Les microARNs appartiennent à la famille des petits ARNs non-codants et agissent comme inhibiteurs des ARN messagers et/ou de leurs produits protéiques. Les mi- croARNs sont différents des petits ARNs interférants (siARN) car ils atténuent l’ex- pression au lieu de l’éliminer. Dans les dernières années, de nombreux microARNs et leurs cibles ont été découverts chez les mammifères et les plantes. La bioinforma- tique joue un rôle important dans ce domaine, et des programmes informatiques de découvertes de cibles ont été mis à la disposition de la communauté scientifique. Les microARNs peuvent réguler chacun des centaines de gènes, et les profils d’expression de ces derniers peuvent servir comme classificateurs de certains cancers. La modélisation des microARNs artificiels est donc justifiable, où l’un pourrait cibler des oncogènes surexprimés et promouvoir une prolifération de cellules en santé. Un outil pour créer des microARNs artificiels, nommé MultiTar V1.0, a été créé et est disponible comme application web. L’outil se base sur des propriétés structurelles et biochimiques des microARNs et utilise la recherche tabou, une métaheuristique. Il est démontré que des microARNs conçus in-silico peuvent avoir des effets lorsque testés in-vitro. Les sé- quences 3’UTR des gènes E2F1, E2F2 et E2F3 ont été soumises en entrée au programme MultiTar, et les microARNs prédits ont ensuite été testés avec des essais luciférases, des western blots et des courbes de croissance cellulaire. Au moins un microARN artificiel est capable de réguler les trois gènes par essais luciférases, et chacun des microARNs a pu réguler l’expression de E2F1 et E2F2 dans les western blots. Les courbes de crois- sance démontrent que chacun des microARNs interfère avec la croissance cellulaire. Ces résultats ouvrent de nouvelles portes vers des possibilités thérapeutiques. / MicroRNAs belong to the family of small non-coding RNAs and act as down regula- tors of messenger RNAs and/or their protein products. microRNAs differ from siRNAs by downregulating instead of shutting down. In recent years, numerous microRNAs and their targets have been found in mammals and plants. Bioinformatics plays a big role in this field, as software has emerged to find new microRNA targets. Each individual microRNA can regulate hundreds of genes, and it has been shown that microRNA expression profiles can classify human cancers. The need for artificially created mi- croRNAs is then justified, as one could target overexpressed oncogenes and promote healthy cell proliferation. MultiTar V1.0, a tool for creating artificial microRNAs, has been implemented and is available as a web application. The tool relies on structural and biological properties of microRNAs and uses a Tabusearch metaheuristic. A typical biological problem is presented and it is shown that an in-silico microRNA has in-vitro effects. The 3’UTR sequences of E2F1, E2F2 and E2F3 were given as input to the tool, and predicted microRNAs were then tested using luciferase essays, western blots and growth curves. At least one microRNA is able to regulate the three genes with luciferase essays and all of the created microRNAs were able to regulate the expres- sion of E2F1 and E2F2 with western blots. Growth curves were also studied in order to investigate overall biological effects, and reduction in growth was observed for all solutions. Results obtained with the predicted microRNAs and the target genes open a new door into therapeutic possibilities.

Dans un premier temps, nous avons modélisé la structure d’une famille d’ARN avec une grammaire de graphes afin d’identifier les séquences qui en font partie. Plusieurs autres méthodes de modélisation ont été développées, telles que des grammaires stochastiques hors-contexte, des modèles de covariance, des profils de structures secondaires et des réseaux de contraintes. Ces méthodes de modélisation se basent sur la structure secondaire classique comparativement à nos grammaires de graphes qui se basent sur les motifs cycliques de nucléotides. Pour exemplifier notre modèle, nous avons utilisé la boucle E du ribosome qui contient le motif Sarcin-Ricin qui a été largement étudié depuis sa découverte par cristallographie aux rayons X au début des années 90. Nous avons construit une grammaire de graphes pour la structure du motif Sarcin-Ricin et avons dérivé toutes les séquences qui peuvent s’y replier. La pertinence biologique de ces séquences a été confirmée par une comparaison des séquences d’un alignement de plus de 800 séquences ribosomiques bactériennes. Cette comparaison a soulevée des alignements alternatifs pour quelques unes des séquences que nous avons supportés par des prédictions de structures secondaires et tertiaires. Les motifs cycliques de nucléotides ont été observés par les membres de notre laboratoire dans l'ARN dont la structure tertiaire a été résolue expérimentalement. Une étude des séquences et des structures tertiaires de chaque cycle composant la structure du Sarcin-Ricin a révélé que l'espace des séquences dépend grandement des interactions entre tous les nucléotides à proximité dans l’espace tridimensionnel, c’est-à-dire pas uniquement entre deux paires de bases adjacentes. Le nombre de séquences générées par la grammaire de graphes est plus petit que ceux des méthodes basées sur la structure secondaire classique. Cela suggère l’importance du contexte pour la relation entre la séquence et la structure, d’où l’utilisation d’une grammaire de graphes contextuelle plus expressive que les grammaires hors-contexte. Les grammaires de graphes que nous avons développées ne tiennent compte que de la structure tertiaire et négligent les interactions de groupes chimiques spécifiques avec des éléments extra-moléculaires, comme d’autres macromolécules ou ligands. Dans un deuxième temps et pour tenir compte de ces interactions, nous avons développé un modèle qui tient compte de la position des groupes chimiques à la surface des structures tertiaires. L’hypothèse étant que les groupes chimiques à des positions conservées dans des séquences prédéterminées actives, qui sont déplacés dans des séquences inactives pour une fonction précise, ont de plus grandes chances d’être impliqués dans des interactions avec des facteurs. En poursuivant avec l’exemple de la boucle E, nous avons cherché les groupes de cette boucle qui pourraient être impliqués dans des interactions avec des facteurs d'élongation. Une fois les groupes identifiés, on peut prédire par modélisation tridimensionnelle les séquences qui positionnent correctement ces groupes dans leurs structures tertiaires. Il existe quelques modèles pour adresser ce problème, telles que des descripteurs de molécules, des matrices d’adjacences de nucléotides et ceux basé sur la thermodynamique. Cependant, tous ces modèles utilisent une représentation trop simplifiée de la structure d’ARN, ce qui limite leur applicabilité. Nous avons appliqué notre modèle sur les structures tertiaires d’un ensemble de variants d’une séquence d’une instance du Sarcin-Ricin d’un ribosome bactérien. L’équipe de Wool à l’université de Chicago a déjà étudié cette instance expérimentalement en testant la viabilité de 12 variants. Ils ont déterminé 4 variants viables et 8 létaux. Nous avons utilisé cet ensemble de 12 séquences pour l’entraînement de notre modèle et nous avons déterminé un ensemble de propriétés essentielles à leur fonction biologique. Pour chaque variant de l’ensemble d’entraînement nous avons construit des modèles de structures tertiaires. Nous avons ensuite mesuré les charges partielles des atomes exposés sur la surface et encodé cette information dans des vecteurs. Nous avons utilisé l’analyse des composantes principales pour transformer les vecteurs en un ensemble de variables non corrélées, qu’on appelle les composantes principales. En utilisant la distance Euclidienne pondérée et l’algorithme du plus proche voisin, nous avons appliqué la technique du « Leave-One-Out Cross-Validation » pour choisir les meilleurs paramètres pour prédire l’activité d’une nouvelle séquence en la faisant correspondre à ces composantes principales. Finalement, nous avons confirmé le pouvoir prédictif du modèle à l’aide d’un nouvel ensemble de 8 variants dont la viabilité à été vérifiée expérimentalement dans notre laboratoire. En conclusion, les grammaires de graphes permettent de modéliser la relation entre la séquence et la structure d’un élément structural d’ARN, comme la boucle E contenant le motif Sarcin-Ricin du ribosome. Les applications vont de la correction à l’aide à l'alignement de séquences jusqu’au design de séquences ayant une structure prédéterminée. Nous avons également développé un modèle pour tenir compte des interactions spécifiques liées à une fonction biologique donnée, soit avec des facteurs environnants. Notre modèle est basé sur la conservation de l'exposition des groupes chimiques qui sont impliqués dans ces interactions. Ce modèle nous a permis de prédire l’activité biologique d’un ensemble de variants de la boucle E du ribosome qui se lie à des facteurs d'élongation. / Initially, we modeled the structure of an RNA family with a graph grammar to identify sequences that correspond to it. Several other modeling approaches have been developed to derive sequences, such as stochastic context-free grammars, covariance models, secondary structures profiles and constraint networks. These modeling methods are based on secondary structure compared to our graph grammars which are based on the nucleotide cyclic motifs. To exemplify our graph grammar model, we used the loop E of the ribosome that contains the Sarcin-Ricin motif that has been widely studied since its discovery by X-ray crystallography in the early 90s. We built a graph grammar for the structure of the Sarcin-Ricin motif and derived the sequences that correspond to it. The biological relevance of these sequences is supported by an alignment of 800 bacterial ribosomal sequences. This comparison raised alternative alignments for some of the sequences that we supported by predictions of secondary and tertiary structures. According to a new tertiary structure, those alternative alignments accommodate the new derived sequences. The nucleotide cyclic motifs used in the grammar were observed by members of our laboratory in RNA tertiary structures that were solved experimentally. We study the sequences and tertiary structures of the nucleotide cyclic motifs of the Sarcin-Ricin motif. This study suggests that the space of sequences depends heavily on interactions between all nucleotides in the nearby three-dimensional space and not only between two adjacent base pairs. We compare the number of sequences generated by the graph grammar with non contextual methods and our graph grammar generates less sequences. This suggests the importance of context for the relationship between sequence and structure, hence the use of a contextual graph grammar is more expressive than context-free grammars. The graph grammars we used include the tertiary structure but neglect the interactions with extra-molecular factors, such as other macromolecules or ligands. In a second stage and to take into account these interactions, we developed a model incorporating the positioning of chemical groups on the surface of the tertiary structures. The assumption being that the chemical groups that are conserved on the surface of the RNA in active sequences are more likely to be involved in interactions with extra-molecular factors. Continuing with the example of the loop E, we searched the groups that could be involved its interactions with elongation factors. Knowledge of the groups involved in the important interactions serves to predict by three-dimensional modeling new sequences that have potentials to realize these interactions and thus the same function. There are few models that have been developed to address this problem: molecular descriptors, nucleotide adjacency matrices and others based on thermodynamics. These models use an oversimplified representation of the RNA structure, which limits their applicability. We applied our model to the tertiary structures of a set of variants of a sequence of one instance of the Sarcin-Ricin motif from a bacterial ribosome. Wool and coworkers at the University of Chicago studied this proceeding experimentally by testing the viability of twelve variants. They identified four viable variants and eight lethal. We used this set of twelve sequences for training our model and we identified a set of essential properties to their biological function. For each variant of the training set we built models of tertiary structures. We then measured the partial charges of exposed atoms on the surface and we encoded this information into vectors. We used principal component analysis to transform the vectors into a set of uncorrelated variables, called principal components. Using the weighted Euclidean distance and a nearest neighbor algorithm, we applied the technique of "Leave-One-Out Cross-Validation" to choose the best parameters to predict the activity of a new sequence to match these principal components. Finally, we validated the predictive model using a new set of eight variants whose viability has been verified experimentally in our laboratory. In conclusion, graph grammars are used to model the relationship between sequence and structure of an RNA structural element, such as the ribosomal loop E containing the Sarcin-Ricin motif. Applications range from the correction of sequence alignment to sequence design with a predetermined structure. We also developed a model to take into account the specific interactions related to a specific biological function. Our model is based on the retention of the exposure of chemical groups that are involved in these interactions. This model has allowed us to predict the biological activity of a set of variants of the loop E that binds to elongation factors.

Depuis quelques années, l'évolution moléculaire cherche à caractériser les variations et l'intensité de la sélection grâce au rapport entre taux de substitution synonyme et taux de substitution non-synonyme (dN/dS). Cette mesure, dN/dS, a permis d'étudier l'histoire de la variation de l'intensité de la sélection au cours du temps ou de détecter des épisodes de la sélection positive. Les liens entre sélection et variation de taille efficace interfèrent cependant dans ces mesures. Les méthodes comparatives, quant a elle, permettent de mesurer les corrélations entre caractères quantitatifs le long d'une phylogénie. Elles sont également utilisées pour tester des hypothèses sur l'évolution corrélée des traits d'histoire de vie, mais pour être employées pour étudier les corrélations entre traits d'histoire de vie, masse, taux de substitution ou dN/dS. Nous proposons ici une approche combinant une méthode comparative basée sur le principe des contrastes indépendants et un modèle d'évolution moléculaire, dans un cadre probabiliste Bayésien. Intégrant, le long d'une phylogénie, sur les reconstructions ancestrales des traits et et de dN/dS nous estimons les covariances entre traits ainsi qu'entre traits et paramètres du modèle d'évolution moléculaire. Un modèle hiérarchique, a été implémenté dans le cadre du logiciel coevol, publié au cours de cette maitrise. Ce modèle permet l'analyse simultané de plusieurs gènes sans perdre la puissance donnée par l'ensemble de séquences. Un travail deparallélisation des calculs donne la liberté d'augmenter la taille du modèle jusqu'à l'échelle du génome. Nous étudions ici les placentaires, pour lesquels beaucoup de génomes complets et de mesures phénotypiques sont disponibles. À la lumière des théories sur les traits d'histoire de vie, notre méthode devrait permettre de caractériser l'implication de groupes de gènes dans les processus biologique liés aux phénotypes étudiés. / In recent years, molecular evolution seeks to characterize the variation and intensity of selection through the ratio between non-synonymous and synonymous substitution rates (dN/dS). The dN/dS measure was either used to study the history of the variation of the intensity of selection over time or to detect episodes of positive selection. Correlations between selection and variations of the effective population size interfere in these measurements. The Comparative method can measure correlations between quantitative traits along a phylogeny. They are also be used to test hypotheses of correlated evolution of life history traits, like the body mass, and the substitution rate. We propose an approach combining the comparative method based on the principle of independent contrasts and a model of molecular evolution in a Bayesian probabilistic framework. By integrating along a phylogeny both ancestral reconstructions of lines and of dN/dS we estimate the covariance among traits and between traits and parameters of the model of molecular evolution. A hierarchical model was implemented in the software coevol published during this master. This model allows the simultaneous analysis of multiple genes within a single model. Parallel calculations allow increasing the size of the model to the genome scale. We studied placental mammals, where many complete genomes and phenotypic measurements are available. Based on theories of life history traits, our method is expected to characterize the association of groups of genes in biological processes related to the studied phenotypes.

La microscopie par fluorescence de cellules vivantes produit de grandes quantités de données. Ces données sont composées d’une grande diversité au niveau de la forme des objets d’intérêts et possèdent un ratio signaux/bruit très bas. Pour concevoir un pipeline d’algorithmes efficaces en traitement d’image de microscopie par fluorescence, il est important d’avoir une segmentation robuste et fiable étant donné que celle-ci constitue l’étape initiale du traitement d’image. Dans ce mémoire, je présente MinSeg, un algorithme de segmentation d’image de microscopie par fluorescence qui fait peu d’assomptions sur l’image et utilise des propriétés statistiques pour distinguer le signal par rapport au bruit. MinSeg ne fait pas d’assomption sur la taille ou la forme des objets contenus dans l’image. Par ce fait, il est donc applicable sur une grande variété d’images. Je présente aussi une suite d’algorithmes pour la quantification de petits complexes dans des expériences de microscopie par fluorescence de molécules simples utilisant l’algorithme de segmentation MinSeg. Cette suite d’algorithmes a été utilisée pour la quantification d’une protéine nommée CENP-A qui est une variante de l’histone H3. Par cette technique, nous avons trouvé que CENP-A est principalement présente sous forme de dimère. / Live-cell fluorescence microscopy produces high amounts of data with a high variability in shapes at low signal-to-noise ratio. An efficient design of image analysis pipelines requires a reliable and robust initial segmentation step that needs little parameter fine-tuning. Here, I present a segmentation algorithm called MinSeg for fluorescence image data that relies on minimal assumptions about the image, and uses statistical considerations to distinguish signal from background. More importantly, the algorithm does not make assumptions about feature size or shape, and is thus universally applicable. I also present a pipeline for the quantification of small complexes with single-molecule fluorescence microscopy using this segmentation algorithm as the first step of the workflow. This pipeline was used for the quantification of a small histone H3 variant protein called CENP-A. We found that the CENP-A nucleosomes are dimers.

L’objectif de ce projet était de faire le lien entre gènes et métabolites afin d’éventuellement proposer des métabolites à mesurer en lien avec la fonction de gènes. Plus particulièrement, nous nous sommes intéressés aux gènes codant pour des protéines ayant un impact sur le métabolisme, soit les enzymes qui catalysent les réactions faisant partie intégrante des voies métaboliques. Afin de quantifier ce lien, nous avons développé une méthode bio-informatique permettant de calculer la distance qui est définie comme le nombre de réactions entre l’enzyme encodée par le gène et le métabolite dans la carte globale du métabolisme de la base de données Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG). Notre hypothèse était que les métabolites d’intérêt sont des substrats/produits se trouvant à proximité des réactions catalysées par l’enzyme encodée par le gène. Afin de tester cette hypothèse et de valider la méthode, nous avons utilisé les études d’association pangénomique combinées à la métabolomique (mGWAS) car elles rapportent des associations entre variants génétiques, annotés en gènes, et métabolites mesurés. Plus précisément, la méthode a été appliquée à l’étude mGWAS par Shin et al. Bien que la couverture des associations de Shin et al. était limitée (24/299), nous avons pu valider de façon significative la proximité entre gènes et métabolites associés (P<0,01). En somme, cette méthode et ses développements futurs permettront d’interpréter de façon quantitative les associations mGWAS, de prédire quels métabolites mesurer en lien avec la fonction d’un gène et, plus généralement, de permettre une meilleure compréhension du contrôle génétique sur le métabolisme. / The objective of this project was to link genes and metabolites in order to ultimately predict which metabolites to measure in order to adequately reflect the function of a given gene. Specifically, we were interested in genes, which code for proteins that regulate substrate metabolism, hence enzymes that catalyze reactions that are part of metabolic pathways. In order to quantify this link, we have developed a bioinformatics method to calculate a distance, which is defined as the number of reactions separating a given selected gene-encoded enzyme and its metabolite of interest in Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) database’s metabolic overview map. Our hypothesis was that metabolites of interest are products/substrates found at proximity of the reactions catalyzed by the selected gene-encoded enzyme. In order to test our hypothesis and validate the method, we have used genome-wide association study of metabolites levels (mGWAS) because these studies report associations between genetic variants, annotated to genes, and measured metabolites. More specifically, we used the mGWAS conducted by Shin et al. Even though the coverage of the associations reported by Shin et al. was limited (24/299), we significantly validated the proximity between gene-metabolite associated pairs (P<0.01). Overall, the method and its future developments will allow the quantitative interpretation of mGWAS associations, predict which metabolite to measure with regards to the function of a gene and, in general, enable a better understanding of the genetic control of metabolism.

Les ARN non codants (ARNnc) sont des transcrits d'ARN qui ne sont pas traduits en protéines et qui pourtant ont des fonctions clés et variées dans la cellule telles que la régulation des gènes, la transcription et la traduction. Parmi les nombreuses catégories d'ARNnc qui ont été découvertes, on trouve des ARN bien connus tels que les ARN ribosomiques (ARNr), les ARN de transfert (ARNt), les snoARN et les microARN (miARN). Les fonctions des ARNnc sont étroitement liées à leurs structures d’où l’importance de développer des outils de prédiction de structure et des méthodes de recherche de nouveaux ARNnc. Les progrès technologiques ont mis à la disposition des chercheurs des informations abondantes sur les séquences d'ARN. Ces informations sont accessibles dans des bases de données telles que Rfam, qui fournit des alignements et des informations structurelles sur de nombreuses familles d'ARNnc. Dans ce travail, nous avons récupéré toutes les séquences des structures secondaires annotées dans Rfam, telles que les boucles en épingle à cheveux, les boucles internes, les renflements « bulge », etc. dans toutes les familles d'ARNnc. Une base de données locale, RNAstem, a été créée pour faciliter la manipulation et la compilation des données sur les motifs de structure secondaire. Nous avons analysé toutes les boucles terminales et internes ainsi que les « bulges » et nous avons calculé un score d’abondance qui nous a permis d’étudier la fréquence de ces motifs. Tout en minimisant le biais de la surreprésentation de certaines classes d’ARN telles que l’ARN ribosomal, l’analyse des scores a permis de caractériser les motifs rares pour chacune des catégories d’ARN en plus de confirmer des motifs communs comme les boucles de type GNRA ou UNCG. Nous avons identifié des motifs abondants qui n’ont pas été étudiés auparavant tels que la « tetraloop » UUUU. En analysant le contenu de ces motifs en nucléotides, nous avons remarqué que ces régions simples brins contiennent beaucoup plus de nucléotides A et U. Enfin, nous avons exploré la possibilité d’utiliser ces scores pour la conception d’un filtre qui permettrait d’accélérer la recherche de nouveaux ARN non-codants. Nous avons développé un système de scores, RNAscore, qui permet d’évaluer un ARN en se basant sur son contenu en motifs et nous avons testé son applicabilité avec différents types de contrôles. / Noncoding RNAs (ncRNAs) are RNA transcripts that are not translated into proteins yet they play important functional roles in the cell including gene regulation, transcription and translation. Among the many categories of ncRNAs that were discovered, we find the well-known ribosomal RNA (rRNA), transfer RNA (tRNA), snoRNA and microRNAs (miRNA). The functions of ncRNAs are tightly linked to their structural features. Thus, understanding and predicting RNA structure as well as developing methods to search for new ncRNAs help to gain insight into these molecules. Technological advances have made available abundant sequence information accessible in databases such as Rfam, which provides alignments and structural information of many ncRNA families. In this research project, we retrieved the information from the Rfam database about the sequences of all secondary structures such as hairpin loops, internal loops, bulges, etc. in all RNA families. A local database, RNAstem, was created to facilitate the use and manipulation of information about secondary structure motifs. We analyzed hairpin loops, bulges and internal loops using the compiled data about the frequencies of occurrence of each loop or bulge and calculated a frequency score. The frequency score is aimed to be an indicator for the abundance of a specific secondary structure motif. While minimizing the bias caused by the high redundancy of some RNA classes as ribosomal RNAs, the frequency score allowed us to identify the rare motifs in each category as well as the common ones. Our findings about the abundant motifs confirm what is already known from previous studies (ex. abundant GNRA or UNCG tetraloops). We found very large gaps between the most abundant and rare RNA structural features. Moreover, we discovered that "A" and "U" dominate single stranded RNA regions, whether they are bulges or loops. We further explored the possibility of using this data to improve current prediction tools for ncRNAs by applying a filter to new candidates. We developed a score system, RNAscore, that evaluates RNAs depending on their motif contents and we tested the program with many different controls.

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Evolutionary relationships between a group of organisms are commonly summarized in a phylogenetic (or evolutionary) tree. The goal of phylogenetic inference is to infer the best tree structure that represents the relationships between a group of organisms, given a set of observations (e.g. molecular sequences). However, popular heuristics for inferring phylogenies output tens to hundreds of thousands of equally weighted candidate trees. Biologists summarize these trees into a single structure called the consensus tree. The central assumption is that the information discarded has less value than the information retained. But, what if this assumption is not true? In this dissertation, we demonstrate the value of retaining and studying tree collections. We also conduct an extensive literature search that highlights the rapid growth of trees produced by phylogenetic analysis. Thus, high performance algorithms are needed to accommodate this increasing production of data. We created several efficient algorithms that allow biologists to easily compare, store and share tree collections over tens to hundreds of thousands of phylogenetic trees. Universal hashing is central to all these approaches, allowing us to quickly identify the shared evolutionary relationships contained in tree collections. Our algorithms MrsRF and Phlash are the fastest in the field for comparing large collections of trees. Our algorithm TreeZip is the most efficient way to store large tree collections. Lastly, we developed Noria, a novel version control system that allows biologists to seamlessly manage and share their phylogenetic analyses. Our work has far-reaching implications for both the biological and computer science communities. We tested our algorithms on four large biological datasets, each consisting of 20; 000 to 150; 000 trees over 150 to 525 taxa. Our experimental results on these datasets indicate the long-term applicability of our algorithms to modern phylogenetic analysis, and underscore their ability to help scientists easily exchange and analyze their large tree collections. In addition to contributing to the reproducibility of phylogenetic analysis, our work enables the creation of test beds for improving phylogenetic heuristics and applications. Lastly, our data structures and algorithms can be applied to managing other tree-like data (e.g. XML).

<p>The initiation of two major processes in the eukaryotic cell, gene transcription and DNA replication, is regulated largely through interactions between proteins or protein complexes and DNA. Although a lot is known about the interacting proteins and their role in regulating transcription and replication, the specific DNA binding motifs of many regulatory proteins and complexes are still to be determined. For this purpose, many computational tools for DNA motif discovery have been developed in the last two decades. These tools employ a variety of strategies, from exhaustive search to sampling techniques, with the hope of finding over-represented motifs in sets of co-regulated or co-bound sequences. Despite the variety of computational tools aimed at solving the problem of motif discovery, their ability to correctly detect known DNA motifs is still limited. The motifs are usually short and many times degenerate, which makes them difficult to distinguish from genomic background. We believe the most efficient strategy for improving the performance of motif discovery is not to use increasingly complex computational and statistical methods and models, but to incorporate more of the biology into the computational techniques, in a principled manner. To this end, we propose a novel motif discovery algorithm: PRIORITY. Based on a general Gibbs sampling framework, PRIORITY has a major advantage over other motif discovery tools: it can incorporate different types of biological information (e.g., nucleosome positioning information) to guide the search for DNA binding sites toward regions where these sites are more likely to occur (e.g., nucleosome-free regions). </p><p>We use transcription factor (TF) binding data from yeast chromatin immunoprecipitation (ChIP-chip) experiments to test the performance of our motif discovery algorithm when incorporating three types of biological information: information about nucleosome positioning, information about DNA double-helical stability, and evolutionary conservation information. In each case, incorporating additional biological information has proven very useful in increasing the accuracy of motif finding, with the number of correctly identified motifs increasing with up to 52%. PRIORITY is not restricted to TF binding data. In this work, we also analyze origin recognition complex (ORC) binding data and show that PRIORITY can utilize DNA structural information to predict the binding specificity of the yeast ORC. </p><p>Despite the improvement obtained using additional biological information, the success of motif discovery algorithms in identifying known motifs is still limited, especially when applied to sequences bound in vivo (such as those of ChIP-chip) because the observed protein-DNA interactions are not necessarily direct. Some TFs associate with DNA only indirectly via protein partners, while others exhibit both direct and indirect binding. We propose a novel method to distinguish between direct and indirect TF-DNA interactions, integrating in vivo TF binding data, in vivo nucleosome occupancy data, and in vitro motifs from protein binding microarrays. When applied to yeast ChIP-chip data, our method reveals that only 48% of the ChIP-chip data sets can be readily explained by direct binding of the profiled TF, while 16% can be explained by indirect DNA binding. In the remaining 36%, we found that none of the motifs used in our analysis was able to explain the ChIP-chip data, either because the data was too noisy or because the set of motifs was incomplete. As more in vitro motifs become available, our method can be used to build a complete catalog of direct and indirect TF-DNA interactions.</p> / Dissertation

<p>Interactions between nucleic acid substrates and the proteins and enzymes that bind and catalyze them are ubiquitous and essential for reading, writing, replicating, repairing, and regulating the genomic code by the proteomic machinery. In this dissertation, computational molecular engineering furthered the elucidation of spatial-temporal interactions of natural nucleic acid binding proteins and enzymes and the creation of synthetic counterparts with structure-function interactions at predictive proficiency. We examined spatial-temporal interactions to study how natural proteins can process signals and substrates. The signals, propagated by spatial interactions between genes and proteins, can encode and decode information in the temporal domain. Natural proteins evolved through facilitating signaling, limiting crosstalk, and overcoming noise locally and globally. Findings indicate that fidelity and speed of frequency signal transmission in cellular noise was coordinated by a critical frequency, beyond which interactions may degrade or fail. The substrates, bound to their corresponding proteins, present structural information that is precisely recognized and acted upon in the spatial domain. Natural proteins evolved by coordinating substrate features with their own. Findings highlight the importance of accurate structural modeling. We explored structure-function interactions to study how synthetic proteins can complex with substrates. These complexes, composed of nucleic acid containing substrates and amino acid containing enzymes, can recognize and catalyze information in the spatial and temporal domains. Natural proteins evolved by balancing stability, solubility, substrate affinity, specificity, and catalytic activity. Accurate computational modeling of mutants with desirable properties for nucleic acids while maintaining such balances extended molecular redesign approaches. Findings demonstrate that binding and catalyzing proteins redesigned by single-conformation and multiple-conformation approaches maintained this balance to function, often as well as or better than those found in nature. We enabled access to computational molecular engineering of these interactions through open-source practices. We examined the applications and issues of engineering nucleic acid binding proteins and enzymes for nanotechnology, therapeutics, and in the ethical, legal, and social dimensions. Findings suggest that these access and applications can make engineering biology more widely adopted, easier, more effective, and safer.</p> / Dissertation