C’est en partant du principe “simple” que tout phénomène a une cause qu’il est devenu particulièrement “compliqué” de démêler en biologie “la” cause responsable du “phénomène”. C’est ce qui est facile à comprendre quand on passe de la définition du gène par W. Johannsen en 1909 : unité de base d’hérédité qui en principe “prédétermine un trait précis” de la forme d’un organisme vivant, à la vérification in vivo. S’il est anecdotique de connaître les gènes responsables des cheveux roux ou des yeux de couleur verte, il est plus important de cibler les responsables de différents types d’affections humaines et pas nécessairement parmi les plus rarissimes. La réponse apportée à cette deuxième étape démontre la complexité/complexification (?) de la démarche. Si un gène peut coder pour une protéine, on s’aperçoit rapidement qu’il “ne peut pas ne pas exister” des “connections”, que l’on pourrait assimiler à des réseaux entre des gènes considérés comme “fondamentaux” sans spécificité cellulaire et des gènes que l’on pourrait qualifier d”accessoires” répondant à une spécificité cellulaire. Si l’espoir porté par le projet Genome-Wide Association Studies » ou GWAS est grand parce qu’il vise à comparer un grand nombre de génomes rien ne semble limiter ses domaines de recherche. Parce que l’on espère faire émerger des corrélations entre certains profils génétiques et des maladies complexes, on ne peut s’empêcher d’admirer l’un des derniers articles parus (!): Genome-wide association meta-analysis in 269 867 individuals identifies new genetic and functional links to intelligence (https://www.nature.com/articles/s41588-018-0152-6). Peut-être serait-il bon de commencer par plus simple comme par exemple l’article Theory Suggests That All Genes Affect Every Complex Trait (https://www.quantamagazine.org/omnigenic-model-suggests-that-all-genes-affect-every-complex-trait-20180620/) et surtout ne pas oublier cet autre, New Database Expands Number of Estimated Human Protein-Coding Genes (https://www.the-scientist.com/news-opinion/new-database-expands-number-of-estimated-human-protein-coding-genes-64298)