Cellule cancéreuse et thérapie (article scientifique)

[invite2c0f9ee3]

Bonjour,

J'ai besoins d'aide pour la compréhension d'une figure d'un article. Le titre de cette article est 'MCT1-mediated transport of a toxic molecule is an effective strategy for targeting glycolytic tumors' .
Il traite sur la sensibilité à une molécule la 3BrA qui est potentiellement thérapeutique pour les cancers. En effet cette molécule inhibe la glycolyse or les cellules cancéreuses utilisent essentiellement la glycolyse pour produire de l'ATP. Dans cette article ils observent l'effet de MCT1 sur la sensibilité des cellules cancéreuse aux 3BrA. MCT1 est un transporteur du lactate et du pyruvate . Dans l'article ils ont vu que la sensibilité au 3BrA diminue quand MCT1 est muté !
Ils supposent que MCT1 transporte 3BrA dans les cellules.
Maintenant je viens à la figure 3a dont je ne comprend pas tous : Dans cette expérience ils testent la corrélation entre IC50 ( qui mesure l'efficacité d'inhibition de 3BrA ) et les taux d'ARNm (essentiellement celui de MCT1) en calculant le coefficient de pearson ( dans se coefficient plus la valeur de r est loin de 0 alors plus c'est corrélé donc plus on est proche de 1 ou -1)
Je ne comprend pas très bien cette figure , qu'est ce que la valeur p ? et qu'est ce que montre l'abscisse?
Je vous joins donc l'article. ( MCT1 est codé par SLC16A1)


Merci d'avance si vous pouviez m'accorder un peut de temps

Elise
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[invite179e6258]

d'après ce que je comprends, pour chacun des 20000 gènes, ils ont dosé l'ARNm correspondant, dans chacune de 15 lignées cellulaires. En même temps ils ont la valeur de IC50 pour ces 15 lignées, donc pour chaque gène ils ont calculé la corrélation (de Pearson, i.e. la corrélation classique) entre l'expression du gène et le IC50. Ensuite ils ont rangé ces 20000 corrélations en ordre décroissant, ce qui donne la ligne sigmoïde de la figure. Les lignes verticales pointillées délimitent les 1% plus grandes et les 1% plus petites corrélations (d'où le "P<0.01"). Des corrélations en-dehors de l'intervalle délimité par les lignes pointillées sont vues comme significatives. Et de fait, parmi leurs gènes cibles, seul SLC16A1 a une expression significativement associée à IC50. Mais bon, j'ai lu vite.

je ne sais pas si c'est correct de balancer le pdf, est-il accessible sans restrictions? sinon tu ferais mieux de donner un lien.

[invite2c0f9ee3]

Merci de m'avoir répondu et oui bien-sur c'est une article qui est disponible sans restriction sinon je ne me serais pas permise.

Cependant je ne voit pas en quoi ils ont rangé les corrélations par ordre croissant vu que les ARNm entre 0 et 5000 ont un r proche de 1 qui signifie qu'il y a une corrélation et les ARNm entre 10000 et 15000 ont eux un r proche de -1 donc de même cela signifie qu'il y a un corrélation. Désolé mais j'ai vraiment du mal à analyser cette figure j'ai du mal à associer l'abscisse et l’ordonnée.

[invite179e6258]

ils les ont rangées par ordre décroissant (et pas croissant). Ils ont calculé les valeurs rmin et rmax telles que 1% des corrélations (donc 200 sur les 20000) sont plus grandes que rmax et 1% plus petites que rmin. La figure ne sert à rien, c'est des choses qu'on peut dire sans les montrer.

les abcisses sont les nombres de 1 à 20000, c'est le rang du gène, et les ordonnées sont les valeurs des corrélations.

[A voir en vidéo sur Futura]

[invite2c0f9ee3]

Oui en effet je pense que l'on peut le dire sans le montrer mais j'avoue que je voulais comprendre cette figure parce-que j'ai vu qu'ils en ont fait une du même style dans la figure suivante. Mais en gros je peut en conclure que le taux SLC16A1 est corrélé avec le IC50 de 3 BrPA parce qu’il à une valeur de r proche de -1.

[invite179e6258]

en fait le problème c'est que "proche de 1" ou "proche de -1" ça ne veut rien dire dans l'absolu. Selon la taille de l'échantillon (et ici c'est 15, i.e. très petit) une corrélation de disons 0.9 sera significative ou pas. Si de plus on teste simultanément de nombreuses corrélations (ici 20000) on sait que par le simple jeu du hasard, un certain nombre d'entre elles vont être vues comme significatives alors qu'en réalité il n'y a pas de lien biologique (cherche des infos sur la correction de Bonferroni). D'où l'idée de ne garder que les 1% de corrélations les plus petites et 1% les plus grandes. Ca fait quand-même 400 gènes qui sont potentiellement associés à IC50. C'est encore trop et il y a sûrement du déséquilibre de liaison, il faut ensuite regarder la position de ces gènes sur les chromosomes, etc. Mais là je crois qu'ils avaient déjà identifié des gènes cibles, ils en trouvent un "qui marche" et ça leur suffit.

[invite2c0f9ee3]

D'accord je n'avait pas bien compris le test statistique en effet c'est beaucoup plus claire . Donc tous les gènes qui sont compris dans les deux cadres bleu sont considéré comme avoir une corrélation significative et il me semble avoir compris en lisant la figure d’après que les gènes qui sont dans le premier cadre bleu ont une corrélation négative c'est à dire qu'il sont fortement exprimé quand le taux IC50 est faible et dans le deuxième cadre bleu c'est l'inverse ils sont fortement exprimé quand le taux IC50 est élevée.

Merci de m'avoir aider !

[invite179e6258]

au fait je ne sais pas pourquoi j'ai parlé de déséquilibre de liaison : il s'agit ici d'expression et pas de fréquences alléliques, je me suis mélangé les pinceaux.