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vignette|300px|À titre d'exemple : Indices comparés de biodiversité pour 19 métagénomes marins échantillonnés par l'expédition , tels qu'analysés avec GenGIS. La métagénomique ou génomique environnementale est une méthode d'étude du contenu génétique d'échantillons issus d'environnements complexes (ex : intestin, océan, sols, air, etc.) prélevés dans la nature (par opposition à des échantillons cultivés en laboratoire). Cette approche, via le séquençage direct de l'ADN présent dans l'échantillon, permet une description génomique du contenu de l'échantillon, mais aussi un aperçu du potentiel fonctionnel d'un environnement. L'utilisation du préfixe « méta- » signifiant « au-delà », « après » ; ici, la métagénomique vient au-delà la génomique en étudiant les organismes directement dans leur environnement sans passer par une étape de culture en laboratoire. Les tailles d'échantillons métagénomiques sont bien plus importantes que celles d'échantillons cultivés en laboratoire. Pour les étudier les biologistes recourent aux technologies de séquençage haut-débit. Les séquences d'ADN obtenues sont ensuite analysées par des techniques bioinformatiques pour décrire la composition structurelle et fonctionnelle de l’échantillon environnemental. L'augmentation de la quantité de données ainsi produites (depuis la fin des années 2000 essentiellement) s'inscrit dans le développement du « big data » qui permet de gérer et traiter de grandes quantités de données. Le criblage métagénomique, complémentaire à l'approche métagénomique par séquençage direct, consiste à faire exprimer des fragments d'ADN métagénomique (c'est-à-dire issu de l'extraction de l'ADN total d'un échantillon environnemental) par un vecteur hôte (généralement des banques de clone de l’espèce bactérienne Escherichia coli). Le but de cette approche est de découvrir de nouvelles enzymes ou de nouvelles molécules sécrétées dans l’environnement (d'où est issu l’échantillon). La métagénomique a notamment permis de démontrer la très grande diversité génétique des virus, et la singularité de leurs séquences génétiques.
Christof Holliger, Aline Sondra Adler, Laetitia Janine Andrée Cardona, Jaspreet Singh Saini, Pilar Natalia Rodilla Ramírez, Ruizhe Pei
Tamar Kohn, Xavier Fernandez Cassi