Analyse fonctionnelle du protéome de surface prédit de bactéries à Gram positif du tractus digestif humain. Une approche à haut débit pour l'identification de modulateurs immunitaires

Functional analysis of the predicted surface proteome of Gram-positive bacteria from the human gastrointestinal tract. A high-throughput approach to identification of immune modulators

• Auteur / Autrice : Dragana Dobrijevic
• Direction : Maarten Van De Guchte, Emmanuelle Maguin
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Microbiologie moléculaire
• Date : Soutenance le 25/09/2013
• Etablissement(s) : Paris 11
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Agriculture, Alimentation, Biologie, Environnement, Santé (Paris ; 2000-2015)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Microbiologie de l'Alimentation au Service de la Santé humaine (Jouy-en-Josas)
• Jury : Président / Présidente : Armel Guyonvarch
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Maarten Van De Guchte, Emmanuelle Maguin, Armel Guyonvarch, Bruno Pot, Yves Le Loir, Johan van Hylckama vlieg
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Bruno Pot, Yves Le Loir

Mots clés

Mots clés contrôlés

Système immunitaire

Protéines microbiennes

Protéines bactériennes

Mots clés libres

Tractus digestif

Interaction bactéries-hôte

Métagénomique fonctionnel

Modulation immunitaire

Gut

Bacteria-host interaction

Functional metagenomics

Immune modulation

Résumé

Il est maintenant bien établi que le microbiote du tractus digestif humain joue un rôle important dans la santé humaine. Pourtant, nous commençons à peine à comprendre les mécanismes moléculaires par lesquels les bactéries agissent sur les cellules hôtes, des connaissances qui pourraient fournir des nouvelles orientations dans le traitement et la prévention de maladies. Cette dernière décennie a vu un développement rapide des études du microbiote intestinal, et à présent des quantités importantes de données métagénomiques ainsi que des centaines de séquences génomiques de bactéries commensales sont disponibles. Ensemble, ces données fournissent une plateforme pour des approches in silico pour l'identification de molécules bactériennes impliquées dans la communication moléculaire avec l'hôte. Le défi consiste à développer des stratégies efficaces d'exploration de données et de validation, permettant de passer de corrélations et prédictions à des interactions bactérie - hôte fonctionnelles, validées expérimentalement. Le travail présenté dans cette thèse vise à démontrer l'importance d'analyses in silico afin d'élargir nos connaissances sur les interactions bactéries - hôtes. Il montre également comment cette information peut être appliquée dans des études fonctionnelles visant à identifier des molécules effectrices bactériennes fonctionnelles. Les principaux résultats peuvent être divisés en trois parties. La première partie traite de l'élaboration et de la validation d'un système hôte - vecteur pour des études de (méta)génomique fonctionnelle. La deuxième partie décrit une étude fonctionnelle où un certain nombre d'effecteurs candidats ont été identifiés parmi les protéines sécrétées et de surface de bactéries à Gram positif par une approche d'exploration in silico. Il décrit également l'application du nouveau système hôte - vecteur pour l'évaluation du rôle de ces candidats dans l'immuno-modulation. Enfin, dans la troisième partie, nous présentons une étude in silico qui a permis l'identification de fonctions bactériennes sur- ou sous-représentées dans une sélection de bactéries à Gram positif du tractus digestif humain.

It is now well established that the human gastrointestinal tract microbiota plays an intricate role in human health. However, we are only beginning to understand the molecular mechanisms by which bacteria act on the host cells, knowledge that could provide new directions in treating and preventing disease. The last decade has seen a rapid development of the gut microbiota field, and presently abundant metagenome data and hundreds of genome sequences of individual commensal bacteria are available. Together, these data provide a platform for in silico mining approaches to identify bacterial molecules involved in communication with the host. The challenge is to develop efficient mining and validation strategies, in order to move from correlations and predictions to experimentally validated functional bacteria – host relationships. The work presented in this thesis aims to demonstrate the importance of in silico analyses to broaden our knowledge on bacteria - host interactions. It also shows how this information can be applied in functional studies aiming to identify functional bacterial effector molecules. The main results can be divided in three parts. The first part deals with the development and validation of a host - vector system for functional (meta)genomics studies. The second part describes a functional study where a number of candidate effectors were identified among secreted and surface-exposed proteins from Gram-positive bacteria using an in silico mining approach. It also describes the application of the newly developed host - vector system to evaluate the role of these candidates in immune modulation. Finally, in the third part we present an in silico study that identified new bacterial functions over- or under-represented in a selection of Gram-positive human gut bacteria.