Développement et applications de méthodes bioinformatiques pour l'identification des répétitions en tandem dans les structures des protéines

Development and application of bioinformatics tools to identify tandem repeats in protein structure

• Auteur / Autrice : Phuong Do Viet
• Direction : Catherine Bonne-Andrea, Andrey Kajava
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Biologie Santé
• Date : Soutenance le 17/03/2016
• Etablissement(s) : Montpellier en cotutelle avec Institut Polytechnique (Hanoï)
• Ecole(s) doctorale(s) : Sciences Chimiques et Biologiques pour la Santé (Montpellier ; Ecole Doctorale ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de Recherche de Biochimie Macromoléculaire (Montpellier)
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Catherine Bonne-Andrea, Andrey Kajava, Alexandre de Brevern, Rumen Andonov
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Alexandre de Brevern, Rumen Andonov

Mots clés

Mots clés contrôlés

Séquences répétées en tandem

Algorithmes

Protéome

Imagerie tridimensionnelle en médecine

Bioinformatique

Mots clés libres

Bioinformatique

Répétitions en tandem

Structures 3D

Protéome

Computer programming

Algorithme

Bioinformatics

Tandem repeats

3D structures

Proteome

Computer programming

Algorithms

Résumé

Les structures protéiques peuvent être divisées en répétitives et apériodiques, les structures apériodiques correspondant pour la plupart à des protéines globulaires. Les protéines répétitives (PRs) contiennent des unités de répétitions adjacentes, appelées séquences répétées en tandem (TRs). Les PRs sont abondantes et ont une importance fonctionnelle fondamentale. De plus de nombreuses études ont démontré l'implication des TRs dans les pathologies humaines. Ainsi, la découverte des PRs et la compréhension de leur relation séquence-structure-fonction, offrent des perspectives de recherche prometteuses.Le développement d’initiatives en génomique structurale, combiné à une meilleure adaptation des techniques de cristallographie et de RMN à l’étude des protéines non globulaires, a permis d’élucider la structure d’un nombre croissant de PRs, d’où la nécessité de mettre en place un système de classification. Les structures répétitives ont été réparties en cinq classes, principalement fondées sur la longueur des TRs: Classe I - agrégats cristallins; Classe II - structures fibreuses; Classe III - structures allongées, dont la stabilité dépend des interactions qui s’établissent entre les motifs répétés. Classe IV - structures répétitives fermées ; Classe V - structures en collier de perles. Les efforts de ces dernières années ont abouti au développement d’outils bioinformatiques utiles à la détection et l'analyse d'éléments répétitifs présents au sein des structures protéiques (3D TRs). En fonction des caractéristiques des répétitions, certaines méthodes fonctionnent mieux que d'autres, mais, jusqu’à présent, aucune ne permettait de couvrir toute la gamme des répétitions. Ce constat nous a incités à développer une nouvelle méthode, appelée détecteur de protéines en tandem (TAPO). TAPO exploite les périodicités des coordonnées atomiques ainsi que d'autres types de représentation structurale, comprenant les chaînes générées par un alphabet conformationnel, les cartes de contact entre résidus, et les arrangements en vecteurs d'éléments de structure secondaire. Actuellement, sept scores, issus des caractéristiques analysées par TAPO, sont combinés à l’aide d’une Machine à Vecteur Support pour produire un score final permettant de différencier les protéines renfermant ou non des 3D TRs. En atteignant 94% de sensibilité et 97% de spécificité pour la référence actuelle, TAPO présente des performances améliorées par rapport aux autres méthodes de pointe. Le développement de TAPO offre de nouvelles opportunités pour l’analyse à grande échelle des protéines renfermant des 3D TRs. Ainsi, notre analyse de la base de données PDB, à l’aide de TAPO, a montré que 19% des protéines contiennent des 3D TRs. L'analyse à grande échelle des structures 3D TRs dans PDB nous a également permis de découvrir plusieurs nouveaux types de structures répétitives, absents de la classification existante et dont certains sont décrits ici.Nous avons entrepris une analyse complète des 3D TRs constitutifs du Rossmann Fold (RF). Notre intérêt pour les RFs a été suscité par le fait que de nombreuses protéines RFs représentent un cas ambigüe vis à vis des structures répétitives et non répétitives. A priori, les unités hélice α - feuillet β des RFs devraient avoir une forte tendance à s’empiler et donc, à former des structures répétitives. Afin de déterminer la fréquence à laquelle les RFs forment de longues unités de répétition empilées, nous avons sélectionné, à l’aide de TAPO, des structures contenant des RFs et les avons classées. Notre analyse montre que les RFs typiques ne peuvent pas être clairement définis comme des structures répétitives mais plutôt comme des unités de structures globulaires, comptant au plus trois répétitions α-β. Des éléments de discussion seront proposés pour tenter d’expliquer cette observation surprenante.

In general, protein structures can be divided into: repetitive and aperiodic structures. Most of the aperiodic structures are globular proteins. The repetitive proteins contain arrays of repeats that are adjacent to each other, called Tandem Repeats (TRs). Proteins containing TRs are abundant and have fundamental functional importance. Numerous studies demonstrated the involvement of such TR-containing proteins in human diseases. Furthermore, genetic instability of these regions can lead to emerging infection threats. Additionally, TR-containing structures have generated significant interest with respect to protein design as they can make excellent scaffolds for specific recognition of target molecules. Therefore, the discovery of these domains, understanding of their sequence–structure–function relationship promises to be a fertile direction for research.The growth of structural genomics initiatives, in combination with improvements in crystallographic and NMR techniques aimed at non-globular proteins, has resulted in an increase in structurally elucidated TR proteins. This has necessitated the development of classification schemes. Structural repeats were broadly divided into five classes mainly based on repeat length; Class I – crystalline aggregates; Class II – fibrous structures such as collagen; Class III – elongated structures where the repetitive units require each other for structural stability such as solenoid proteins; Class IV – closed repetitive structures, such as TIM-barrels and Class V – bead on a string structures such as tandems of Ig-fold domains. Despite this progress, the majority of bioinformatics approaches have focused on non-repetitive globular proteins.In recent years, efforts have been made to develop bioinformatics tools for the detection and analysis of repetitive elements in protein structures (3D TRs). Depending on the size and character of the repeats, some methods perform better than others, but currently no best approach exists to cover the whole range of repeats. This served as a motivation for the development of our method called the TAndem PrOtein detector (TAPO). TAPO exploits, periodicities of atomic coordinates and other types of structural representation, including strings generated by conformational alphabets, residue contact maps, and arrangements of vectors of secondary structure elements. Currently, seven feature based scores produced by TAPO are combined using a Support Vector Machine, producing a score to enable the differentiation between proteins with and without 3D TRs. TAPO shows an improved performance over other cutting edge methods, achieving 94% sensitivity and 97% specificity on the current benchmark. The development of TAPO provided new opportunities for large scale analysis of proteins with 3D TRs. In accordance with our analysis of PDB using TAPO, 19% of proteins contain 3D TRs. The large scale analysis of the 3D TR structures in PDB also allows us to discover several new types of TR structures that were absent in the existing classification. Some of them are described in the thesis manuscript. This suggests that TAPO can be used to regularly update the collection and classification of existing repetitive structures. In particular, a comprehensive analysis of 3D TRs related to Rossmann Fold (RF) was undertaken. Our special interest in RFs was based on the observation that many proteins with RFs represent borderline cases between repetitive and non-repetitive structures. In principle, α-helix-β-strand units of RFs should have a strong potential to stack one over the other, forming repetitive structures. To probe the question of how frequently RFs form long arrays of stacked repeats, we selected by using TAPO known RF-containing structures and classified them. Our analysis shows that typical RFs cannot be clearly defined as repetitive, rather they are part of globular structures with up to 3 αβ-repeats. We provide some explanations for this surprising observation.