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RÉSUMÉ

Les domaines de la génétique et de la biologie moléculaire sont au coeur d'une révolution sans précédents déclenchée par la cartographie génétique de divers organismes (incluant l'humain) qui a mis l'accent sur des expériences génétiques à haut débit, automatisées en partie ou entièrement. Les techniques à haut débit ont été développées pour comprendre plus rapidement les rôles de divers morceaux de la machinerie moléculaire. Ainsi les puces à ADN (ou microréseaux), les réseaux de SNP (polymorphisme de nucléotide simple), et maintenant les puces à proéomes, sont nés. Si le séquençage du génôme tente de répondre aux questions « quoi? » et « où? », la génomique fonctionnelle s'intéresse aux importantes questions « pourquoi? » et « comment? ».

La génomique fonctionnelle moderne utilise des puces à ADN et d'autres modalités à haut débit dans des expériences encore plus imposantes générant d'immenses quantités de données. Ces données de génomique à haut débit sont plutôt variées selon la modalité et la technologie employées ou la nature de l'expérience exécutée. Ceci présente également plusieurs défis statistiques communs qui, ensemble, réprésentent un ensemble unique. Le domaine de la génomique statistique se développe pour permettre à des biologistes moléculaires, à des généticiens et à des bioinformaticiens de travailler ensemble pour relever des défis incluant : une dimensionalité des données grande à immense en comparaison avec le nombre d'observations disponibles, un rapport signal-bruit faible, plusieurs sources de variabilité incontrôlable, des approches multiniveaux à la génération et à la préparation des données, des problématiques particulières de planification d'expériences et d'énormes quantités de données brutes. Malgré le fait que le domaine de la génomique statistique soit si jeune, il a déjà attiré un certain nombre de chercheurs en statistique appliquée. Nous avons obtenu un support enthousiaste pour cet atelier de la part des statisticiens canadiens qui ont déjà contribué à ce domaine, ou dont l'expertise et les intérêts les poussent à vouloir y contribuer très bientôt.

Cet atelier tentera de définir les principaux problèmes à résoudre concernant l’analyse des données génomiques de haut débit, notamment les données de puces à ADN, ainsi que les façons auxquelles la communauté statistique canadienne pourrait contribuer à les résoudre. Suite à l’atelier, un réseau de chercheurs sera formé afin d’établir un programme de recherche dans le domaine de la génomique statistique. Pour plus d’information, prière de contacter:
Dr Rafal Kustra, Dept of Public Health Sciences, University of Toronto

Liste provisoire des participants

Derek Bingham (SFU) Shelley Bull (Toronto) Jenny Bryan (UBC) Hugh Chipman (Waterloo) Vincent Carey (Harvard) Chris Field (Dalhousie) Debasis Ghosh (Michigan) Gregory Gloor (UWO)

Tim Hughes (Toronto) Rafal Kustra (Toronto) Duncan Murdoch (UWO) Ed Susko (Dalhousie) Rob Tibshirani (Stanford) Elisabeth Tillier (Toronto) David Tritchler (Toronto)