Inférence fonctionnelle et prédiction de voies métaboliques : application à la bactérie fixatrice d'azote Sinorhizobium meliloti

Prediction of function and metabolic pathways : application on the nitrogen fixating bacteria genome Sinorhizobium meliloti

• Auteur / Autrice : Clotilde Claudel-Renard
• Direction : Daniel Kahn, Claude Chevalet
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Biologie - Santé. Biotechnologie
• Date : Soutenance en 2003
• Etablissement(s) : Toulouse 3

Mots clés

Mots clés contrôlés

Enzymes -- Métabolisme

Prédiction (logique)

Luzerne

Rhizobium

Génome

Mots clés libres

Prédiction

Voies métaboliques

Pr ofils spécifique d'enzyme

Annotation

Génome

Résumé

Des génomes entiers de bactéries sont séquencés en nombre croissant. Parallèlement sont mis en place des programmes d'analyse systématique de l'expression des gènes et des protéines dans différentes conditions. La compréhension du fonctionnement d'un organisme nécessite une annotation des fonctions des gènes et l'intégration de ces données dans des schémas fonctionnels. Les voies métaboliques constituent une classe de fonctions permettant d'aborder ce problème d'intégration, elles sont bien répertoriées chez de nombreux organismes et sont accessibles à l'expérimentation. Dans un premier temps, nous avons développé une méthode automatique de prédiction de fonction spécifique des enzymes. Cette méthode nommée PRIAM (PRofils pour l'Identification Automatique du Métabolisme) repose sur la nomenclature des enzymes et sur la construction automatique d'un jeu de profils spécifiques des fonctions enzymatiques. Puis, cette méthode permet d'identifier les enzymes dans un génome complet et de visualiser les résultats obtenus sur les graphes des voies métaboliques de la base de données KEGG. Dans un second temps, cette méthode a été appliquée sur le génome de la bactérie fixatrice d'azote Sinorhizobium meliloti et nous a permis l'analyse des voies métaboliques spécifiques de cet organisme symbiote.

Complete genomes of bacteria are sequenced in growing number. At the same time, programs for systematic analysis of genes and proteins expression in different conditions are set up. The understanding of organisms functions requires the annotation of genes functions and the integration of that data into a functional diagram. Metabolic pathways constitute classes of functions allowing to tackle the integration issue. They are well identified in numerous organisms and are available to experimentation. In a first time, we have developed an automated method for enzyme function detection. This method, named PRIAM (PRofils pour l'Identification Automatique du Métabolisme), is based on the classification of enzymes in the ENZYME database and relies on sets of position-specific scoring matrices (''profiles''), automatically tailored for each ENZYME entry. Then, the method allows to identify enzymes in a complete genome and to visualize the results on KEGG graphs. In a second time, that method has been applied on the complete genome of the nitrogen fixing bacterium Sinorhizobium meliloti, in order to facilitate the interpretation of specific metabolic pathways of that symbiotic organism.