Des protéines et de leurs interactions aux principes évolutifs des systèmes biologiques

From proteins and their interactions to evolutionary principles of biological systems

• Auteur / Autrice : Anne-Ruxandra Carvunis
• Direction : Laurent Trilling, Nicolas Thierry-Mieg, Marc Vidal
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Modèles, méthodes et algorithmes en biologie, santé et environnement
• Date : Soutenance le 26/01/2011
• Etablissement(s) : Grenoble
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale ingénierie pour la santé, la cognition, l'environnement (Grenoble ; 1995-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Techniques de l'Ingénieurie Médicale et de la Compléxité - Techniques de l'Ingénierie Médicale et de la Complexité
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : BCM
• Jury : Président / Présidente : Jacques Demongeot
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : François Kepes
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Vincent Lotteau, David James Sherman

Mots clés

Mots clés libres

Réseaux d’interactions entre protéines

Annotation de génomes

Interactions hôte-pathogène

Duplications de gènes

Protein interaction networks

Genome annotation

Host-pathogen interactions

Gene duplications

Résumé

Darwin a révélé au monde que les espèces vivantes ne cessent jamais d’évoluer, mais les mécanismes moléculaires de cette évolution restent le sujet de recherches intenses. La biologie systémique propose que les relations entre génotype, environnement et phénotype soient sous-tendues par un ensemble de réseaux moléculaires dynamiques au sein de la cellule, mais l’organisation de ces réseaux demeure mystérieuse. En combinant des concepts établis en biologie évolutive et systémique avec la cartographie d’interactions protéiques et l’étude des méthodologies d’annotation de génomes, j’ai développé de nouvelles approches bioinformatiques qui ont en partie dévoilé la composition et l’organisation des systèmes cellulaires de trois organismes eucaryotes : la levure de boulanger, le nématode Caenorhabditis elegans et la plante Arabidopsis thaliana. L’analyse de ces systèmes m’a conduit à proposer des hypothèses sur les principes évolutifs des systèmes biologiques. En premier lieu, je propose une théorie selon laquelle la traduction fortuite de régions intergéniques produirait des peptides sur lesquels la sélection naturelle agirait pour aboutir occasionnellement à la création de protéines de novo. De plus, je montre que l’évolution de protéines apparues par duplication de gènes est corrélée avec celle de leurs profils d’interactions. Enfin, j’ai mis en évidence des signatures de la co-évolution ancestrale hôte-pathogène dans l’organisation topologique du réseau d‘interactions entre protéines de l’hôte. Mes travaux confortent l’hypothèse que les systèmes moléculaires évoluent, eux aussi, de manière darwinienne.

Darwin exposed to the world that living species continuously evolve. Yet the molecular mechanisms of evolution remain under intense research. Systems biology proposes that dynamic molecular networks underlie relationships between genotype, environment and phenotype, but the organization of these networks is mysterious. Combining established concepts from evolutionary and systems biology with protein interaction mapping and the study of genome annotation methodologies, I have developed new bioinformatics approaches that partially unveiled the composition and organization of cellular systems for three eukaryotic organisms: the baker’s yeast, the nematode Caenorhabditis elegans and the plant Arabidopsis thaliana. My analyses led to insights into the evolution of biological systems. First, I propose that the translation of peptides from intergenic regions could lead to de novo birth of new protein-coding genes. Second, I show that the evolution of proteins originating from gene duplications and of their physical interaction repertoires are tightly interrelated. Lastly, I uncover signatures of the ancestral host-pathogen co-evolution in the topology of a host protein interaction network. My PhD work supports the thesis that molecular systems also evolve in a Darwinian fashion.