Analyses et prédictions bioinformatiques de réseaux d'interactions protéine-protéines contextualisés

par Oussema Souiai

Thèse de doctorat en Biologie, Spécialité Bioinformatique, biochimie structurale et génomique

Sous la direction de Christine Brun.

Le président du jury était Pascal Rihet.

Le jury était composé de Alia Benkahla.

Les rapporteurs étaient Sylvie Ricard-blum, Ahmed Rebai.


  • Résumé

    Mes travaux de thèse ont pour objet l'analyse et les prédictions bioinformatiques de réseaux d'interactions protéines-protéines contextualisés. Au cours de la première partie de mes travaux nous, avons prédit des interactomes tissulaires sur la base de la co-expression des deux interacteurs composant l'interaction dans un tissu. Par la suite nous avons analysé les caractéristiques fonctionnelles et topologiques des interactomes prédits. Cette analyse a permis de mettre en évidence l'existence d'un noyau d'interactions centrales dédiées aux fonctions de ménages, des interactions spécifiques localisées au centre dédiées aux processus de régulation et des interactions spécifiques localisées à la périphérie et dédiées aux accomplissements des fonctions physiologiques. Au cours de la deuxième partie de mes travaux, nous nous sommes intéressés à la contextualisation d'un interactome de macrophage via l'intégration de méta-données et des données de génomique (données d'expressions, annotation de termes) décrivant les interactions. Les résultats de la comparaison entre les analyses de trascriptomes et d'interactomes de macrophage suite à l'infection par le Mycobacterium tuberculosis se sont avérés complémentaires. En effet, alors que les analyses de transcriptomes mettent en évidence des processus immunitaires déployés par l'hôte, l'analyse des interactomes fait émerger des fonctions tout aussi cruciales pour l'éradication du pathogène telles que l'apoptose et sa régulation.


  • Résumé

    This work aims at contextualizing and studying contextualized protein interaction networks. The first topic of my investigations is about predicting and analyzing tissular interactomes. Combined functional and topological analyses were performed. The combination of these features highlighted the existence of a functional core centrally located dedicated to housekeeping functions, central tissue-specific interactions involved in regulatory and developmental functions and peripheral tissue-specific interactions involved in organ physiological functions. This gradient of functions recapitulates the organization of organs, from cells to organs. The second topic of my thesis is the contextualization of macrophage interaction network. To infer the most likely macrophage interactome, we integrated the PPI dataset with other type of meta-data, statistically evaluated them and proposed a macrophage-contextualized interactome. The set of selected interactions is enriched in : experimentally verified interactions and immune related Biological Processes. The functional analysis of such networks brings valuable information on the cellular and molecular mechanisms sustaining the infection.


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