La coevolución en regiones de interacción entre proteínas: estudio y desarrollo de métodos computacionales

Tesis doctoral inédita leída en la Universidad Autónoma de Madrid, Facultad de Ciencias, Departamento de Biología Molecular. Fecha de lectura: 14-02-2020El funcionamiento celular se sustenta en intrincadas redes de interacciones moleculares. Una de las más comunes e importantes de estas interacciones moleculares son las interacciones físicas entre proteínas. La correcta asociación de proteínas impone fuertes restricciones a la evolución de las correspondientes secuencias. En este contexto, el término coevolución engloba a las interdependencias evolutivas entre proteínas que interaccionan generadas por restricciones estructurales, entre otros factores. Se han desarrollado varios métodos para predecir contactos físicos entre proteínas a partir de covariaciones en alineamientos de secuencias. En la última década, el desarrollo de nuevas metodológicas computacionales y el crecimiento de los datos de secuencias han permitido su mejora. Los objetivos principales de esta tesis son una mayor comprensión del fenómeno de la coevolución en regiones de interacción entre proteínas y la mejora de este tipo de métodos, atendiendo a dos de los problemas que más limitan su ámbito de aplicación: la imposibilidad de predecir contactos sistemáticamente entre proteínas en especies eucariotas y la falta de suficiente información de secuencias en muchas familias. La primera parte de la tesis se concentra en el desarrollo de métodos computacionales para estudiar la relación existente entre coevolución y conservación estructural de las interfaces a largas distancias evolutivas. La comparación de la señal coevolutiva detectada en alineamientos en procariotas con las divergencias estructurales entre complejos homólogos en procariotas y eucariotas nos ha llevado a descubrir que la señal de coevolución está asociada a un alto grado de conservación estructural. Esto permite proyectar con acierto los contactos predichos en procariotas, donde existen abundantes datos de secuencias, a complejos en eucariotas distantes pero relacionados evolutivamente. De esta forma resulta posible extender el ámbito de aplicación de metodologías basadas en coevolución a complejos de proteínas eucariotas. En una segunda parte, investigamos el efecto que tienen los factores limitantes de la predicción de contactos: la insuficiente cantidad de secuencias disponibles, los sesgos derivados de la conservación de las posiciones y la falta de independencia entre las secuencias debidas a la filogenia subyacente. Nuestros resultados muestran que existen predicciones de interacciones correctas en casos con pocas secuencias que son difícilmente recuperables sin una metodología adecuada. Proponemos una metodología que, gracias al uso de distribuciones empíricas nulas obtenidas mediante la aleatorización de los alineamientos de partida, nos permite obtener un umbral específico para cada caso haciendo más comparable la señal entre casos. Este procedimiento mejora la calidad de las predicciones de forma notable, a la vez que permite rescatar predicciones correctas a partir de alineamientos con pocas secuencias. Nuestro trabajo realza el papel de la coevolución en la evolución de las proteínas, en procesos como la divergencia en secuencia y la conservación de la estructura, así como su potencial para la construcción de modelos tridimensionales de un considerable número de interacciones entre proteínas. Temas en los que queda aún un importante margen de progreso, especialmente en lo que respecta a un mejor tratamiento de las relaciones filogenéticas entre las secuencias.Cellular functions are based on convoluted networks of molecular interactions. Protein-protein interactions are one of the most important and prevalent of these interactions. The correct association of proteins im-poses strong constraints on the evolution of proteins. In this context, the term coevolution encompasses the evolutive interdependence between interacting proteins due to existing structural constraints, among other factors. Several methods have been developed to predict contacts between proteins from sequence covari-ation in multiple sequence alignments. In the last decade, the development of new computational methods and the increase of available sequences have improved the contact prediction performance remarkably. The main objectives of this thesis are a better understanding of sequence coevolution at protein interfaces and the improvement of contact prediction between proteins, with a focus on two of the main challenges in this field: the impossibility of predicting contacts in eukaryotes and the insufficient number of sequences for many protein families. In the first part of this thesis, we present the development of a computational approach to study the relation between coevolution and structural conservation at protein interfaces over a large evolutionary scale. The comparison of the coevolutionary signal detected in prokaryotic alignments to the structural divergence be-tween prokaryotic and eukaryotic homologs shows that the coevolutionary signal is associated with high structural conservation. This finding enables the correct projection of contact predictions from prokaryotes, where there is abundant sequence data, to distant but evolutionary related eukaryotic complexes. Thus, it is possible to extend the scope of application of coevolutionary methods to eukaryotic complexes. In the second part, we study the limiting factors of contact prediction between proteins: the reduced number of sequences available, the biases induced by sequence conservation and the lack of independence between sequences due to the underlying phylogeny. Our results show that correct predictions in cases with few se-quences are hard to recover using current methodologies. Here we propose a method that uses empirical null distributions obtained through randomizations of the input alignments to estimate a specific threshold for each case that makes the signal more comparable between cases. This method significantly improves the quality of the predictions and recovers correct predictions even for alignments with few sequences. This work underlines the crucial role of coevolution in protein evolution, in processes such as sequence di-vergence and structural conservation, as well as its potential to build three-dimensional models for a consid-erable number of protein-protein interactions. These are areas in which there is still room for improvement, especially in handling the phylogenetic relations among sequences