Exploration des interactions peptide-protéine

par Pierre Thevenet

Thèse de doctorat en Bioinformatique, Analyse de génome et modélisation

Sous la direction de Pierre Tuffery.

Soutenue en 2014

à Paris 7 .


  • Résumé

    Thanks to high-throughput sequencing, many genomic sequences are identified as capable of expressing peptides. The naturel products extractions techniques expose a large number of peptides expressed, such as venom peptide. Ln addition, peptides whose sequence is derived from protein would better characterize and monitor protein-protein interactions. However, experitnental methods do not solve the structures of peptides on a large scale, as shown by the small amount of peptide structures present in the PDB. Therefore, in silico modeling is crucial to fil this gap. Homology modeling, requiring rigid reference structures, is not suitable fo peptides for which the known structures are a few. This is why de novo modeling methods were developed. My thesis focused on the adaptation of PEP-FOLD, a method for de novo prediction of peptide structures, for large seule modeling. A first point was th consideration of the disulfide bridges, commonly found in natural peptides, but also used as the stabilizing elements of the structures of peptides in the context of their engineering. A second point was to focus on optimizing PEP-FOLD. The development of a new algorithm has accelerated computing time by a factor of ten, opening the possibility to structure prediction of millions of sequences, The applications stemming from this improvement are interactions between peptides proteins, and modeling novo protein fragments of smaller sizes, difficult to model by homology, such as N and C extemities, and the linker inter-domains.

  • Titre traduit

    Protein-peptide interaction exploration


  • Résumé

    Grâce au séquençage à haut débit, de nombreuses séquences génomiques sont identifiées comme pouvant exprimer des peptides. Les techniques d'extractions des produits naturels exposent aussi un grand nombre de peptides exprimés, comme dans les venins par exemple. De plus, des peptides dont la séquence est extraite de protéines permettraient de mieux caractériser et contrôler les interactions protéines-protéines. Les méthodes expérimentales ne permettent pas de résoudre les structures des peptides à grande échelle, preuve en est la faible quantité de structures de peptides présente dans la PDB, la modélisation in silico est donc primordiale pour pallier ce manque. La modélisation comparative, nécessitant des structures rigides de références, n'étant pas adaptée aux peptides dont peu de structures sont connus, des méthodes de modélisation de novo ont été développées. Mon travail de thèse a porté sur l'adaptation de PEP-FOLD, une méthode de prédiction de novo de structures de peptides, pour la modélisation à grand échelle. Un premier point a été la considération des ponts disul tures, retrouvés couramment dans les peptides naturels, mais également utilisés comme éléments stabilisants des structures de peptides, dans le cadre de leur ingénierie. Un second point a porté sur l'optimisation de PEP-FOLD. Le développement d'un nouvel algorithme a permis d'accélérer le calcul d'un facteur dix, ouvrant la possibilité à la prédiction de structure de millions de séquences. Les applications découlant de cette amélioration sont d'une part relatives aux interactions peptides-protéines, et d'autre part la modélisation de novo des fragments de protéines de petites tailles difficilement modélisables par homOlogie, comme les extrémités N et C terminales, et les linker inter-domaines.

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  • Détails : 1 vol. (217 p.)
  • Annexes : 297 réf.

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  • Cote : TS (2014) 092

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  • Cote : 2014PA077092
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