Développement d'un système double hybride de mammifère pour trouver de nouvelles protéines interagissant avec CIITA

Les molécules du CMH de classe II sont cruciales pour le bon fonctionnement du système immunitaire. Leur rôle est de présenter les antigènes provenant de pathogènes aux lymphocytes T auxiliaires CD4+ et de permettre ainsi la réponse immunitaire. Leur expression est principalement régulée au niveau transcriptionnel par le transactivateur CIITA (CMHII transactivator). CIITA est un régulateur particulier car il possède un domaine d’activation de la transcription, mais ne dispose pas de domaine de liaison à l’ADN. Ainsi, pour activer la transcription, CIITA doit interagir avec plusieurs autres protéines qui sont fixées au niveau du promoteur des CMHII. Il possède également une région de liaison à la GTP et des domaines répétés riches en leucines (LRR pour « leucine rich repeats ») en c-terminal connues comme étant importants pour les interactions protéiques. Pour mieux étudier l’importance de ces différents domaines pour les fonctions transactivatrices, plusieurs différents mutants de CIITA ont été générés. De nombreuses études ont aussi tenté d’expliquer la localisation nucléocytoplasmique de CIITA et de l’inter relier aux fonctions transactivatrices. Malgré tout, le mécanisme d’importation au noyau de CIITA ainsi que son mode de transactivation ne sont pas totalement démystifiés. Il est connu que les interactions protéine-protéine jouent un rôle important dans les mécanismes cellulaires. CIITA est dépendant de ce type d’interaction pour activer la transcription des CMHII. Aussi, plusieurs indices suggèrent la présence de partenaires encore inconnus et par système double hybride de levure, quelques laboratoires ont tenté de les trouver, mais sans succès. Il est connu que certaines interactions protéiques peuvent passer inaperçues dans ce système et il est probable que cet échec est plutôt dû à la technique de criblage plutôt qu’à l’absence de protéine d’interaction. Dans ce projet, un système double hybride de mammifère se basant sur celui chez la levure a donc été développé et utilisé pour tenter de trouver les partenaires inconnus de CIITA. Le système développé utilise un appât couplé à un domaine de liaison à l’ADN (GAL4DBD pour ‘DNA binding domain’) et une proie couplée à un domaine d’activation de la transcription (VP16). CIITA sans son domaine d’activation et couplé à Gal4DBD constitue « l’appât ». La « proie » est une banque d’ADN complémentaire de Raji liée au domaine VP16. De plus, pour repérer et tester de nouvelles interactions protéiques avec CIITA, quelques constructions de CIITA manquant certains domaines et couplé à Gal4DBD ont été fabriquées. Ensuite, la cassette d’expression des gènes rapporteurs a été intégrée au génome de la lignée cellulaire RJ 2.2.5 (Lymphome de Burkitt) en utilisant une adaptation du système Flp-In™ d’Invitrogen. Cette nouvelle lignée a été nommée RjFlp-casset. Grâce au promoteur synthétique Gal4 de la cassette d’expression, lorsque l’appât et la proie interagissent, VP16 active la transcription des gènes rapporteurs CD8a’ et blasticidineR. Ensuite, les cellules ont été sélectionnées par tri cellulaire en utilisant des billes magnétiques et/ou traitement à la blasticidine ou à la puromycine (gène de résistance sur le vecteur proie). Toutes les combinaisons de traitements ont été utilisées. L’ADN épisomale des cellules où les gènes rapporteurs s’exprimaient a été extrait et amplifié dans E. coli pour être ensuite analysé sur gel d’agarose. Plusieurs rondes de transfection/sélection/extraction/retransfection ont été faites. Malheureusement, après plusieurs mois de criblage, aucune nouvelle interaction impliquant CIITA n’a été découverte. Quelques modifications et perfectionnements de la stratégie semblent être nécessaires. Par exemple, développer une ligné cellulaire RjFlp-casset avec en plus l’appât intégré au génome augmenterait les chances de réussite par la présence constitutive de l’appât.[Symboles non conformes

Développement d'un système double hybride de mammifère pour trouver de nouvelles protéines interagissant avec CIITA

Les molécules du CMH de classe II sont cruciales pour le bon fonctionnement du système immunitaire. Leur rôle est de présenter les antigènes provenant de pathogènes aux lymphocytes T auxiliaires CD4+ et de permettre ainsi la réponse immunitaire. Leur expression est principalement régulée au niveau transcriptionnel par le transactivateur CIITA (CMHII transactivator). CIITA est un régulateur particulier car il possède un domaine d’activation de la transcription, mais ne dispose pas de domaine de liaison à l’ADN. Ainsi, pour activer la transcription, CIITA doit interagir avec plusieurs autres protéines qui sont fixées au niveau du promoteur des CMHII. Il possède également une région de liaison à la GTP et des domaines répétés riches en leucines (LRR pour « leucine rich repeats ») en c-terminal connues comme étant importants pour les interactions protéiques. Pour mieux étudier l’importance de ces différents domaines pour les fonctions transactivatrices, plusieurs différents mutants de CIITA ont été générés. De nombreuses études ont aussi tenté d’expliquer la localisation nucléocytoplasmique de CIITA et de l’inter relier aux fonctions transactivatrices. Malgré tout, le mécanisme d’importation au noyau de CIITA ainsi que son mode de transactivation ne sont pas totalement démystifiés. Il est connu que les interactions protéine-protéine jouent un rôle important dans les mécanismes cellulaires. CIITA est dépendant de ce type d’interaction pour activer la transcription des CMHII. Aussi, plusieurs indices suggèrent la présence de partenaires encore inconnus et par système double hybride de levure, quelques laboratoires ont tenté de les trouver, mais sans succès. Il est connu que certaines interactions protéiques peuvent passer inaperçues dans ce système et il est probable que cet échec est plutôt dû à la technique de criblage plutôt qu’à l’absence de protéine d’interaction. Dans ce projet, un système double hybride de mammifère se basant sur celui chez la levure a donc été développé et utilisé pour tenter de trouver les partenaires inconnus de CIITA. Le système développé utilise un appât couplé à un domaine de liaison à l’ADN (GAL4DBD pour ‘DNA binding domain’) et une proie couplée à un domaine d’activation de la transcription (VP16). CIITA sans son domaine d’activation et couplé à Gal4DBD constitue « l’appât ». La « proie » est une banque d’ADN complémentaire de Raji liée au domaine VP16. De plus, pour repérer et tester de nouvelles interactions protéiques avec CIITA, quelques constructions de CIITA manquant certains domaines et couplé à Gal4DBD ont été fabriquées. Ensuite, la cassette d’expression des gènes rapporteurs a été intégrée au génome de la lignée cellulaire RJ 2.2.5 (Lymphome de Burkitt) en utilisant une adaptation du système Flp-In™ d’Invitrogen. Cette nouvelle lignée a été nommée RjFlp-casset. Grâce au promoteur synthétique Gal4 de la cassette d’expression, lorsque l’appât et la proie interagissent, VP16 active la transcription des gènes rapporteurs CD8a’ et blasticidineR. Ensuite, les cellules ont été sélectionnées par tri cellulaire en utilisant des billes magnétiques et/ou traitement à la blasticidine ou à la puromycine (gène de résistance sur le vecteur proie). Toutes les combinaisons de traitements ont été utilisées. L’ADN épisomale des cellules où les gènes rapporteurs s’exprimaient a été extrait et amplifié dans E. coli pour être ensuite analysé sur gel d’agarose. Plusieurs rondes de transfection/sélection/extraction/retransfection ont été faites. Malheureusement, après plusieurs mois de criblage, aucune nouvelle interaction impliquant CIITA n’a été découverte. Quelques modifications et perfectionnements de la stratégie semblent être nécessaires. Par exemple, développer une ligné cellulaire RjFlp-casset avec en plus l’appât intégré au génome augmenterait les chances de réussite par la présence constitutive de l’appât.[Symboles non conformes

Permanent genetic resources added to molecular ecology resources database 1 june 2011–31 july 2011

3 pagesInternational audienceThis article documents the addition of 112 microsatellite marker loci and 24 pairs of single nucleotide polymorphism (SNP) sequencing primers to the Molecular Ecology Resources Database. Loci were developed for the following species: Agelaius phoeniceus, Austrolittorina cincta, Circus cyaneus, Circus macrourus, Circus pygargus, Cryptocoryne × purpurea Ridl. nothovar. purpurea, Mya arenaria, Patagioenas squamosa, Prochilodus mariae, Scylla serrata and Scytalopus speluncae. These loci were cross-tested on the following species: Cryptocoryne × purpurea nothovar. purpurea, Cryptocoryne affinis, Cryptocoryne ciliata, Cryptocoryne cordata var. cordata, Cryptocoryne elliptica, Cryptocoryne griffithii, Cryptocoryne minima, Cryptocoryne nurii and Cryptocoryne schulzei. This article also documents the addition of 24 sequencing primer pairs and 24 allele-specific primers or probes for Aphis glycines

Comparative performances of machine learning methods for classifying Crohn Disease patients using genome-wide genotyping data

Abstract: Crohn Disease (CD) is a complex genetic disorder for which more than 140 genes have been identified using genome wide association studies (GWAS). However, the genetic architecture of the trait remains largely unknown. The recent development of machine learning (ML) approaches incited us to apply them to classify healthy and diseased people according to their genomic information. The Immunochip dataset containing 18,227 CD patients and 34,050 healthy controls enrolled and genotyped by the international Inflammatory Bowel Disease genetic consortium (IIBDGC) has been re-analyzed using a set of ML methods: penalized logistic regression (LR), gradient boosted trees (GBT) and artificial neural networks (NN). The main score used to compare the methods was the Area Under the ROC Curve (AUC) statistics. The impact of quality control (QC), imputing and coding methods on LR results showed that QC methods and imputation of missing genotypes may artificially increase the scores. At the opposite, neither the patient/control ratio nor marker preselection or coding strategies significantly affected the results. LR methods, including Lasso, Ridge and ElasticNet provided similar results with a maximum AUC of 0.80. GBT methods like XGBoost, LightGBM and CatBoost, together with dense NN with one or more hidden layers, provided similar AUC values, suggesting limited epistatic effects in the genetic architecture of the trait. ML methods detected near all the genetic variants previously identified by GWAS among the best predictors plus additional predictors with lower effects. The robustness and complementarity of the different methods are also studied. Compared to LR, non-linear models such as GBT or NN may provide robust complementary approaches to identify and classify genetic markers