Détermination du rôle de certaines peptidases bactériennes par inference à partir de données hétérogènes et incompletes

Determination of the role of certain bacterial peptidases by inference from heterogeneous and incomplete data

• Auteur / Autrice : Liliana Lopez Kleine
• Direction : Véronique Monnet, Alain Trubuil
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Biologie et statistiques appliquées
• Date : Soutenance en 2008
• Etablissement(s) : Paris, AgroParisTech

Mots clés

Mots clés contrôlés

Peptidases

Statistique mathématique

Mots clés libres

Protéolyse

Résumé

La détermination du rôle des protéines est à l’origine de la plupart des études biologiques. Elle est encore plus d’actualité depuis l’avènement du séquençage des génomes qui fournit des protéines de rôle inconnu en grande quantité. Le séquençage de nouveaux génomes a permis, par ailleurs, l’obtention de données post-génomiques à haut débit comme les données transciptomique. Il a permis également la construction de données comme les profils phylogénétiques. L’approche que nous avons utilisée, mêlant statistiques et biologie, intègre ces données post-génomiques pour prédire puis valider le rôle de protéines protéolytiques chez Lactococcus lactis. Nous avons procédé en trois étapes réalisant, dans un premier temps, une inférence statistique des liens prédits entre protéines du lactocoque basée sur cinq sources de données distinctes : le graphe des voies métaboliques, des données transcriptomiques, des profils phylogénétiques, des distances entre gènes en paires de bases et des données protéomiques issues de gels 2D. Ces liens nous ont permis de émettre des hypothèses biologiques sur le rôle de protéines cibles. Dans un deuxième temps, nous avons réalisé des expériences de laboratoire pour valider les prédictions comparant la souche sauvage aux mutants de délétion de PepF et YvjB. La troisième étape de ce travail a consisté à réaliser une analyse de sensibilité dans le but de souligner les données qui ont contribuées le plus aux prédictions et de trouver un sousensemble de données aboutissant aux mêmes prédictions. Appliquée à deux enzymes protéolytiques potentielles du lactocoque, PepF et YvjB, cette approche nous a permis de vérifier leur participation dans l’export de protéines telle qu’elle avait été prédite par l’analyse statistique. Nous avons montré que PepF participe à l’export de protéines libérées dans le milieu extérieur (protéines sécrétées) en hydrolysant le peptide signal libéré par la signal peptidase I PepF participe par ailleurs aussi à la synthèse de la paroi cellulaire et au métabolisme du pyruvate, fonctions aussi prédites par l’analyse statistique. YvjB participe à la mise en place et la maturation d’un autre groupe de protéines exportées, les lipoprotéines. Elle est nécessaire pour la localisation correcte de certaines lipoprotéines et participe au clivage de leur peptide signal. Notre approche s’est avérée très utile dans la mesure où elle permet d’émettre des hypothèses biologiques qui guident les validations expérimentales. Par ailleurs, cette démarche est applicable à tout organisme entièrement séquencé pour lequel suffisamment de données post-génomiques sont disponibles.

The determination of the role of proteins is at the origin of most biological studies. It becomes currently more important since the advent of genome sequencing, which provides a great number of proteins of unknown roles. The sequencing of new genomes allows at the same time to obtain high-throughput postgenomic data as for example microarrays data. It allows also the construction of phylogenetic profiles. The approach we have used, couples statistics and biology and integrates this post-genomic data in order to predict and further validate the role of putative proteolytic enzymes of Lactococcus lactis. We worked in three different steps. First, we did a statistical inference of the predicted relationships between proteins of lactococci based on five different data sources: the graph of metabolic pathways, microarray data, phylogenetic profiles and the distance between genes in terms of base pairs on the chromosome and proteomic data from 2D gels. These relationships allowed us to pose biological hypotheses on the role of target proteins. Second, we carried out wet-lab experiments to validate the predictions comparing the wild type strain to knock-out mutants of PepF and YvjB. The third step consisted of a sensitivity analysis with the aim to outline the most important data in terms of contribution to the relationship prediction of our target proteins and to find a subset of data leading to the same predictions. Applied to two proteolytic enzymes of lactococci, PepF and YvjB, this approach allowed us to validate their participation in protein export predicted by the statistical analysis. We have shown that PepF participates in the export of proteins liberated in the supernatant by the hydrolysis of the signal peptide, which is cleaved by the signal peptidase I. PepF participates also in the synthesis of the cell wall and pyruvate metabolism, two functions also predicted by the statistical analysis. YvjB participates in the localization and maturation of lipoproteins, another group of exported proteins. It is necessary for the correct localization of certain lipoproteins and participates in their signal peptide cleavage. Our approach has shown to be very useful, as it allows to pose biological hypotheses that guide experimental validations. Moreover, this approach is applicable to all completely sequenced organisms for which enough post-genomic data is available.