Etude fonctionnelle du génome de Corynebacterium pseudotuberculosis par différentes stratégies protéomiques

Functional genome analysis of Corynebacterium pseudotuberculosis using various proteomic approaches

• Auteur / Autrice : Wanderson Marques da silva
• Direction : Vasco Ariston De Carvalho Azvedo, Yves Le Loir
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Biochimie moléculaire et cellulaire
• Date : Soutenance le 11/03/2015
• Etablissement(s) : Rennes, Agrocampus Ouest en cotutelle avec Universidade Federal de Minas Gerais
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Vie-Agro-Santé (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Science et technologie du lait et de l'œuf

Mots clés

Mots clés libres

Corynebacterium pseudotuberculosis

Génomique fonctionnelle

Lymphadénite caséeuse

Protéomique

Virulence

Adaptation

Stress

Biovar

Corynebacterium pseudotuberculosis

Functional genomics

Caseous lymphadenitis

Proteomics

Virulence

Adaptation

Stress

Biovar

Résumé

Corynebacterium pseudotuberculosis est une bactérie pathogène intracellulaire facultative, divisée en deux biovars : C. pseudotuberculosis ovis, agent de la lymphadénite caséeuse (petits ruminants), et C. pseudotuberculosis equi, responsable de lymphangites ulcéreuses (chevaux), mammites (bovins) et d’œdèmes cutanés (buffles). La génomique fonctionnelle a pour but d'élucider le rôle que joue chaque gène dans l'organisme, ainsi que l'interaction de ces gènes dans un réseau biologique. Au cours de ce travail de thèse, différentes stratégies protéomiques ont été adoptées pour l’étude fonctionnelle du génome de C. pseudotuberculosis : i) l’analyse du protéome extracellulaire des souches 1002_ovis et C231_ovis a permis la caractérisation totale de 60 protéines différentes de C. pseudotuberculosis dont 18 protéines sont régulées différemment ;ii) le protéome de la souche 1002_ovis été analysé en réponse au stress nitrosant révélant 58 protéines différentiellement régulées et impliquées dans différents processus biologiques susceptibles de favoriser la survie à ce stress ; iii) les souches 1002_ovis et 258_equi ont été utilisées pour induire des infections expérimentales sur modèle souris. L’analyse de leur protéome extracellulaire avant et après passage en série sur souris a permis d’identifier 250 protéines différentiellement régulées touchant diverses fonctions. Pour conclure, ce travail a permis de générer une base de données de protéines et de valider la fonctionnalité de différents gènes jusqu’alors prédits in silico seulement et des informations importantes sur les facteu

Corynebacterium pseudotuberculosis is a facultative intracellular pathogenic bacterium, subdivided into two biovars: C. pseudotuberculosis ovis, agent of caseous lymphadenitis (small ruminants), and C. pseudotuberculosis equi, which causes ulcerative lymphangitis (equines), mastitis (bovines), and oedematous skin disease (buffalos). Functional genomics aims to elucidate the role that each gene plays in organism, as well as the interactions of these genes into a biological network. In this PhD work, various proteomic approaches were used to evaluate the functional genome of C. pseudotuberculosis: i) the analysis of the exoproteome of strains 1002_ovis and C231_ovis enabled the characterization of 60 proteins of C. pseudotuberculosis of which 18 were differentially regulated; ii) the proteome of the strain 1002_ovis was analyzed after a nitrosative stress revealing 58 proteins differentially regulated when compared to the control conditionsThese 58 proteins are involved in different biological processes which may favor the survival of this pathogen under exposition to nitrosative stress; iii) the strains 1002_ovis and 258_equi were used in a murine model of experimental infection. A comparative analysis of their extracellular proteomes before and after passage in mice revealed that 250 proteins ibnvolved in various functions were differentially regulated in C. pseudotuberculosis. Altogether, this PhD work allowed the generation of a protein data base, as well as the validation of several genes previously predicted in silico, and generated information about factors that fa