétique et la domestication par sélection et croisements. Une fois qu’on a accepté ces deux points, on peut essayer d’avoir une discussion raisonable (faut aussi accepter de comprendre les types d’OGM, mais c’est une autre discussion).

Dans le même genre, mais mieux documenté et discuté, y avait un bon billet sur le maïs sur le blog SSAFT.

J’ai cherché d’autres photos de cousins sauvages de plantes cultivées, mais c’est surprenamment difficile à trouver libre de droits (genre Wikipedia). Par exemple la domestication de Capsicum annuum sauvage a donné tous les poivrons et piments, mais je n’ai pas trouvé de bonne photo. Suggestions bienvenues.

Quelques poissons d’avril scientifiques

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Un petit tour des poissons d’avril qui m’ont fait rire aujourd’hui :

A tout seigneur tout honneur, mes camarades du C@fé des sciences ont fait un super questionnaire sur les poissons : vrai ou poisson d’avril ?

Egalement sur le C@fé, Biopsci propose une technique révolutionnaire pour obtenir des cellules souches : en les trempant dans le petit déjeuner. (Contexte sur les cellules souches) (Un article parodique similaire en anglais.)

Les suivants en anglais :

Le CERN passe entièrement à la police de charactères Comic Sans. Contexte : ils avaient effectivement utilisé cette police peu sérieuse dans la présentation du boson de Higgs.

Des collègues lyonnais ont lancé deux journaux parodiques : Journal of Citations, qui ne fait que citer les autres pour augmenter leur nombre de citations, et donc facteur d’impact (voir ce billet d’Enro par exemple). Et Journal of Paleogenomics, qui publie l’excellent « A semi-automatic method for fast and accurate paradigm shifting » (voir mon billet plus sérieux). Mon préféré de la journée.

Mon 2nd préféré, mais uniquement pour les geeks de la génomique et bioinformatique, Paired End Genomics. Même si vous ne suivez pas tout, regardez la Generic Brand Video :

Mise à jour : j’avais oublié celui-ci : Dans le magazine Science, un rapport sur les ondes gravitionnelles qui nous montrent l’univers d’avant le Big Bang (rapport à la découverte récente). Mise à jour supplémentaire : Pascal Lapointe me signale que l’Agence Science Presse avait scoopé Science sur ce coup-là.

Mise à mise à jour : une liste de billets humour & science à l’Agence Science Presse.

Redif : Génétique médicale : plus c’est gros, moins c’est beau

Tiens c’est l’été, je vais rediffuser quelques vieux billets. Voici un de janvier 2012 (original sur blogspot) :

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Sur l’excellent blog Genomes Unzipped, plusieurs scientifiques des génomes (génomiciens ?) ont eu une discussion d’un effet curieux et intéressant de génétique médicale et surtout psychiatrique. Il n’y a pas si longtemps, ces études se basaient sur des échantillons tout petits, pour des raisons pratiques. Et il se publiait régulièrement des corrélations très fortes entre gènes (ou plutôt variants génomiques) et maladies psychiatriques. Plus les tailles d’échantillons ont augmenté, grâce aux progrès techniques, et plus les effets sont devenus faibles, jusqu’à être non significatifs dans toutes les études sérieuses récentes. Le graphe ci-dessous montre cet effet, avec des effets très fortement positifs ou négatifs pour les petits échantillons à gauche, et des effets presque nuls (rapport de 1 pour la fréquence de symptômes entre personnes avec et sans une mutation) pour les gros échantillons à droite.

L’explication est corrélée (haha) à celle traitée dans un billet récent pour Google correlate. Les études petites ont une forte variance (il y a beaucoup d’erreur sur la mesure), et on en fait beaucoup de ces études. A force d’essayer de tout corréler avec un symptôme, il sort des corrélations fausses positives, qui semblent fortes mais ne reflètent aucune relation causale sous-jacente. Dans les études récentes, on fait peu d’études mais à grande échelle, où le bruit aléatoire est minimisé. On voit alors le vrai signal, à savoir qu’il n’y en a presque pas.

Comme le disent les collègues, les petites études se comportent comme des générateurs aléatoires de résultats, lorsqu’il n’y a pas d’effet fort à détecter.

Par exemple, en 1992 une mutation du gène ACE a été trouvée qui augmentait les chances d’attaque cardiaque d’un facteur 3. Mais les études suivantes ont échoué à reproduire le résultat, tandis que le même gène se retrouvait dans plein d’autres études supposément lié à toutes sortes de pathologies. Ce gène était apparu sur le radar par hasard au début, et ensuite tout le monde l’a étudié. Les résultat négatifs (probablement plein, va savoir) n’ont pas été publiés, les résultats (faux) positifs, si. Avec le recul, ACE ne semble pas jouer de rôle particulier dans les attaques cardiaques.

Ce qui motive les collègues de Genomes Unzipped, c’est une étude récente qui fait comme si 20 ans d’expérience ne s’étaient pas accumulés, et rapporte un lien entre la « prosocialité » et un gène très étudié (récepteur à l’oxytocine), sur la base de 23 personnes. Pourtant, des études à large échelle (5117 personnes, 1’252’387 marqueurs génétiques) montrent qu’on ne trouve avec les données présentes aucun lien entre personnalité et gènes.

Les Genomes Unzipped boys ne jettent pas le bébé avec l’eau du bain, mais notent que les liens qui existent probablement entre génétique et traits complexes, tels que la personnalité, demanderont des études très larges pour être établis, étant donné que ce sont des effets faibles (et probablement avec des interactions complexes entre gènes, mais c’est une autre histoire).

Le blog de Nature montre que le même phénomène peut affecter des tests génétiques qui sont d’ores et déjà approuvés et commercialisés : le test pour CYP2C19 est approuvé par la FDA, pour déterminer quel traitement utiliser pour des maladies cardiovasculaires. Dans une méta-analyse (analyse combinée de plein d’études précédentes) avec 42’016 patients et 32 études, il n’y a aucun lien entre le gène et le médicament ! Je cite :

While there initially appeared to be a relationship, there was evidence it was biased by the small size of studies. When analysis was restricted to larger studies the association disappeared.

Je finirais en notant, en dehors de la génétique, que les faux positifs sont aussi un problème pour les tests HIV conduits sur le terrain en Afrique. Comme quoi comprendre les statistiques et le design expérimental peut être vraiment important.

Notes sur ma semaine en sciences

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Je commence une nouvelle formule : il y a régulièrement des choses que j’apprends ou que je vois dans ma semaine de travail, qui feraient de bons billets de blog mais que je n’aurais pas le temps de développer, ou qui seraient juste sympa à partager rapidement avec un public plus large mais sans faire un billet.

Je vais donc essayer de partager des notes rapides plus ou moins tous les vendredis. Les billets plus consistents, qui étaient généralement le vendredi, paraîtront dorénavant le lundi. On va voir si j’arrive à tenir. A noter qu’il risque d’y avoir une part de redondance avec mon fil Twitter, mais ici je ne suis pas limité à 140 caractères et ce sera tout en français. Par rapport aux billets habituels du blog, je vais aussi mettre ici des infos sur la vie du labo : nos articles, nos financements, les conférences, etc.

Voici donc la première de cette séries de notes (un peu longue parce que j’ai des trucs de la semaine d’avant aussi).

  • Des chercheurs qui travaillent sur les phéromones de papillon ont mis en données supplémentaires une super BD originale qui illustre leurs résultats : http://www.plosgenetics.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pgen.1003620#s5. Mon sup data préféré précdent était la « Amphioxus Song » inclue avec le génome d’amphioxus (où je suis co-auteur mais ça n’est pas moi qui ait mis la chanson) : www.nature.com/nature/journal/v453/n7198/suppinfo/nature06967.html
  • Quand on donne de l’alcool à des mouches mâles, elles cherchent à s’accoupler avec tout ce qui bouge, mais leur taux de succès auprès des femelles diminue (entendu dans un séminaire, je n’ai pas la ref). Toute ressemblance avec d’autres espèces…
  • Les illustrations du séminaire anti-ENCODE de Dan Graur (voir ce billet) sont en ligne et sont très droles (humour bio-geek) : twileshare.com/askq
  • J’ai écrit sur mon blog en anglais une explication de « l’histoire derrière le papier » pour un article récent de mon groupe : Story behind the paper: The hourglass and the early conservation models – co-existing evolutionary patterns in vertebrate development.
  • Découvert via un article dans The Scientist une base de données de stockage et analyse simple de profils métaboliques (composés chimiques dans un mélange complexe comme notre sang), avec comme exemples de démo la comparaison Coca-Cola / Pepsi, et la comparaison de deux bières. La base de données est gratuite mais il faut créer un login : xcmsonline.scripps.edu
  • Un prof d’informatique propose un système centralisé pour déposer et maintenir le code informatique pour que les expériences computationnelles sont reproductibles pour toujours : son billet de blog, son site recomputation.org, et un précédent billet à moi sur le sujet. Voir aussi l’excellente tribune dans Le Monde de nos collègues du C@fé.
  • Un étudiant m’a demandé des recommendations de livres pour commencer la bioinformatique. Voici mes préférés (je n’ai pas acheté de livres récemment, donc ça date un petit peu, mais une recherche web retrouve toujours le livre de Mount de 2004 comme un favori de bcp de gens) : Bioinformatics and molecular evolution, Paul G. Higgs and Teresa K. Attwood (ISBN 1405106832) ; Bioinformatics: sequence and genome analysis, David W. Mount (ISBN 0879697121) ; Building Bioinformatics Solutions with Perl, R and MySQL, Conrad Bessant, Ian Shadforth, and Darren Oakley (ISBN 978-0-19-923023-5).
  • Quelqu’un a enfin fait le test de « fonction » d’ADN aléatoire ! Il faudra que je revienne dessus. Billet de blog au Finch & Pea, article dans PNAS, mon billet précédent sur le sujet. Mais quand même vous voyez comme c’est cool la science, on se dispute, on fait une nouvelle expérience pour tester qui a raison, et on avance ! Presque comme des adultes.
  • Bilan de ma semaine OGM : l’important ça n’est pas de comprendre la biologie, l’important ça n’est pas de sauver des vies, l’important ça n’est pas de préserver l’environnement, l’important c’est d’écrire des titres de billets respectueux et polis que personne ne lira (et surtout ne jamais utiliser le mot « bobo »).

ADN de Big Foot : comment être critique de la pseudo-science sans être méprisant ?

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J’ai été contacté récemment pour donner mon avis sur le séquençage d’ADN de Big Foot (ou Sasquatch), le « yéti » nord américain. A l’époque où ce « résultat » avait été « publié » je n’avais pas réagi, vu qu’il était suffisamment couvert à mon avis sur Le bLoug et sur Strange Stuff and Funky Things.

Les guillemets un peu lourds ci-dessus, c’est parce que les auteurs ont écrit un article très bizarre, mal écrit, avec des vidéos et photos type Men in Black / X-files comme évidence à coté des information d’ADN, lequel ADN semble être un mélange d’humain et d’autres animaux. Les méthodes utilisées ont été de collecter des échantillons de poils auprès de personnes convaincues d’avoir Big Foot dans leur jardin ou leur bois. L’article ayant été suprenemment rejeté dans tous les journaux scientifiques contactés (de l’utilité de l’expertise par les pairs), les auteurs ont créé leur « journal« , qui est une page web moche qui fait très amateur, et qui ne contient qu’un article, le leur.

Ah et évidemment l’ADN qu’ils ont séquencé n’est pas publiquement disponible, officiellement parce que l’espèce Big Foot n’existe pas déjà dans les banques de données d’ADN. C’est vrai quoi, c’est pas comme s’ils avaient crée l’espèce Denisova quand il y avait besoin. Ah si. Donc article bizarrement écrit, site web étrange et créé exprès, données non disponibles. Pour soutenir des résultats hautement improbables. Pas de raisons de se méfier.

Sérieusement, le problème qui se pose à moi, c’est comment critiquer un truc pareil sans paraître hautain et méprisant ? Je dois déjà avoir échoué dans ce billet. L’argument « ça se voit à 100 km que c’est des conneries » ne sera pas très porteur auprés des personnes qui ont envie de croire qu’il y a quelque chose de vrai dans ces histoires, je le sens bien. Pourtant ça va être la réponse de tout scientifique qui jette un coup d’oeil à cette histoire. Démonter les résultats est une perte de temps manifeste, à la fois parce que c’est passer du temps à montrer qu’un truc clairement faux est faux, et parce que les partisans du complot fans de Big Foot, Yéti et Monstre du Loch Ness ne seront jamais convaincus.

On revient à un problème discuté à propos de Séralini (qui est un modèle de science comparé aux guignols dont il est question ici) : beaucoup de gens pensent que les scientifiques ont peur des résultats nouveaux et les écrasent ou les cachent, alors qu’on adore les résultats nouveaux. On est juste très stringeant quand il s’agit de les accepter. « Exceptional claims need exceptional evidence ». Si vous avez trouvé une espèce d’hominidé vivant à coté des humains sans être découverte depuis des millénaires, il faut nous le prouver, et une vidéo d’une couverture agitée hors champ (voir ici – cette vidéo est vraiment dans l’article) ça va pas le faire.

Il me semble qu’on a ici un problème de communication auquel je n’ai pas de solution.

Du génome au badome et au-delà

Cliquez pour la BD complète, qui n'a rien à voir à part d'inclure des noms ridicules

Cliquez pour la BD complète, qui n’a rien à voir à part d’inclure des noms ridicules

Suite au succès du séquençage et de l’étude des génomes, les biologistes se sont mis à inventer plein de mots se terminant en « ome » pour faire dans le vent. Un « ome », c’est l’ensemble de quelque chose, comme le génome est l’ensemble des gènes… tiens non, mais c’est pas grave. Et l’étude de l’ensemble de quelque chose, c’est en « omique », comme la génomique.

Il y a en a des plus ou moins justifiés, et cette mode en amuse certains et en énerve d’autres.

Parmi les justifiés, quasi patinés par l’age et le temps, on peut noter l’ancêtre, protéome, attesté dès 1995 dans ce papier, et dans un titre dans celui-ci peu après : l’ensemble des protéines présentes dans une cellule (ou un organe, ou un compartiment cellulaire). Et le suivant, qui de mon point de vue a réellement lancé la mode, transcriptome, d’un papier qui a eu un énorme impact, la première caractérisation systématique des ARN (transcrits, qui transfèrent l’information du gène à la cellule).

Pour les plus ridicules, on peut voir Jonathan Eisen, inventeur lui-même du terme « phylogénomique » pour l’étude de plein de phylogénies (histoires évolutives) de gènes, qui a tenu pendant un moment un registre des pires « omes » (« Bad ome »). Même s’il ne met pas à jour, on peut constater la longévité du concept de « badome » sur Twitter.

Nature a fait un bon article sur le sujet, où ils proposent notamment des règles concernant les bon ou mauvais « omes » :

Goodome Badome
Encapsulates a new focus(Interactome: all interactions between biomolecules) Renames existing field(Nutriome: study of nutrients)
Refers to a comprehensive collection(Transcriptome: everything transcribed from DNA to RNA) Limited in scope(Museome: sequenced DNA from objects in museum archives)
Easy to say(Phenome: comprehensive physical characteristics of an organism) Unpronounceable(tRNome: collection of transfer RNAs)
Easy to understand(Lipidome: all an organism’s fatty molecules) Obscure(Predatasome: genes used by predatory proteobacteria while invading other bacteria)

J’ai repensé à ceci parce que j’étais récemment à une conférence, et Max Haeussler, un gars qui fait du text mining (trouver l’information pertinente automatiquement dans plein de textes, en l’occurence d’articles de biologie) a présenté pour s’amuser la liste des « omics » les plus fréquents trouvés dans sa collection d’articles de biologie (quasi exhaustive). Y en a des bizarres. Profitez !

Omes.

Diapo de Max Haeussler. Originellement tweeté avec sa permission.

 

Notre génome n’est pas fonctionnel à 80% et je reste poli, moi #ENCODE

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Vous vous rappelez d’ENCODE ? Un méga gros projet de caractérisation de la fonction du génome humain, qui a publié ses résultats en septembre. J’en avais causé ici, et il y avait aussi un bon billet sur le blog bioinfo-fr. Comme discuté à l’époque, l’affirmation selon laquelle 80% du génome était supposément fonctionnelle avait causé pas mal de débats à l’époque, avec notamment les chercheurs en évolution des génomes très peu convaincus, c’est le moins qu’on puisse dire.

Critiquer sur des blogs, c’est bien, mais pour que cela ait un impact dans la communauté scientifique, il faut publier un article dans une revue sérieuse, et il faut que cet article soit lu. Dan Graur et collègues viennent de publier un article remarquable à bien des égards, avec ces objectifs à coeur (et peut-être un tout petit peu l’objectif de faire parler d’eux 😉 ). Déclaration de conflits d’intérêts : j’ai travaillé avec Dan en postdoc il y a longtemps.

L’article est :
On the immortality of television sets: “function” in the human genome according to the evolution-free gospel of ENCODE, Genome Biology and Evolution online before print

Le ton est … disons inhabituel dans un article scientifique. Je vous invite à aller le lire si vous êtes à l’aise en anglais (il est Libre d’accès). Là pour le coup on a un article scientifique qui n’est pas écrit de manière chiante ! Dan est un habitué du coup, ayant écrit dans le passé les célèbres articles suivants :

Reading the entrails of chickens: molecular timescales of evolution and the illusion of precision. Trends Genet. 2004 Feb;20(2):80-6. (Critique très dure des datations moléculaires, voir billet récent sur les mammifères.)

The Permian bacterium that isn’t. Mol Biol Evol. 2001 Jun;18(6):1143-6 (Démontage en règle d’un article rapportant une soi-disant bactérie vivante de 250 Millions d’années d’âge.)

Le ton surprenant de l’article sur ENCODE inclut des phrases telles que :

ENCODE accomplishes these aims mainly by playing fast and loose with the term “function,” by divorcing genomic analysis from its evolutionary context and ignoring a century of population genetics theory, and by employing methods that consistently overestimate functionality, while at the same time being very careful that these estimates do not reach 100%. More generally, the ENCODE Consortium has fallen trap to the genomic equivalent of the human propensity to see meaningful patterns in random data.

Sur le fond, que disent-ils ?

D’abord, qu’il faut distinguer en biologie entre la fonction « sélectionnée », c’est-à-dire qui a un impact sur la survie et la reproduction de l’organisme, par exemple pour le coeur pomper le sang, et la fonction « causale », par exemple pour le coeur faire bouboum-bouboum. La fonction causale existe, elle n’est pas fausse, mais elle n’a que peu d’intérêt pour comprendre la biologie. Graur et al. accusent le consortium ENCODE d’avoir confondu ces deux sens de fonction, en rapportant comme fonctionnel de manière pertinente (= sélectionnée même si ENCODE ne le dit pas) tout ce qui a une fonction détectable expérimentalement. Ce qu’un commentateur de mon billet précédent a excellemment résumé par « ça bouge quand on l’agite ».

Le titre de l’article s’explique par l’affirmation de Graur et al. que toute fonction pertinente doit pouvoir être cassée, et le sera si le temps passe et qu’aucune sélection ne l’empêche. Ils affirment que la définition utilisée par ENCODE revient donc à dire qu’il y a des fonctions équivalentes à une télévision immortelle. Rigolo mais bon passons aux choses sérieuses.

Ils sont conscients qu’il peut être difficile de détecter la sélection, qui ne se traduit pas forcément par un ADN parfaitement conservé, mais citent des arguments connus en génétique des populations comme le coût de la sélection sur les mutations dans des régions fonctionnelles (mutational load) pour dire que 80% fonctionnel paraît très invraisemblable en l’état de nos connaissances. Ils citent une étude liée à ENCODE (mais un peu à part) qui trouve au maximum 9% de notre génome sous pression sélective.

Une critique particulièrement dure de la logique d’ENCODE, et probablement correcte est qu’ils les accusent du sophisme (raisonnement erroné) de l’affirmation du conséquent :

  • des régions fonctionnelles du génomes ont une propriété (sont transcrites, l’ADN est accessibles aux enyzmes, etc) ;
  • on trouve beaucoup d’ADN qui a cette propriété ;
  • donc tout cet ADN est des régions fonctionnelles.

Or on sait que tous les processus moléculaires dans une cellule ont une composante stochastique (au hasard quoi), parce qu’on a affaire à très peu de molécules.

Graur et al. critiquent ensuite les 5 principale propriétés utilisées par ENCODE :

  • La transcription, à savoir que l’ADN est copié en ARN qui sert à être traduit en protéines, qui font des choses (enzymes, muscles, tout ça). On sait que des régions non fonctionnelles sont transcrites, notamment les introns, qui sont découpés de l’ARN avant traduction. De même les pseudogènes ou les transposons défaillants, tous transcrits, connus depuis longtemps pour leurs absence de fonction (en tous cas liée à la transcription). A noter qu’on ne dit pas juste que ces choses sont non fonctionnelles parce qu’on ne sait pas ce qu’elles font. Par exemple Graur et al. citent une étude qui a enlevé 96 introns de levures et n’en ont trouvé que 3 qui ont un impact sur la croissance. Or les levures ont un génome beaucoup plus sélectionné que nous, ayant des tailles de population beaucoup beaucoup plus grandes.
  • Les modifications des histones, les protéines qui organisent l’ADN dans la cellule. Une étude de 2010 a trouvé que seul 2% de ces modifications chimiques affectent la fonction d’une manière détectable. On peut avoir raté des trucs, mais dire que toutes ces modifications sont fonctionnelles semble légèrement exagéré en effet.
  • L’ouverture de la chromatine, à savoir que l’ADN est accessible aux protéines. Dans ce cas, ils font une simple affirmation du conséquent, rien à dire de plus.
  • La liaison par des facteurs de transcription, les protéines qui activent ou répressent les gènes. Graur et al ne sont pas convaincus par des sites de liaison détectés de 400 à 800 nucléotides alors que tous les sites de liaison bien déterminés sont de l’ordre de 6 à 14 nucléotides. Ca se discute. Bref.
  • La méthylation du dinucléotide CpG. Bon c’est technique, mais Graur défendent, probablement à raison, que la méthylation est simplement une propriété chimique de CpG et ne dit rien sur la fonction locale de l’ADN.

Une critique très importante, que je traite à part bien que dans le papier elle soit inclue dans le point sur la transcription, est que ENCODE a largement utilisé des cellules tumorales (des cancers en boite de Petri). Il y a une bonne raison pratique : on en a plein, et il y avait besoin de beaucoup de matériel pour faire ENCODE. Mais voilà, dans ces cellules tout est détraqué, et on sait que ni la transcription, ni la structure de l’ADN ne sont comme dans une cellule de notre corps. Non seulement c’est détraqué, mais dans le sense de davantage de transcription et davantage d’activité dans tous les sens. Je confirme, vu que dans mon labo on a essayé d’utiliser ces données et on a du abandonner pour cette raison (pas que ça soit inutile, mais pas utile pour comprendre l’évolution humaine qui nous intéresse).

Une critique un peu technique est qu’apparemment dans leurs statistiques ENCODE a préféré minimiser les faux négatifs (ne rien rater, au risque de détecter des erreurs) que les faux positifs (ne détecter que des trucs corrects, au risque de rater des choses).

Graur et al. discutent de manière assez technique, et correcte (Graur est auteur du livre de référence en évolution moléculaire), des erreurs de biologie évolutive dans la compréhension du « junk DNA » par certains biologistes des génomes. Le plus important à comprendre c’est qu’on ne s’attend pas, sur des bases théoriques solides, à ce que le génome d’organismes à petite population tels que les mammifères (petite par rapport au nombre de bactéries par exemple) soit entièrement fonctionnel, mais au contraire qu’il contiennent beaucoup de choses qui sont inutiles et se sont accumulées par hasard.

Finalement, ils ont une réflexion que je trouve très intéressante sur le contraste entre « grosse science » (CERN, génome humain, etc) et « petite science » (le labo normal où chacun fait ses expériences). Ils proposent que le rôle principal de la grosse science est de générer des données, mais pas de les interpréter, ce qui doit être fait par des chercheurs individuels. Très méchamment, ils disent qu’ENCODE a fait comme les théologiens, ils ont cherché à donner un sens à chaque lettre du texte.

Et pour finir, un peu de ton irrévérent. Ils citent un leader du projet génome humain disant qu’ENCODE est le Google Maps du génome humain, en commentant que non, ENCODE est encore pire que Apple Maps. Puis citent l’adage selon lequel « si c’est trop beau pour être vrai, c’est que c’est trop beau pour être vrai. »

Et le coup de grâce :

The ENCODE results were predicted by one of its lead authors to necessitate the rewriting of textbooks (Pennisi 2012). We agree, many textbooks dealing with marketing, mass-media hype, and public relations may well have to be rewritten.

Amusons-nous avec l’évolution humaine et la pilule

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Cliquez sur l’image, c’est pas le plus drole mais c’est très pertinent

Il y a quelques temps j’avais parlé d’articles sérieux sur l’évolution humaine présente, à savoir que nous sommes bien sur encore soumis à la sélection naturelle (voir aussi cet article en anglais dans Wired). (Voir aussi Deviendrons-nous débiles et La suite par Tom Roud.)

Pour s’amuser un peu, je propose de réfléchir à quelles autres pressions sélectives peuvent affecter les humains modernes, dans le contexte de la contraception hormonale.

D’abord il faut préciser un point important : la sélection naturelle, pour fonctionner, n’a pas besoin d’être aussi dramatique qu’on l’imagine souvent. Un avantage de 1% (donc 1,01 fois plus de chances d’avoir des descendants qui survivent et ont des descendants) est considéré énorme et généralement peu vraisemblable en contexte naturel. La plupart du temps quand on peut calculer un avantage sélectif on est dans le 1,001 fois plus de chances de reproduction et de survie, voire beaucoup moins. Et plus la population est grande, plus un avantage petit reste significatif. On ne peut pas dire que la population humaine diminue depuis quelques millénaires.

Alors d’abord la pilule marche pas de manière égale chez toutes les femmes. S’il y a un composant génétique à ce que la pilule marche mal chez certaines femmes, ces femmes auront un peu plus d’enfants en moyenne, et les gènes de « résistance » à la pilule vont se propager. Donc ma première prédiction est que la pilule sera de moins en moins efficace en moyenne au bout de quelques centaines de générations d’usage (on se revoit pour en parler, OK ?). Un genre d’analogue à la résistance aux antibiotiques…

Ensuite, une conséquence évidente de la contraception c’est qu’on peut choisir si on a un autre enfant après en avoir eu un premier. Or il y a des bébés et des enfants faciles, qui dorment tout de suite beaucoup, sont calmes, mangent ce qu’on leur donne, etc. Et y a les petits monstres qui ne dorment pas et dont il faut s’occuper tout le temps. Je ne serais pas très surpris si les parents d’enfants faciles avaient un petit plus tendance à avoir un deuxième, voire un troisième, enfant, et si les parents d’enfants difficiles avaient un petit plus tendance à s’arréter là parce que ça va bien. Donc ma deuxième prédiction : des enfants de plus en plus faciles, surtout en tant que bébés. On se réjouit de voir ça.

D’autres idées ?

Rions un peu avec les méthodes scientifiques et Twitter

twitteradict

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Ces derniers jours il y a eu une floraison de tweets humouristiques de scientifiques, sur le thème, « les vraies méthodes utilisées en science qu’on n’ose jamais écrire ». C’est sous le hashtag (mot-clé Twitter) #overlyhonestmethods. Y en a plein de hilarants, je vous conseille de lire ça tant que c’est disponible. Ca a été lancé par un neuropharmacologue apparemment. Y a des résumés et des best-of ici, ici, ici, et surement ailleurs. (Mise à jour : voir aussi liens dans commentaires.)

Quelques-un de mes favoris (parmi ceux que j’ai réussi à retrouver ou me rappeler), en traduction approximative, avec commentaire dessous des fois :

J’ai utilisé des étudiants comme sujets, parce que les rats coutent cher et on s’y attache.

Mon préféré !

Quand on a fait tomber un échantillon à terre, on a totalement respecté la règle des 5 secondes

« Règle » que si quelque chose est resté à terre moins de 5 secondes (3 selon certains) ça n’est pas contaminé. Je ne l’ai jamais vu appliqué à autre chose qu’un biscuit pour de vrai.

On a fait tourner les échantillons à 1300 rpm, parce qu’après la machine fait un bruit inquiétant.

Ah vous voulez des méthodes que vous pouvez suivre ? Pff, regardez la couverture du journal, c’est Nature ici

Dans les journaux très prestigieux comme Nature et Science, il n’y a presque pas de place pour les méthodes, qui sont généralement peu détaillées et incompréhensibles.

On voulait voir ce qui se passerait si on faisait X, juste pour s’amuser. Super explosion ! On a trouvé une hypothèse plus tard.

On a laissé incuber pour la durée du repas.

Y a beaucoup de variantes sur le thème « on a choisi un temps d’expérience correspondant au repas, à la pause café, à rentrer dormir une bonne nuit, à avoir un week-end peinard ».

Le pH du tampon a été ajusté avec du HCl, puis dans l’autre sens avec du NaOH… puis encore un peu de HCl…

On a utilisé ce programme, parce que tout le monde le fait, non ?

Vous pouvez télécharger notre code à l’URL fournie. Bonne chance pour télécharger la seule personne qui arrive à le faire fonctionner.

Les données sont anciennes parce qu’entre la première version du papier et la finale, j’ai eu un bébé.

Et ceux que j’ai écrit moi-même :

Nous avons utilisé une méthode que nous ne connaissons ni ne comprenons parce que le reviewer 2 nous l’a demandé et les résultats ne nous dérangent pas de toutes façons.

Je n’ai jamais fait ça ! Mais j’ai été tenté, et j’ai parfois utilisé une méthode dont je pense qu’elle n’apporte rien parce qu’on me l’a demandé et qu’en effet ça ne contredisait pas mes résultats (mais je comprenais pourquoi – je crois). Ma contribution la plus retweetée à ce bazar.

Nous n’avons pas utilisé la parsimonie parce que les cladistes étaient tellement arrogants dans les années 90.

Très technique, et d’ailleurs pas retweeté. Les intéressés se reconaitront.

Les calculs ont été effectués sur un super-ordinateur, un cluster, un grid et le cloud pour justifier nos financements. Résultats montrés : viennent de mon PC.

Alors c’est une grosse exagération, mais ça arrive qu’on doive justifier de l’usage d’une resource informatique alors qu’on n’a pas encore l’application pertinente, et qu’on fasse un calcul qui aurait pu se faire ailleurs. Normalement, c’est parce qu’on va vraiment utiliser la resource bientôt et qu’il faut mettre au point. Mais j’ai expertisé des papiers où j’ai vraiment l’impression qu’ils ont fait ça.

On a utilisé Uniprot pour la Figure 1 et Ensembl pour la Figure 2 parce qu’ils ont été faits par des postdocs différents à 2 ans d’écart.

Un peu simplifié pour le tweet, mais il m’est arrivé en gros ça : des sources de données différentes utilisées à différents endroits du papier parce qu’il a été tellement long à préparer. Dans ces cas-là, on ajoute normalement un contrôle pour vérifier que ça ne biaise pas le résultat.

Moi j’ai trouvé beaucoup de ces tweets hilarants. Un truc auquel on pourrait s’attendre c’est que des anti-science ou anti-intellectuels se précipitent dessus pour dire « voilà la face noire et cachée de la science, voilà à quoi ils dépensent nos sous, j’avais bien dit qu’on ne pouvait pas leur faire confiance ». Plus inatendu pour moi, des scientifiques s’inquiètent de ce que ces tweets montrent des pratiques scientifiques douteuses (par exemple ici). A quoi je répond, détendez-vous les gars.

Et à tout seigneur tout honneur, il faut noter que PhD Comics avait anticipé cet humour :

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