The small subunit of the mitoribosome from Andalucia godoyi : isolation and study of its protein composition

Les mitochondries proviennent d’une alphaprotéobactérie ingérée qui a développé une relation endosymbiote permanente avec son hôte. Par la suite, la plupart des gènes de l'endosymbionte ont été perdus ou migrés vers l'hôte, et le mitoribosome a été remodelé en raccourcissant les ARNr mitochondriaux (ARNr-mt) et en recrutant de nouvelles protéines ribosomiques mitochondriales (protéines-r-mt). Pourtant, comment exactement ce remodelage évolutionnaire a eu lieu reste spéculatif en raison du petit nombre d'études chez les eucaryotes primitifs. Ici, nous montrons que la petite sous-unité du mitoribosome d’Andalucia godoyi, un jakobid hétérotrophe flagellé avec le génome mitochondrial le plus primitif, a une proportion élevée de composants de type bactérien par rapport à son homologue dans les eucaryotes hautement divergents. Nous avons trouvé dans l'analyse par spectrométrie de masse que la petite sous-unité du mitoribosome d’A. godoyi contient plus de protéines ribosomiques bactériennes (21 protéines) que son homologue dans tout autre eucaryote (9 à 20 protéines). Bien que la petite sous-unité du mitoribosome d’A. godoyi représente un stade plus primitif du remodelage des mitoribosomes, certaines des protéines spécifiques à la mitochondrie sont déjà présentes (S25, S29, S33, S35, Rsm22 et Mrp10), or dans une moindre mesure que dans la petite sous-unité du mitoribosome de S. cerevisiae (16 protéines) et H. sapiens (13 protéines). En outre, la petite sous-unité du mitoribosome d’A. godoyi ne contient pas les protéines-r-mt S22, S26, S27, S31, S34, S36, S37, S38, S39, S41, S42, S43, S44, S45, S46, S48, et S49 - dont la plupart sont spécifiques aux eucaryotes. Nos résultats, en combinaison avec les caractéristiques de type bactérien dans les ARNr-mt d’A. godoyi, démontrent que cet organisme possède la petite sous-unité du mitoribosome la plus primitive connue à cette date. La caractérisation des mitoribosomes primitifs peut constituer un point de départ pour l'étude des étapes précoces et intermédiaires de l'évolution du mitoribosome.Mitochondria originated from an ingested alpha-proteobacterium that developed a permanent endosymbiont relation with its host. Thereafter, most of the endosymbiont’s genes were lost or migrated to the host, and the mitoribosome was remodeled by shortening the mito-ribosomal RNAs (mt-rRNAs) and the recruitment of new mitochondrion-specific ribosomal proteins (mito-r-proteins). Yet, how exactly this evolutionary remodeling took place remains speculative due to the small number of studies in primitive eukaryotes. Here we show that the mt-SSU ribosome of A. godoyi, a free-living heterotrophic flagellated jakobid with the most primitive mitochondrial genome, has an elevated proportion of bacteria-like components compared to its counterpart in highly diverged eukaryotes. We found by mass spectrometry analysis that the mt-SSU ribosome of A. godoyi contains more homologs of bacterial r-proteins (21 proteins) than its counterpart in any other eukaryote (from 9 to 20 proteins). Although the mt-SSU ribosome of A. godoyi represents a more primitive stage of mitoribosome remodeling, some of the mitochondrion-specific proteins are already present (S25, S29, S33, S35, Rsm22, and Mrp10), yet to a smaller extent than in the mt-SSU ribosome of S. cerevisiae (16 proteins) and H. sapiens (13 proteins). Furthermore, the mt-SSU ribosome of A. godoyi lacks the mito-r-proteins S22, S26, S27, S31, S34, S36, S37, S38, S39, S41, S42, S43, S44, S45, S46, S48, and S49 -most of which are eukaryotic-specific. Our results, in addition to the bacteria-like features of A. godoyi’s mt-rRNAs, demonstrate that this organism possesses the most primitive mt-SSU ribosome known. The characterization of primitive mitoribosomes may be a starting point for studying the early and intermediate steps in mitoribosome evolution

Structural studies of the mitochondrial ribosome and co-translational insertion of membrane proteins

The mitochondrion, a constituent of eukaryotic cells is important in the synthesis of ATP through a process called oxidative phosphorylation. The enzymes that make up the subunits of oxidative phosphorylation in humans and yeast are encoded by both nuclear DNA and in mitochondrial DNA. As such the mitochondrion has retained its own translational system to include mitochondrial ribosomes (mitoribosome) to translate these proteins along with other proteins which is species dependent. The mitoribosome is also involved in co-translational insertion of proteins destined for the inner mitochondrial membrane through binding of its translocon OXA1. My study has revealed the structure of the complete 75-component yeast Saccharomyces cerevisiae mitochondrial ribosome solved to 3.3 Å by single particle cryo-electron microscopy (cryo-EM). The previously unsolved small subunit of the mitoribosome was built de novo to include 34 proteins, of which 7 are specific to the yeast mitochondrial ribosome and the 15S ribosomal RNA. This mitochondrial ribosome has a distinct architecture compared to other mitochondrial ribosome and its ancestral bacterial ribosome. Elements specific to the yeast mitoribosome give it a distinct shape and architecture to include a putatively active enzyme on the periphery. An expanded messenger RNA exit channel has also been found harbouring a platform suitable for translational activator binding. In general this structure has provided insight into translation specialisation amongst species and its continued evolution. Multiple states of actively translating human mitoribosome have been elucidated using single particle cryo-EM. The human mitoribosome structures, stalled by different antibiotics, have been seen with A/A and P/P site tRNAs in situ as well as structures with an unidentified factor in the mitoribosomal factor site. In addition the human mitochondrial large subunit and stalled complete mitoribosome has been found at low resolution likely complexed to its translocon OXA1L following detergent solubilisation.Wellcome Trust Clinical PhD Fellowship (110301/Z/15/Z

Computational methods to explore hierarchical and modular structure of biological networks

Networks have been widely used to understand structure of complex systems. From studying biological networks of protein-protein, genetic and other types of interactions, we gain insights into functional organization of static biological systems that could hardly be measured experimentally in current state-of-the-art technology. Biological networks also serve as a principled framework that integrates multiple sources of genome-wide data sets such as gene expression arrays and sequencing. Yet, a large-scale network is often intractable for intuitive visualization and computation. We developed novel network clustering algorithms to harness the power of genome-scale biological networks of all genes/proteins. Especially our algorithms were capable of finding hidden modular structures in hierarchical stochastic block model. Since the modules are organized hierarchically, our algorithms facilitate downstream analysis and design of in-depth validation experiments in ``divide-and-conquer'' strategy. Moreover, we present empirical evidence that the hierarchical and modular structure best explains observed biological networks. We used the static clustering methods in two ways. First we sought to extend the static methods to dynamic clustering problems, and observed general patterns of dynamics of network modules. For examples we demonstrate dynamics of yeast metabolic cycle and Arabidopsis root developmental process. Moreover, we propose a prioritization scheme that sorts identified network modules in the order of discriminative power. In the course of research we conclude that biological networks are best understood as hierarchically organized modules, and the modules remain stable in unperturbed biological process, but they can respond differently to abnormal / external perturbations such as knock-down of key enzymes

Un processus empirique à valeurs mesures pour un système de particules en interaction appliqué aux réseaux complexes

Tableau d’honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2018-2019On propose dans cette thèse une modélisation des réseaux sociaux par des processus aléatoires à valeurs mesures. Notre démarche se base sur une approche par espace latent. Cette dernière a été utilisée dans la littérature dans le but de décrire des interactions non-observées ou latentes dans la dynamique des réseaux complexes. On caractérise les individus du réseau par des mesures de Dirac représentant leurs positions dans l’espace latent. On obtient ainsi une caractérisation du réseau en temps continu par un processus de Markov à valeurs mesures écrit comme la somme des mesures de Dirac représentant les individus. On associe au réseau trois événements aléatoires simples décrivant les arrivées et les départs d’individus suivant des horloges exponentielles en associant chaque événement à une mesure aléatoire de Poisson. Cette thèse est composée essentiellement d’un premier chapitre réservé à l’état de l’art de la littérature de la modélisation des réseaux complexes suivi d’un second chapitre introductif aux processus aléatoires à valeurs mesures. Le 3-ème et 4-ème chapitres sont constitués de deux articles co-écrits avec mon directeur de thèse, Khader Khadraoui, et sont soumis pour publication dans des journaux. Le premier article, inclus dans le chapitre 3, se compose essentiellement de la description détaillée du modèle proposé ainsi que d’une procédure de Monte Carlo permettant de générer aléatoirement des réalisations du modèle, suivi d’une analyse des propriétés théoriques du processus aléatoire à valeurs mesures sous-jacent. On explicitera notamment le générateur infinitésimal du processus de Markov qui caractérise le réseau. On s’intéressera également aux propriétés de survie et d’extinction du réseau puis on proposera une analyse asymptotique dans laquelle on démontrera, en utilisant des techniques de renormalisation, la convergence faible du processus vers une mesure déterministe solution d’un système intégro-différentiel. On terminera l’article par une étude numérique démontrant par des simulations les principales propriétés obtenues avec notre modèle. Dans le second article, inclus dans le chapitre 4, on reformule notre modèle du point de vue des graphes géométriques aléatoires. Une introduction aux graphes géométriques aléatoires est d’ailleurs proposée au chapitre 1 de cette thèse. Le but de notre démarche est d’étudier les propriétés de connectivité du réseau. Ces problématiques sont largement étudiées dans la littérature des graphes géométriques aléatoires et représentent un intérêt théorique et pratique considérable. L’idée proposée est de considérer notre modèle comme un graphe géométrique aléatoire où l’espace latent représente l’espace sous-jacent et la distribution sous-jacente est celle donnée par le processus génératif du réseau. À partir de là, la question de la connectivité du graphe se pose naturellement. En particulier, on s’intéressera à la distribution des sommets isolés, i.e. d’avoir des membres sans connexion dans le réseau. Pour cela, on pose l’hypothèse supplémentaire que chaque individu dans le graphe peut être actif ou non actif suivant une loi de Bernoulli. On démontrera alors que pour certaines valeurs du seuil de connectivité, le nombre d’individus isolés suit asymptotiquement une loi de Poisson. Aussi, la question de la détection de communautés (clustering) dans leréseau est traitée en fonction du seuil de connectivité établi. Nous terminons cette thèse par une conclusion dans laquelle on discute de la pertinence des approches proposées ainsi que des perspectives que peut offrir notre démarche. En particulier, on donne des éléments permettant de généraliser notre démarche à une classe plus large de réseaux complexes.La fin du document est consacrée aux références bibliographiques utilisées tout au long de ce travail ainsi qu’à des annexes dans lesquelles le lecteur pourra trouver des rappels utiles.This thesis concerns the stochastic modelling of complex networks. In particular, weintroduce a new social network model based on a measure-valued stochastic processes. Individuals in the network are characterized by Dirac measures representing their positions in a virtual latent space of affinities. A continuous time network characterizationis obtained by defining an atomic measure-valued Markov process as the sum of some Dirac measures. We endow the network with a basic dynamic describing the random events of arrivals and departures following Poisson point measures. This thesis is essentially consists of a first introductory chapter to the studied problems of complex networks modelling followed by a second chapter where we present an introduction to the theory of measure-valued stochastic processes. The chapters 3 and 4 are essentially composed of two articles co-written with my thesis advisor, Khader Khadraoui and submitted to journals for publication. The first article, included in chapter 3, mainly concerns the detailed description of the proposed model and a Monte Carlo procedure allowing one to generate synthetic networks. Moreover, analysis of the principal theoretical properties of the models is proposed. In particular, the infinitesimal generator of the Markov process which characterizes the network is established. We also study the survival and extinction properties of the network. Therefore, we propose an asymptotic analysis in which we demonstrate, using a renormalization technique, the weak convergence of the network process towards a deterministic measure solution of an integro-differential system. The article is completed by a numerical study. In the second article, included in chapter 4, we reformulate our model from the point of view of random geometric graphs. An introduction to random geometric graphs framework is proposed in chapter 1. The purpose of our approach is to study the connectivity properties of the network. These issues are widely studied in the literature of random geometric graphs and represent a considerable theoretical and practical interest. The proposed idea is to consider the model as a random geometric graph where the latent space represents the underlying space and the underlying distribution is given by the generative process of the network. Therefore, the question of the connectivity of the graph arises naturally. In particular, we focus on the distribution of isolated vertices, i.e. the members with no connections in the network. To this end, we make the additional hypothesis that each individual in the network can be active or not according to a Bernoulli distribution. We then show that for some values of the connectivity threshold, the number of isolated individuals follows a Poisson distribution. In addition, the question of clustering in the network is discussed and illustrated numerically. We conclude this thesis with a conclusion and perspectives chapter in which we discuss the relevance of the proposed approaches as well as the offered perspectives.The end of the thesis is devoted to the bibliographical references used throughout this work as well as appendices in which the reader can find useful reminders