Impact systémique des petits ARN régulateurs

Génétique et développement

Les microARN (« miARN ») sont de petits régulateurs post-transcriptionnels. La fonction de ces petits ARN chez les Animaux a été bien caractérisée au niveau moléculaire, mais leur rôle est moins bien connu à l'échelle macroscopique : comment les miARN pourraient-ils avoir une fonction biologique, s'ils répriment la plupart de leurs cibles d'un facteur inférieur à 2 (alors que les fluctuations d'expression des gènes entre individus excèdent typiquement un facteur 2, et qu'elles sont tamponnées par les mécanismes d'homéostasie) ?
D'après le dogme actuel, chaque miARN régule des dizaines ou des centaines de cibles, mais plusieurs observations suggèrent que les miARN ont un impact beaucoup plus modeste sur la biologie animale. Nos travaux récents suggèrent également qu'à la fois les méthodes expérimentales et bio-informatiques pour l'identification des cibles de miARN sont lourdement contaminées par des faux positifs : ces faux positifs peuvent être réellement réprimés par les miARN à l'échelle moléculaire, mais une répression aussi faible ne parvient pas à déclencher un phénotype macroscopique pour la plupart des gènes.
Notre travail suggère donc que le rôle biologique des miARN a été largement surestimé. Nous explorons à présent les conséquences pratiques de ce nouveau cadre théorique, en mesurant la contribution d'interactions individuelles entre miARN et cibles, sur des phénotypes globaux in vivo.
Plus généralement, nous proposons une nouvelle vision de la régulation des gènes : une cible régulatrice n'est pas simplement un gène qui est affecté par une voie régulatrice ; c'est un gène qui est affecté suffisamment par la voie régulatrice – l'amplitude de la régulation mesurée doit être confrontée à la robustesse des systèmes biologiques face aux fluctuations.

figure 3 fr
152
BUSSEAU Isabelle
Gestionnaire parc binoculaires et injection
Chercheur


1118
SEITZ Herve
Chercheur

1534
MOCKLY Sophie
Doctorant

PUBLICATIONS DE L'ÉQUIPE

Re-assessment of the involvement of Snord115 in the serotonin 2C receptor pathway in a genetically relevant mouse model.

Hebras J, Marty V, Personnaz J, Mercier P, Krogh N, Nielsen H, Aguirrebengoa M, Seitz H, Pradere JP, Guiard BP, Cavaille J

SETX (senataxin), the helicase mutated in AOA2 and ALS4, functions in autophagy regulation

Patricia Richard, Shuang Feng, Yueh-Lin Tsai, Wencheng Li, Paola Rinchetti, Ubayed Muhith, Juan Irizarry-Cole, Katharine Stolz, Lionel A Sanz, Stella Hartono, Mainul Hoque, Saba Tadesse, Hervé Seitz, Francesco Lotti, Michio Hirano, Frédéric Chédin, Bin Tian, James L Manley

Prospects and challenges of multi-omics data integration in toxicology.

Canzler S, Schor J, Busch W, Schubert K, Rolle-Kampczyk UE, Seitz H, Kamp H, von Bergen M, Buesen R, Hackermüller J

Inconsistencies and Limitations of Current MicroRNA Target Identification Methods.

Mockly S, Seitz H

Editorial: miRNA Regulatory Pathways in Metazoans. Advances From in vivo and ex vivo Studies.

Amar L, Seitz H

On the number of functional microRNA targets.

Seitz H

Functional lability of RNA-dependent RNA polymerases in animals.

Pinzón N, Bertrand S, Subirana L, Busseau I, Escrivá H, Seitz H

Amphioxus functional genomics and the origins of vertebrate gene regulation.

Marlétaz F, Firbas PN, Maeso I, Tena JJ, Bogdanovic O, Perry M, Wyatt CDR, de la Calle-Mustienes E, Bertrand S, Burguera D, Acemel RD, van Heeringen SJ, Naranjo S, Herrera-Ubeda C, Skvortsova K, Jimenez-Gancedo S, Aldea D, Marquez Y, Buono L, Kozmikova I, Permanyer J, Louis A, Albuixech-Crespo B, Le Petillon Y, Leon A, Subirana L, Balwierz PJ, Duckett PE, Farahani E, Aury JM, Mangenot S, Wincker P, Albalat R, Benito-Gutiérrez È, Cañestro C, Castro F, D'Aniello S, Ferrier DEK, Huang S, Laudet V, Marais GAB, Pontarotti P, Schubert M, Seitz H, Somorjai I, Takahashi T, Mirabeau O, Xu A, Yu JK, Carninci P, Martinez-Morales JR, Crollius HR, Kozmik Z, Weirauch MT, Garcia-Fernàndez J, Lister R, Lenhard B, Holland PWH, Escriva H, Gómez-Skarmeta JL, Irimia M

Applying 'omics technologies in chemicals risk assessment: Report of an ECETOC workshop.

Buesen R, Chorley BN, da Silva Lima B, Daston G, Deferme L, Ebbels T, Gant TW, Goetz A, Greally J, Gribaldo L, Hackermüller J, Hubesch B, Jennen D, Johnson K, Kanno J, Kauffmann HM, Laffont M, McMullen P, Meehan R, Pemberton M, Perdichizzi S, Piersma AH, Sauer UG, Schmidt K, Seitz H, Sumida K, Tollefsen KE, Tong W, Tralau T, van Ravenzwaay B, Weber RJM, Worth A, Yauk C, Poole A

microRNA target prediction programs predict many false positives

Pinzon, N., Li, B., Martinez, L., Sergeeva, A., Presumey, J., Apparailly, F., Seitz, H

Issues in current microRNA target identification methods

Seitz H

Coding and non-coding variants in the SHOX2 gene in patients with early-onset atrial fibrillation

Hoffmann S, Clauss S, Berger IM, Weiß B, Montalbano A, Röth R, Bucher M, Klier I, Wakili R, Seitz H, Schulze-Bahr E, Katus HA, Flachsbart F, Nebel A, Guenther SP, Bagaev E, Rottbauer W, Kääb S, Just S, Rappold GA.

Advancing the use of noncoding RNA in regulatory toxicology: Report of an ECETOC workshop

Aigner A, Buesen R, Gant T, Gooderham N, Greim H, Hackermüller J, Hubesch B, Laffont M, Marczylo E, Meister G, Petrick JS, Rasoulpour RJ, Sauer UG, Schmidt K, Seitz H, Slack F, Sukata T, van der Vies SM, Verhaert J, Witwer KW, Poole A

Argonaute proteins regulate HIV-1 multiply spliced RNA and viral production in a Dicer independent manner

Eckenfelder A, Ségéral E, Pinzón N, Ulveling D, Amadori C, Charpentier M, Nidelet S, Concordet JP, Zagury JF, Paillart JC, Berlioz-Torrent C, Seitz H, Emiliani S, Gallois-Montbrun S.

microRNAs and the evolution of complex multicellularity: identification of a large, diverse complement of microRNAs in the brown alga Ectocarpus

Tarver JE, Cormier A, Pinzón N, Taylor RS, Carré W, Strittmatter M, Seitz H, Coelho SM, Cock JM

Silencing of X-Linked MicroRNAs by Meiotic Sex Chromosome Inactivation

Royo H, Seitz H, ElInati E, Peters AH, Stadler MB, Turner JM

Cnidarian microRNAs frequently regulate targets by cleavage

Moran, Y., Fredman, D., Praher, D., Li Z. L., Meng Wee,L., Rentzsch, F., Zamore,P.D., Technau, U., Seitz H.

Quantitative aspects of RNA silencing in metazoans

Sergeeva, A., Restrepo, N.P., and Seitz, H.

Recognition of the pre-miRNA structure by Drosophila Dicer-1

Tsutsumi A, Kawamata T, Izumi N, Seitz H, Tomari Y

A 5´-uridine amplifies miRNA/miRNA* asymmetry in Drosophila by promoting RNA-induced silencing complex formation

Seitz H, Tushir JS, Zamore PD

PUBLICATIONS COMMUNES

Prospects and challenges of multi-omics data integration in toxicology.

Canzler S, Schor J, Busch W, Schubert K, Rolle-Kampczyk UE, Seitz H, Kamp H, von Bergen M, Buesen R, Hackermüller J
2020 - Arch Toxicol 32034435
Service porteur : Impact systémique des petits ARN régulateurs

The gastrula transition reorganizes replication origin selection in Caenorhabditis elegans

Rodríguez-Martínez, M., Pinzón, N., Ghommidh, C., Beyne, E., Seitz, H., Cayrou, C., Méchali, M.
2017 - Nature Structural & Molecular Biology , 24(3):290-299 28112731
Service porteur : Réplication et Dynamique du Génome

Insect small non-coding RNA involved in epigenetic regulations

Chambeyron, S., Seitz, H.
2014 - Current Opinion in Insect Science , 1, 1-19
Service porteur : ARN non codants, épigénétique et stabilité génomique

MARTINEZ Laura
MARTINEZ Laura
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GASPAROVA Iveta
GASPAROVA Iveta
Comenius Unversity, Bratislava, Slovakia
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MAZE Delphine
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PINZON Natalia
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KONISHI Hideaki
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GATO Alexandre
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SERGEEVA Anna
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MARTIN Pierre
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Mesurer la contribution d’interactions individuelles entre miARN et cible sur un phénotype in vivo

Le miARN bantam a été découvert par un crible génétique chez la Drosophile : les homozygotes mutants meurent au stade pupal précoce, les hétérozygotes sont plus petits que les sauvages, et les mouches surexprimant bantam sont plus grosses que les sauvages ; les hypomorphes sont partiellement stériles femelles (Hipfner et al., 2002). La première cible proposée pour bantam a été le gène proapoptotique hid, dont la 3´ UTR contient plusieurs sites de complémentarité à la graine de bantam (Brennecke et al., 2003). De nombreuses autres cibles ont été proposées (les programmes de prédiction de cibles prédisent ≈ 70 cibles avec des sites de complémentarité conservée à bantam), certaines d’entre elles sont réprimées par bantam de manière mesurable au niveau de l’abondance de la protéine ou de l’ARNm, mais aucune validation in vivo rigoureuse de l’implication d’une cible dans le phénotype de croissance, de létalité ou de stérilité n’a encore été apportée. Par exemple, la régulation du gène enabled par bantam est très claire d’après des expériences de gène-rapporteur (Becam et al., 2011), mais l’ablation génétique des sites de reconnaissance de bantam sur le gène endogène enabled ne semble pas perturber le patron d’expression d’enabled ou déclencher un phénotype particulier (Bassett et al., 2014).

Nous nous concentrerons donc sur une stratégie purement in vivo pour mesurer la contribution de cibles individuelles au phénotype bantam. Par édition du génome, nous avons préparé des mouches mutantes dont la graine de bantam a été mutée en un autre hexamère. Nous sommes actuellement en train de préparer des mouches mutantes où les sites de reconnaissance de bantam dans le gène hid ont été mutées de manière compensatoire, afin d’isoler la contribution de l’interaction bantam/hid au phénotype global contrôlé par bantam (de façon similaire à la stratégie décrite par Ecsedi et al., 2015).

figure 1
En mutant le miARN bantam in vivo, nous pouvons vérifier les phénotypes macroscopiques contrôlés par ce miARN. En mutant ses sites de reconnaissance sur une cible individuelle, nous pouvons évaluer la contribution de cette interaction particulière au phénotype global. En combinant les deux mutations compensatoires dans la même mouche, nous pouvons confirmer l’importance de cette interaction sur le phénotype in vivo.

 

Identifier les cibles de miR-34 qui contrôlent la prolifération cellulaire chez les Mammifères

La famille de miARN miR-34 suscite un très grand intérêt depuis qu’il a été proposé qu’elle contrôlait la prolifération cellulaire à la fois chez l’Homme et la Souris (He et al., 2007). De nombreuses cibles ont été proposées pour expliquer le contrôle de la prolifération par miR-34, sur la base d’expériences ex vivo, mais les preuves in vivo manquent toujours (Concepcion et al., 2012).

En utilisant un crible à haut débit, nous allons muter chaque site de fixation-candidat de miR-34 et mesurer l’effet de cette mutation sur la prolifération des cellules de Mammifères. Notre but consistera à identifier les cibles directes et indirectes de miR-34 qui affectent le plus fortement la prolifération cellulaire, et d’apporter une mesure précise de leur contribution à ce phénotype.

figure 2
En utilisant un crible à haut débit, nous identifierons les interactions individuelles miR-34/cible qui exercent le plus fort effet sur la prolifération cellulaire. Les mécanismes d’amplification et d’atténuation dans les réseaux régulateurs en aval seront identifiés par la mesure des perturbations d’expression des cibles indirectes.

Sujet : Répressions réciproques entre microARN et ARN messagers
Sophie MOCKLY 01/10/2017 - 31/12/2021
Directeur de thèse : Hervé SEITZ

Publications pendant la thèse :

1. Mockly S. et Seitz H. Inconsistencies and limitations of current microRNA target identification methods (2019) Methods Mol Biol, 1970:291-314 (lien Pubmed : https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30963499/)

2. Mockly S., Houbron É et Seitz H. A rationalized definition of tumor suppressor microRNAs excludes miR-34a (soumis, manuscrit accessible à : https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.02.11.430795v4)

Parcours

2017 : évaluation à 5 ans par l’IGH, équipe « séniorisée », permanente
2011-2016 : Chef de groupe junior à l’IGH
2009 : HDR à l’université de Toulouse III Paul Sabatier
2005-2009 : Postdoctorat au laboratoire du Prof. Phillip Zamore, University of Massachusetts Medical School, Worcester (MA, USA)
2001-2004 : Doctorat au laboratoire du Dr. Jérôme Cavaillé (LBME, CNRS et université Toulouse III Paul Sabatier)
1997-2001 : Élève à l’École normale supérieure (rue d’Ulm, Paris)

Financements de l’équipe

2020 - 2021 : Fondation ARC « Projets »
2018 - 2021 : CEFIC LRI « C5 »
2017 : « Émergence » (Cancéropôle Grand Sud-ouest)
2012-2016 : ATIP-Avenir (CNRS et Inserm, co-sponsorisée par Sanofi)
2010-2012 : CDA (Human Frontier Science Program)

Marqueurs d’expertise

Rapporteurs pour des journaux scientifiques dans les domaines de l’ARN, de la bio-informatique, de la génomique et de la génétique moléculaire (Current Biology, EMBO Reports, Genome Research, Nucleic Acids Research, RNA Biology, ...). Rapporteur pour des agences de financement nationales et internationales (ERC, SNF, HFSP, ANR, …).
Membre de la « Governance leadership team » du Cefic Long-range research initiative. Correction et rédaction de notes pour le Bulletin de veille scientifique de l’ANSES.

Session 2021 de l’école thématique InteRNAt (du 2 au 6 novembre 2021, à Sète) :

Site web de l’événement : https://internat21.sciencesconf.org/

Pré-inscriptions ouvertes du 07/06/2021 au 25/07/2021.
 

Session 2019 de l’école thématique InteRNAt (du 6 au 10 octobre 2019, à Sète) :

Site web de l’événement : https://internat.sciencesconf.org

Contenu, en langue française, des cours introductifs donnés pendant la première demi-journée de l’école thématique (introduction sur le RNAi, sur les microARN, et sur la biochimie du complexe RISC ; exercices d’application) : en téléchargement libre ici.

Collaborateur But de la collaboration Publications communes
Dr. Yukihide TOMARI
(université de Tõkyõ)
Site web
Analyse des déterminants structuraux de la biogenèse des microARN Kawamata et al. (2009)
Pubmed

Tsutsumi et al. (2011)
Pubmed
Dr. Ulrich TECHNAU
(université de Vienne)
Site web
Analyse fonctionnelle des petits ARN régulateurs chez Nematostella vectensis Moran et al. (2014)
Pubmed
Dr. Fabian RENTZSCH
(SARS Center)
Site web
Analyse fonctionnelle des petits ARN régulateurs chez Nematostella vectensis Moran et al. (2014)
Pubmed
Prof. Phillip D. ZAMORE
(école de médecine de
l'université du Massachusetts)
Site web
Analyse fonctionnelle des petits ARN régulateurs chez Nematostella vectensis Moran et al. (2014)
Pubmed
Dr. James TURNER
(Crick Institute, Londres)
Site web
Analyse de l'expression des microARN soumis à un contrôle épigénétique chez les Mammifères Royo et al. (2015)
Pubmed
Dr. Denis TAGU
(INRA Rennes)
Site web
Caractérisation des petits ARN régulateurs chez le Puceron  
Dr. Florence APPARAILLY
(IRMB, Montpellier)
Site web
Mesure de la fluctuation inter-individu de l'expression génétique dans les neutrophiles Pinzón et al. (2017)
Pubmed
Dr. Marcel MÉCHALI
(IGH, Montpellier)
Site web
Identification des origines de réplication du développement précoce du Nématode et caractérisation épigénétique Rodríguez-Martínez et al. (2017)
Pubmed
Dr. Mark COCK
(UMR 8227, Roscoff)
Site web
Identification des microARN de l'Algue brune Ectocarpus silicosus Tarver et al. (2015)
Pubmed
Prof. Gudrun RAPPOLD
(UniversitätKlinikum, Heidelberg)
Site web
Identification d'un site de reconnaissance de microARN spécifique de patients atteints de fibrillation atriale Hoffmann et al. (2016)
Pubmed
Dr. Hector ESCRIVA
(Observatoire océanologique de Banyuls)
Site web
Caractérisation des petits ARN chez le Céphalochordé Branchiostoma lanceolatum

Marlétaz et al. (2018) Pubmed

Pinzón et al. (2019) Pubmed

Dr. Sarah GALLOIS-MONTBRUN
(Institut Cochin, Paris)
Site web
Identification des sites d'interaction d'Ago2 sur l'ARN viral VIH-1 Eckenfelder et al. (2017)
Pubmed
Dr. James Manley
(Columbia university, New York, États-Unis)
Site web
Caractérisation des conséquences moléculaires de la répression de SETX dans des cellules humaines Richard et al. (2020) Pubmed 
Dr. Jérôme Cavaillé (CBI, Toulouse)
Site web
Évaluation des conséquences moléculaires et physiologiques de la délétion de l’ARN SNORD115 Hebras et al. (2020) Pubmed

 Dépôt GitHub

Manuscrit “Pinzón et al., 2019”

Téléchargement des protéomes prédits de Métazoaires

Recherche de candidats RdRP et re-séquençage du locus “BL09945”

Phylogénie de la famille des “RdRP eucaryotiques”

Analyse du Small RNA-Seq de Branchiostoma lanceolatum

Nom de fichier Taille
A file of unknown type03_Small_RNA-Seq.md 29.47 KB
A Compressed fileB_lanceolatum_genome_bowtie2_index.tar.bz2 776.93 MB
A Compressed fileB_lanceolatum_transcriptome_bowtie2_index.tar.bz2 152.04 MB
A Compressed fileBl71nemr.fa.bz2 128.94 MB
A file of unknown typeChef3.sh 2.67 KB
A file of unknown typeChef4.sh 2.92 KB
A file of unknown typeConvincing_pre-miRNA_hairpins.fa 6.26 KB
A file of unknown typeFuses_lines_clean.pl 514 bytes
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An Adobe Acrobat fileGel_purification_15h_embryos.pdf 9.6 MB
An Adobe Acrobat fileGel_purification_36h_embryos.pdf 11.19 MB
An Adobe Acrobat fileGel_purification_60h_embryos.pdf 10.16 MB
An Adobe Acrobat fileGel_purification_adult_females.pdf 9.09 MB
An Adobe Acrobat fileGel_purification_adult_males.pdf 8.48 MB
A file of unknown typeJunction_and_exonic_reads_blat_output.dat 172.2 KB
A file of unknown typeModule_ORF_detector.pl 2.01 KB
A file of unknown typeModule_ORF_detector_lower_case.pl 2.04 KB
A file of unknown typeModule_TXT_to_FA.pl 513 bytes
A file of unknown typeModule_converts_fastq_to_fasta.pl 539 bytes
A file of unknown typeModule_excludes_hairpin-matching_reads.pl 1.42 KB
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A file of unknown typeModule_extracts_fastq_read_identifiers.pl 349 bytes
A file of unknown typeModule_extracts_miRNA_hairpins.pl 1.35 KB
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A file of unknown typeModule_selects_from_blat_results.pl 4.35 KB
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A file of unknown typeOrthologs_to_known_hairpins.fa 3.29 MB
A file of unknown typeR_commands_convincing_ORF-matching_reads 1.89 KB
A file of unknown typeR_commands_genomic_non_ncRNA-matching_size_dist 1.36 KB
A file of unknown typeR_commands_hairpin-matching_size_dist 1.76 KB
A file of unknown typeR_commands_hairpin_read_profile 2.76 KB
A file of unknown typeR_commands_plot_miRNAs_in_dvpt 1.91 KB
A file of unknown typeR_commands_size_distribution_September2017 4.01 KB
A file of unknown typeR_commands_transcriptome_non_hairpin-matching_size_dist 1.87 KB
A file of unknown typeR_commands_worm_convincing_ORF-matching_size_dist 1.88 KB
A file of unknown typeR_commands_worm_extragenomic_extratranscriptomic_size_dist 1.33 KB
A file of unknown typeR_commands_worm_genomic_non_ncRNA-matching_size_dist 1.34 KB
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A file of unknown typeR_commands_worm_transcriptomic_extragenomic_size_dist 1.77 KB
A file of unknown typeRdRP_template_loci.bed 168 bytes
A file of unknown typeScript_C_elegans.sh 6.69 KB
A file of unknown typeScript_convincing_transcriptome-matching_not_matching_ncRNA_or_hairpins.sh 315 bytes
A file of unknown typeScript_mapping_extragenomic_on_RdRP_template_loci.sh 713 bytes
A file of unknown typeScript_mapping_on_RdRP_template_loci.sh 1.03 KB
A file of unknown typeScript_miRNAs_in_development.sh 5.38 KB
A file of unknown typeScript_transcriptome-matching_not_matching_ncRNA_or_hairpins.sh 1.05 KB
A file of unknown typeStatistics.dat 1.08 KB
A file of unknown typeTop_antisense_junction_mapped_mRNAs.dat 0 bytes
A file of unknown typeTop_sense_junction_mapped_mRNAs.dat 314 bytes
A Compressed fileTranscripts_with_convicing_ORFs_in_Bla_annot_final_refTranscripts.fa.bz2 10.25 MB
A Compressed fileTrimmed_fastq.tar 2.44 GB
A file of unknown typeabundant_B_lanceolatum_ncRNAs.fa 521.74 KB
A Compressed fileblanc_evm+_rn.fa.bz2 7.72 MB
A Compressed fileblat_output.psl.bz2 657.3 MB
A file of unknown typecel_abundant_ncRNAs.fa 129.46 KB
A file of unknown typecel_hairpinMar18.fa 37.51 KB
A file of unknown typehairpinMar18.fa 5.85 MB
A Text filemd5sum_Seitz.txt 3.6 KB
A file of unknown typemiRNA_abundance_in_development.dat 7.08 KB
A file of unknown typeunified1.fa 1.1 MB

Petits ARN issus des pathogènes avérés ou potentiels

Manuscrit "Mockly et Seitz, 2019"

Manuscrit "Pinzón et al., 2017"

Scripts et données pour la préparation des 6 figures :

Conversion des fichiers FCS de cytométrie en fichiers texte

  • Script de conversion (usage : ./read_FCS.py input.fcs output.txt) : script python.

1. Apprentissage d'Unix

2. Les statistiques en biologie moléculaire

3. Apprentissage de R

Contexte :

Les chercheurs CNRS doivent soumettre chaque année un compte-rendu annuel d’activité, et tous les 5 ans, un « rapport d’activité par vague » plus détaillé (avec, au milieu de cette période de 5 ans, un « rapport d’activité à mi-vague »). Suite à la fusion des régions Midi-Pyrénées et Languedoc-Roussillon, les laboratoires de Languedoc-Roussillon ont rejoint la vague des laboratoires de Midi-Pyrénées, repoussant d’une année l’évaluation par vague prévue en 2019 (elle aura lieu en 2020).

D’autre part, les laboratoires sont évalués tous les 5 à 6 ans par un jury international, rassemblé par l’HCERES (anciennement : AERES), qui publie ensuite un compte-rendu d’évaluation (en anglais).

Rapports d’activité et comptes-rendus d’évaluation de notre équipe :

Compte-rendu d’évaluation 2020 de notre équipe par l’HCERES (en anglais)

Rapport d'activité par vague 2020 d'Hervé Seitz (janvier 2014 – décembre 2019) (en français)

Rapport d’activité à mi-vague 2016 d’Hervé Seitz (janvier 2014 – septembre 2016) (en français)

Compte-rendu d’évaluation 2014 de notre équipe par l’AERES (en anglais)

Rapport d’activité par vague 2014 d’Hervé Seitz (janvier 2009 – décembre 2013) (en français)

« La technologie CRISPR/Cas9 » 
(compte-rendu de la conférence donnée par Hervé Seitz au colloque « Quelles limites pour les technosciences en santé ? » à Clermont-Ferrand le 13 mars 2018, et publié dans le n°15 de la Revue du Centre Michel de l'Hospital).

Parallèle entre l'informatique et la génétique
(édition du génome, débuggage, matérialité de l'information, ...) (interview donnée dans le cadre des Tic-Talks du LIG).

Les statistiques en science expérimentale. Principe, limitations, erreurs courantes, illustrées par les rumeurs pseudo-scientifiques sur la Covid-19
(visio-conférence donnée le 13 mars 2021 sur invitation du cercle zététique du Languedoc-Roussillon ; diaporama cliquable accessible ici).