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RIMap-RISC : une nouvelle interface pour étudier la biologie des ARN
Publié le 30 avril 2026
L’équipe de François Major, directeur de l’Unité de recherche en ingénierie des ARN de l’IRIC, a développé la nouvelle base de données RIMap-RISC qui intègre la structure moléculaire des microARN et des ARN messagers pour modéliser systématiquement leurs interactions. Mené par le doctorant Simon Chasles, ce travail fait l’objet d’une publication dans Genome Biology.
MicroARN : mieux comprendre comment ils interfèrent avec l’expression des gènes
On retrouve différents types d’acides ribonucléiques (ARN) dans les cellules. L’ARN messager agit comme intermédiaire entre l’information génétique contenue dans l’ADN et la fabrication des protéines. Les microARN sont quant à eux de très courtes molécules qui ciblent les ARN messagers pour les dégrader ou les inhiber, permettant ainsi d’empêcher la traduction de certains gènes en protéines.
L’approche conçue par le laboratoire Major permet d’intégrer des informations structurelles détaillées sur les microARN, et donc d’aller au-delà des modèles basés uniquement sur leur séquence, pour comprendre comment ils reconnaissent les ARN messagers et régulent l’expression des gènes, dans des contextes normaux et pathologiques. « C’est la première fois qu’une telle modélisation est faite de façon systématique », souligne le chercheur.
Un outil disponible en ligne pour toute la communauté de recherche
Accessible en ligne, la plateforme RIMap-RISC offre une interface programmable. Elle sera utile autant pour la recherche fondamentale en biologie que pour l’étude de maladies complexes comme le cancer. « Notre nouvel outil favorisera la réutilisation des données, leur intégration dans des pipelines bio-informatiques et le développement de nouvelles approches de recherche et d’innovation en biologie des ARN », explique François Major.
Étude citée
Chasles S, Gaillard-Duchassin Z, Quenneville J, Lemaire M, Gagnon E, Major F. RIMap-RISC: a transcriptome-wide database of structurally modeled human microRNA interactions. Genome Biol. 2026 Feb 26;27(1):112. doi: 10.1186/s13059-026-04008-y
