Détection et analyse de motifs structuraux et fonctionnels dans les acides ribonucléiques

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal

Etude des protéines à motif PQ : Identification d'un nouveau transporteur lysosomal impliqué dans le traitement de la cystinose et analyse bioinformatique de la famille protéique

Transport of solutes across biological membranes is crucial to eukaryotic cell physiology. However, the function of many putative transporters remains unknown, such as the proteins responsible for lysosomal export of metabolites. Cystinosin, the lysosomal cystine exporter defective in cystinosis, is characterized by a duplicated motif termed the PQ loop. PQ-loop proteins are more frequent in eukaryotes than in prokaryotes, and, except for cystinosin, their molecular function remains unknown. Here we show that another PQ-loop protein, PQLC2, is a lysosomal transporter for cationic amino acids and that it is required for the treatment of cystinosis. The hypothesis that PQLC2 is a lysosomal metabolite transporter was based on a proteomic study predicting that PQLC2 is located at the lysosomal membrane and on a genetic study that linked putative yeast orthologues with cationic amino acid homeostasis. Using an approach that consisted in misrouting PQLC2 to the plasma membrane of frog oocytes and in acidifying the extracellular medium to mimic the acidic lysosomal lumen, we showed an accumulation of radiolabelled cationic amino acids into mRNA-injected oocytes and an electrogenic, inward current due to a selective, pH-dependent, low-affinity transport of cationic amino acids by PQLC2. Moreoever, we showed that PQLC2 exports a key chemical intermediate (cysteamine-cysteine mixed disulfide) from cystinotic lysosomes treated with the aminothiol drug cysteamine, thus explaining the mechanism underlying the current drug therapy of cystinosis. Finally, in a last chapter, we performed a preliminary bioinformatic study of the family of PQ-loop proteins that took advantage of the pseudo-symmetric structure of these proteins to identify residues potentially important for the transport activity.Le transport de composés à travers les membranes biologiques est crucial pour la physiologie des cellules eucaryotes. Cependant la fonction de nombreux transporteurs putatifs reste inconnue. C’est notamment le cas de nombreux transporteurs intracellulaires exportant les catabolites du lysosome. Le transporteur lysosomal de cystine, baptisé cystinosine, se caractérise par la présence d’un motif dupliqué appelé " boucle PQ ". Sa dysfonction entraîne une maladie lysosomale, la cystinose, caractérisée par l'accumulation de cystine dans les lysosomes. Les protéines possédant un motif PQ sont retrouvées plus souvent dans les cellules eucaryotes et, à l'exception de la cystinosine, leur fonction reste inconnue. Dans cette thèse, nous démontrons qu'une autre protéine à motif PQ, PQLC2 est le transporteur responsable de l'efflux lysosomal des acides aminés cationiques et qu'il est impliqué dans le traitement de la cystinose.L'hypothèse de départ était basée, d'une part, par sur des prédictions par analyse protéomique de la localisation lysosomale de PQLC2 et, d'autre part, sur des résultats chez S.cerevisiae impliquant les orthologues putatifs de PQLC2, situés à la membrane de la vacuole, dans l'homéostasie des acides aminés cationiques. En utilisant une approche consistant à délocaliser PQLC2 à la membrane plasmique et à acidifier le pH extracellulaire pour mimer la lumière acide du lysosome, nous avons pu, par mesure d'accumulation intracellulaire de composés radiomarqués et par mesure électrophysiologique sur cellule entière, faire la preuve du transport sélectif, actif à bas pH et de faible affinité des acides aminés cationiques par PQLC2. Dans une seconde partie, nous avons mis en évidence l'implication de ce transporteur dans l'efflux lysosomal du produit de réaction entre la cystine accumulée dans les lysosomes de cellules de patients cystinotiques et le principe actif (cystéamine) du traitement pharmacologique de la cystinose.Enfin, dans une dernière partie, nous avons effectué une analyse bioinformatique préliminaire des protéines à motif PQ qui exploitait la pseudo-symétrie de ces protéines pour identifier des résidus potentiellement impliqués dans l'activité de transport

Contribution à l'analyse des séquences de protéines similarité, clustering et alignement

La prédiction des fonctions biologiques des protéines est primordiale en biologie cellulaire. On peut comprendre facilement tout l'enjeu de pouvoir différencier efficacement les protéines par leurs fonctions, quand on sait que ceci peut rendre possible la réparation des protéines anormales causants des maladies, ou du moins corriger ou améliorer leurs fonctions. Les méthodes expérimentales, basées sur la structure tridimensionnelle des protéines sont les plus fiables pour la prédiction des fonctions biologiques des protéines. Néanmoins, elles sont souvent coûteuses en temps et en ressources, et ne permettent pas de traiter de grands nombres de protéines. Il existe toutefois des algorithmes qui permettent aux biologistes d'arriver à de bons résultats de prédictions en utilisant des moyens beaucoup moins coûteux. Le plus souvent, ces algorithmes sont basés sur la similarité, le clustering, et l'alignement. Cependant, les algorithmes qui sont basés sur la similarité et le clustering utilisent souvent l'alignement des séquences et ne sont donc pas efficaces sur les protéines non alignables. Et lorsqu'ils ne sont pas basés sur l 'alignement, ces algorithmes utilisent souvent des approches qui ne tiennent pas compte de l'aspect biologique des séquences de protéines. D'autre part, l'efficacité des algorithmes d'alignements dépend souvent de la nature structurelle des protéines, ce qui rend difficile le choix de l'algorithme à utiliser quand la structure est inconnue. Par ailleurs, les algorithmes d'alignement ignorent les divergences entre les séquences à aligner, ce qui contraint souvent les biologistes à traiter manuellement les séquences à aligner, une tâche qui n'est pas toujours possible en pratique. Dans cette thèse nous présentons un ensemble de nouveaux algorithmes que nous avons conçus pour l'analyse des séquences de protéines. Dans le premier chapitre, nous présentons CLUSS, le premier algorithme de clustering capable de traiter des séquences de protéines non-alignables. Dans le deuxième chapitre, nous présentons CLUSS2 une version améliorée de CLUSS, capable de traiter de plus grands ensembles de protéines avec plus de de fonctions biologiques. Dans le troisième chapitre, nous présentons SCS, une nouvelle mesure de similarité capable de traiter efficacement non seulement les séquences de protéines mais aussi plusieurs types de séquences catégoriques. Dans le dernier chapitre, nous présentons ALIGNER, un algorithme d'alignement, efficace sur les séquences de protéines indépendamment de leurs types de structures. De plus, ALIGNER est capable de détecter automatiquement, parmi les protéines à aligner, les groupes de protéines dont l'alignement peut révéler d'importantes propriétés biochimiques structurelles et fonctionnelles, et cela sans faire appel à l'utilisateur

Aspects algorithmiques de la prédiction des structures secondaires d'ARN

PARIS7-Bibliothèque centrale (751132105) / SudocSudocFranceF

Aspects algorithmiques de la prédiction des structures secondaires d'ARN

In this work we study two algorithmic problems: triangular forms in boolean matrices and spatial structure search problems in molecular biology. We first consider the following problem: Given a square boolean matrix, can we permute its lines to yield a triangular matrix? This problem arises when we compute in place a system of equations. One natural way to solve the problem is to use graph theory, especially bipartite graphs. We show several NP-completeness results and introduce some extensions of the problem. At the RNA level, biological signals are defined by a combination of spatial structures and sequence patterns. Until now, few attempts have been made to develop general purpose search programs that take into account both sequence and structure criteria. Therefore, there is a growing demand for search programs combining both descriptive and programming approaches. With this aim in view, we study combinatorial algorithmic problems on 2-intervals intersection graphs. Recent research considering the topic of intersection graphs of geometric objects shows the relevance of the 2-interval notion. We show that pattern matching in 2-intervals set is an NP-complete problem even when restricted to constrained spatial structures. One important goal of this thesis is to use techniques for the prediction of structural biological patterns, and especially auto-catalytic group 1 introns. Our ORANGE algorithm for predicting auto-catalytic group 1 introns is an improved version of the CITRON algorithm of Lisacek and Michel. It is both time efficient and has good biological results. Moreover, an implementation of the ORANGE algorithm is available on the Internet.Cette thèse traite deux types de problèmes algorithmiques : des problèmes de triangularisation de matrices booléennes par permutation des lignes et des colonnes et des problèmes de découverte de structures secondaires d'ARN. Nous étudions des problèmes de triangularisation de matrices booléennes par permutation des lignes et des colonnes. Ce problème apparaît, par exemple, lorsque l'on souhaite calculer "en place" un système d'équations. Une façon naturelle d'aborder ce problème est de se placer dans le cadre général de la théorie des graphes et des graphes bipartis en particulier. Nous présentons de nombreux résultats de complexité - essentiellement de NP-complétude - liés à ce problème et introduisons quelques extensions dont nous précisons toujours la complexité. Certaines familles d'ARN sont très précisément définies par des motifs de séquence, et des contraintes structurelles secondaires et tertiaires. La plupart des outils ne sont pas adaptés puisqu'ils n'intègrent pas toutes les connaissances sur la molécule lors de l'exploration des banques de séquences. D'où l'intérêt d'algorithmes de recherche assurant une recherche en séquence et structure par le biais d'un descripteur défini par l'utilisateur intégrant l'ensemble des connaissances caractérisant l'ARN à détecter. Une nouvelle façon d'aborder ce problème consiste en l'étude de problèmes algorithmiques sur les graphes d'intersection d'un ensemble de 2-intervalles. Cette notion de 2-intervalles se trouve dans la lignée des études actuelles en matière d'algorithmique de graphes où l'on étudie de plus en plus les structures des graphes issues de modèles géométriques. Nous présentons plusieurs résultats de complexité et montrons en particulier que la recherche de motifs dans un ensemble de 2-intervalles est un problème NP-complet. Nous nous intéressons, plus particulièrement, à appliquer ces travaux pour la prédiction de motifs biologiques structurés. Plus spécifiquement, nous avons mis au point l'algorithme ORANGE pour la prédiction des introns auto-catalytiques de groupe 1 dans de grandes séquences génomiques. Cet algorithme est une amélioration de l'algorithme CITRON mis au point par F. Lisacek et F. Michel du point de vue de la rapidité d'exécution. De plus, une mise-en-œuvre de l'algorithme ORANGE est accessible en ligne sur Internet