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Bioinformatique fonctionnelle des protéines

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Presentation Transcript
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intégration

Relations inter-espèces,

Équilibres écologiques

Populations

Développement, reproduction,

vieillissement

Organismes

Régulationsphysiologiques

Tissus,organes

Migrations,

Communications

Cellules

Réseau d’interactions

entremolécules

Fonction cellulaire : voie,

cascade, processus

Fonction biochimique

ou moléculaire

Molécule

Mastère BBSG-M2 Marseille 2007-2008

Bioinformatique fonctionnelle des protéines

Bernard Jacq, IBDML

des constats 1 2
Des constats (1/2)
  • Le fait de disposer de plusieurs dizaines de séquences génomiques donne (potentiellement) accès aux protéomes complets de nombreuses espèces
  • Des comparaisons de séquences de protéomes complets sont maintenant réalisables permettant de commencer à classer structuralement et fonctionnellement les protéines du monde vivant
des constats 2 2
Des constats (2/2)
  • Le fossé s’accroit entre le nombre de séquences protéiques déterminées, le nombre de structures 3D disponibles et le nombre de fonctions expérimentalement connues pour ces séquences
  • Il y a un besoin de plus en plus important pour prédire des structures ou des fonctions pour des protéines totalement ou partiellement inconnues
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QU’APPELLE T’ON LA FONCTION

D’ UNE PROTEINE ?

  • La structure d ’une protéine correspond à la représentation d ’un objet physique
  • Même s ’il est trop petit pour être directement visible, nous avons une idée précise de sa constitution et de sa forme (structures 1D, 2D, 3D)
  • La (les) fonction(s) d ’une protéine correspondent à des propriétés effectrices de la structure
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On peut distinguer

différents niveaux de fonction

LA FONCTION BIOCHIMIQUE

Activité moléculaire du produit d’un gène

Exemples : ATPase, protéine affine de l’ADN…

LA FONCTION CELLULAIRE

Processus cellulaire dans lequel le produit du gène intervient  intégration de la fonction biochimique au sein d’un processus

Exemples : Synthèse de l’ADN, métabolisme des nucléotides, traffic des protéines .....

slide6

EXEMPLE : LES FONCTIONS DE LA PROTEINE RAP1 De LEVURE

Fonctions biochimiques :

  • Facteur de transcription
  • Protéine affine de l’ADN

Fonctions cellulaires :

  • Transcription dépendante de l’ARN polymérase II
  • Structure de la chromatine/ des chromosomes
  • Métabolisme des carbohydrates
slide7

Niveaux d’intégration desfonctions

Niveaux d’organisation

Niveaux fonctionnels

Relations inter-espèces,

Équilibres écologiques

intégration

Populations

Développement, reproduction,

vieillissement

Organismes

Tissus,organes

Régulationsphysiologiques

Migrations,

Communications

Cellules

Réseau d’interactions

entremolécules

Fonction cellulaire : voie,

cascade, processus

Fonction biochimique

ou moléculaire

Molécule

slide8

La fonction : une notion complexe

• Une fonction se définit par rapport à un niveau structural

• Une protéine peut avoir plusieurs fonctions, au sein d ’un même niveau et/ou entre niveaux différents

• Comment représenter informatiquement la notion de fonction ?

• la nécessité d’un language commun : l’initiative GO (Gene Ontology)

slide9

Comment accéder à la fonction d’un gène/protéine ?

1- Approche « classique »

Analyse génétique

Biologie moléculaire

Biologie moléculaire,

Bioinformatique

Fonction biochimique

inférée

Fonction biochimique,

Fonction cellulaire

(dans un contexte peu connu)

Analyses génétique,

biochimique

Biologie moléculaire

Phénotype mutant

DU

GENE

Clonage du gène

Séquençage,

structure

Tests fonctionnels

slide10

Comment accéder à la fonction d’un gène/protéine ?

2- Approche génomique

Fonction cellulaire

et niveaux d’intégration

supérieurs de la fonction

… A L’ANALYSE DES SYSTEMES

Les gènes/protéines sont les composants élémentaires d’un système dont on étudie les variations

Génomique et protéomique

fonctionnelles, Bioinformatique

L’approche change, le raisonnement du biologiste aussi…

slide11

L’utilisation de données “complètes” change tout

  • En biologie moléculaire classique, l’ingéniosité consiste à essayer d ’apporter une réponse fonctionnelle pour un gène en ignorant presque tous les autres (99,9% des gènes)
  • En génomique, l’ingéniosité est de découvrir ce qui devient possible quand vous « voyez » tous les gènes
  • Il faut changer complètement de mode de raisonnement ...
slide12

Passer du réductionisme à l’analyse de systèmes

• En biologie moléculaire: disséquer un phénomène complexe en ses plus petits éléments et caractériser chacun d’eux.

Problème: Il est très difficile d’essayer de mettre ensuite les pièces du puzzle ensemble: Soient A, B, C : A+B+C = ?

• En génomique : Utiliser la cellule come un tube à essais dont l’ensemble des composants serait “visible”. Il devient possible de “voir” A+B+C (+D+E+…) travaillant ensemble.

On étudie comment tous les composants élémentaires travaillent ensemble en identifiant des groupes fonctionnels non initialement connus.

On étudie alors le comportement du système.

slide14

Les prédictions bioinformatiques

  • Plusieurs approches importantes en prédictions structurales et fonctionnelles
    • prédiction de la séquence protéique à partir de l’ADN génomique (identification start/stop de transcription et de traduction, prédiction et identification jonctions exons-introns)
    • prédiction de la structure 2D ou 3D à partir des séquences
    • prédiction des fonctions protéiques à partir des séquences
    • prédiction de la fonction protéique à partir de la structure
    • Nouvelles méthodes de prédiction fonctionnelle fournies par la génomique
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La méthode de prédiction de fonction « classique » utilisant les données de séquence

Crédit 3 diapos: Christine Brun

m thodes de pr diction fonctionnelle existantes i
Méthodes de prédiction fonctionnelle existantes (I)

Inférence par homologie

1- recherche de similitudes

  • Séquences (Blast)
  • Structures (Prosite, Prodom, PDB)

2- utilisation des annotations des protéines similaires

  • Texte libre
  • EC code (Enzyme Commission) (1- oxydoreductase; 2- transferase; 3- hydrolase; 4- lyases; 5- isomerase; 6- ligases)
  • Mots clefs (classification, ontologies)
slide17

L’inférence de fonction par homologie de séquence ou de structure

  • Renseigne sur les fonctions biochimiques et moléculaires
  • Dépend de la qualité des annotations
  • Dépend de l’étendue des connaissances
  • Ne renseigne pas sur le contexte et les fonctions cellulaires
slide18

Quand l’inférence de fonction par homologie ne suffit pas…

  • Une variation de séquence très subtile peut conduire à une variation de fonction importante (exemple: neurotactine vs. acetylcholinesterase)
slide19

Mutation d ’un acide aminé de la triade catalytique

Le domaine cholinesterase

de la neurotactine de Drosophile

a des propriétés d’adhésion et non plus d’activité cholinestérase

Darboux et al. (1996), EMBO J, 15: 4835-43

slide20

Quand l’inférence de fonction par homologie ne suffit pas…

  • Une variation de séquence très subtile peut conduire à une variation de fonction importante (exemple: neurotactine vs. acetylcholinesterase)
  • Des protéines ne partageant aucune similarité de séquence peuvent avoir des structures 3D similaires (exemple: le domaine de fixation à l’ADN de EBNA1 vs. E2)
slide21

Des protéines dont la structure primaire est différente peuvent avoir des structures 3D identiques

Exemple :

EBNA1 et E2

Bochkarev et al. (1995) Cell 83: 39-46

slide23

Quelles informations, apportées par la génomique, peuvent être utilisées pour la mise au point de méthodes de prédiction fonctionnelle ?

  • Les variations de séquences entre organismes
  • Les séquences regulatrices près des gènes
  • Le contenu en gènes d’un organisme
  • La variation du contenu en gènes entre organismes
  • La variation de l’ordre des gènes entre organismes
  • La variation d’organisation des gènes entre organismes
m thodes de pr diction fonctionnelle existantes ii
Méthodes de prédiction fonctionnelle existantes II

Inférences par corrélation

  • La variation d’organisation des gènes entre organismes

 Méthode de la pierre de Rosette (Marcotte et al. (1999), Science 285, 751-753)

  • La variation de l’ordre des gènes entre organismes
  • Méthode des gènes voisins (Dandekar et al. (1998) TIBS 23, 324-328; Overbeek et al. (1999) PNAS 96, 2896-2901)
  • La variation du contenu en gènes entre organismes
  • Méthode des profils phylogénétiques (Pellegrini et al. (1999) PNAS 96,4285-4288)
slide25

La méthode de la « Pierre de Rosette »

  • Principe : utilise la variation d’organisation des gènes entre organismes et la modularité des protéines
  • Si dans un génome 1, on trouve un gène A composé d’un module A et un gène B composé d’un module B
  • Si dans un génome 2, le module A et le module B sont associés pour former un seul gène C contenant A+B
  • Alors A et B pourraient être des gènes/protéines fonctionnellement reliés.

Marcotte et al., Science285, 751-753 (1999)

slide26

La méthode de la « Pierre de Rosette »

exemples

Marcotte et al., Science285, 751-753 (1999)

slide27

C

A

C

B

B

C

B

B

C

A

A

A

Génome 1

Génome 2

Génome 3

Génome 4

La méthode des gènes voisins

Principe : utiliser la variation de l’ordre des gènes ou des groupes de gènes sur leschromosomes

D

D

D

D

Les gènes & sont fonctionnellement reliés

A

B

Dandekar et al. TIBS 1998

Overbeek et al. PNAS 1999

slide28

Exemple : Groupes fonctionnels dans la glycolyse

BB, Borrelia burgdorferi; DR, Deinococcus radiodurans; CA, Clostridium acetobutylicum; BS, Bacillus subtilis; EF, Enterococcus faecalis; MP, Mycoplasma pneumoniae; MG, Mycoplasma genitalium; ML, Mycobacterium leprae; MT, Mycobacterium tuberculosis; CJ, Campylobacter jejuni; TP, Treponema pallidum; HP, Helicobacter pylori; ST, Streptococcus pyogenes; PN, Streptococcus pneumoniae.

Overbeek et al. (1999) PNAS 96, 2896-2901

slide29

La méthode

des profils

phylogénétiques

Principe : utiliser les corrélations + ou - de variation du contenu en gènes entre organismes

Pellegrini et al. PNAS 96, 4285-4288 (1999)

slide30

Méthodes combinées de

prédiction fonctionnelle

Marcotte et al.,

Nature 402, 83-6 (1999)

slide32

L’inférence de fonction par corrélation : bilan

  • Renseigne sur l’existence probable de liens fonctionnels entre protéines
  • Ces liens fonctionnels suggèrent :
    • que les protéines participent à une même voie, un même processus cellulaire  fonction cellulaire
    • parfois qu’il existe des interactions directes entre protéines (interaction protéine-protéine)
slide33

Structure

Séquence

Fonction

Protéome

Génome

Transcriptome

Interactome

Prédictions de fonction