AMYPdb: A database dedicated to amyloid precursor proteins

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>Misfolding and aggregation of proteins into ordered fibrillar structures is associated with a number of severe pathologies, including Alzheimer's disease, prion diseases, and type II diabetes. The rapid accumulation of knowledge about the sequences and structures of these proteins allows using of <it>in silico </it>methods to investigate the molecular mechanisms of their abnormal conformational changes and assembly. However, such an approach requires the collection of accurate data, which are inconveniently dispersed among several generalist databases.</p> <p>Results</p> <p>We therefore created a free online knowledge database (AMYPdb) dedicated to amyloid precursor proteins and we have performed large scale sequence analysis of the included data. Currently, AMYPdb integrates data on 31 families, including 1,705 proteins from nearly 600 organisms. It displays links to more than 2,300 bibliographic references and 1,200 3D-structures. A Wiki system is available to insert data into the database, providing a sharing and collaboration environment. We generated and analyzed 3,621 amino acid sequence patterns, reporting highly specific patterns for each amyloid family, along with patterns likely to be involved in protein misfolding and aggregation.</p> <p>Conclusion</p> <p>AMYPdb is a comprehensive online database aiming at the centralization of bioinformatic data regarding all amyloid proteins and their precursors. Our sequence pattern discovery and analysis approach unveiled protein regions of significant interest. AMYPdb is freely accessible <abbrgrp><abbr bid="B1">1</abbr></abbrgrp>.</p

Pattern discovery in amyloid precursor proteins

Poste

Analyses bioinformatiques appliquées aux protéines amyloïdes

Conformations anormales et agrégation de protéines en fibres amyloïdes sont associées à nombre de pathologies sévères, dont la maladie d'Alzheimer, les encéphalopathies spongiformes ou encore le diabète de type II. L'accumulation, ces dernières années, de séquences et structures sur ces protéines a ouvert la voie à l'étude in silico des mécanismes moléculaires de la formation des fibres amyloïdes. Dans ce but, nous avons créé AMYPdb (AMYloid Protein database), la première base de données de données dédiée à ces protéines. Ce sont ainsi 31 familles et 1705 séquences qui ont été analysées par une approche de découverte et recherche de signatures à grande échelle. Cette méthodologie a permis la découverte de 3620 motifs, parmi lesquels se trouvent de très bon descripteurs des protéines amyloïdes, des motifs communs à plusieurs familles, et d'autres répétés de manière caractéristique. Nous avons approfondi l'analyse de l'une de ces signatures d'intérêt par des expérimentations in vitro.Misfolding and aggregation of proteins into amyloid fibrils is associated with a number of severe pathologies, including Alzheimer's disease, spongiform encephalopathy, or type II diabetes. The rapid accumulation of sequences and structures of these proteins opened the door to in silico analysis of molecular mechanisms of amyloid fibrils. We therefore created AMYPdb (AMYloid Protein database), the first database dedicated to amyloid proteins. 31 amyloid protein families and 1705 have then been analyzed using large scale discovery and search pattern. This methodology allowed us to discover 3620 patterns, among which are very good descriptors of amyloid proteins, patterns shared by several families, and others specifically repeated. We further developed the analysis of one of those signatures of interest by in vitro experiments. Keywords : bioinformatic, proteins, protein sequence, amyloid, amyloidosis, regular expressions, electronic microscopy.RENNES1-BU Sciences Philo (352382102) / SudocSudocFranceF

Découverte et analyse de signatures à grande échelle dans les protéines amyloïdes.

National audienceLe terme "amyloïde" décrit des dépôts intra ou extracellulaires, principalement composés de protéines assemblées en fibres. Ces fibres amyloïdes présentent des caractéristiques particulières : structure dite "cross-beta", biréfringence verte après coloration au rouge Congo et résistance aux protéases. Pourtant, les protéines mises en évidence au sein de ces fibres appartiennent à une trentaine de familles sans ressemblance structurale ou fonctionnelle évidente, à l'exception de cette capacité à former des agrégats fibrillaires insolubles. Les fibres amyloïdes sont caractéristiques, notamment, de plusieurs pathologies neurodégénratives majeures, telle que la maladie d'Alzheimer. Toutefois, les mécanismes moléculaires conduisant à la formation des fibres amyloïdes sont encore largement inconnus. La comparaison des différentes familles de protéines amyloïdes devrait permettre de mettre en évidence des déterminants physico-chimiques impliqués dans ces mécanismes d'agrégation. Le travail présenté dans cet article est divisé en trois points principaux : • La première étape a été la construction d'une base de connaissance, appelée AMYPdb, dédiée au stockage d'informations sur les familles de protéines amyloïdes et leurs signatures de séquences. AMYPdb est la première base de données consacrée à l'identification bioinformatique de signatures de séquences pouvant jouer un rôle dans l'agrégation protéique et l'assemblage en fibres. • La seconde partie a été la découverte à grande échelle de signatures pour chacune des familles de protéines amyloïdes. Cela a généré 3332 motifs, qui ont ensuite été recherchés dans les 2 millions de séquences d'UniProtKB. 14 millions d'occurences de ces motifs ont ainsi été découvertes. • Dans un troisième temps, nous avons analysé qualitativement chaque signature en utilisant trois critères : la sensibilité, la spécificité et la corrélation. Nous avons ainsi mis en lumière des signatures de meilleure qualité que les motifs déjà connus des protéines amyloïdes. Ces signatures ont ensuite été utilisées pour identifier de nouvelles protéines appartenant aux familles amyloïdes

Integrative study of the aggregation of amyloid peptide, PHF6 a test case.

Poster présenté par C. Garnie