La modification posttranscriptionnelle des acides ribonucléiques (ARNs) est une étape de maturation conservée dans tous les domaines du vivant. Mes travaux de thèse ont porté sur la caractérisation fonctionnelle et structurale de flavoenzymes impliquées dans la modification des ARN de transfert (ARNt) : les dihydrouridines synthases (Dus) dictant la formation de dihydrouridine via la flavine mononucléotide (FMN) et TrmFO responsable de la méthylation en C5 de l'uridine 54 via la flavine adénosine dinucléotide (FAD) ainsi que le methylènetétrahydrofolate. Afin d'élucider le mécanisme de TrmFO, nous avons élaboré une apoenzyme grâce à une simple mutation qui est efficacement reconstituée in vitro. Nous avons chimiquement synthétisé l'intermédiaire catalytique qui consiste en un FAD-iminium comportant un methylène sur le N5 de l'isoalloxazine. Cette espèce synthétique a été caractérisée par spectrométrie de masse et absorption UV-visible. La reconstitution de TrmFO avec cette molécule restore l'activité in vitro sur un ARNt transcrit prouvant le rôle du FAD comme agent méthylant via une méthylation réductrice. Dus2 réduit spécifiquement U20 et est constituée d'un Dus domaine néanmoins, chez les mammifères un double-stranded RNA-binding domaine (dsRBD) est présent. Afin de comprendre la fonction de cette organisation modulaire, nous avons montré que seule l'enzyme sauvage est active contrairement aux domaines isolés. Nous avons résolu les structures cristallographiques des deux domaines suggérant une redistribution des charges positives en surface. Ce dsRBD dicte la reconnaissance de l'ARNt en se fixant à la tige acceptrice/Tpsi. Ceci est régulé par une extension N-terminal, mis en évidence par des mutations, des titrations RMN ainsi qu’une structure cristallographique en complexe avec un ARN de 22 nucléotides. Ce travail illustre l’acquisition d’un dsRBD au cours de l’évolution dont la fonction est étendu à la reconnaissance des ARNts. / Posttranscriptional modification of ribonucleic acids (RNAs) is a crucial maturation step conserved in all domains of life. During my thesis, I have brought structural and functional insights on flavoenzymes involved in transfer RNA (tRNA) modifications: dihydrouridine synthase (Dus) responsible for dihydrouridine formation using flavin mononucleotide (FMN) and TrmFO responsible for C5 methylation of uridine position 54 relying on flavin adenosine dinucleotide (FAD) and methylenetetrahydrofolate. To elucidate the chemical mechanism of TrmFO we designed an apoprotein via a single mutation that could be reconstituted in vitro with FAD. Furthermore, we chemically synthesized the postulated intermediate active species consisting of a flavin iminium harboring a methylene moiety on the isoalloxazine N5 that was further characterized by mass spectrometry and UV-visible spectroscopy. Reconstitution of TrmFO with this molecule restored in vitro activity on a tRNA transcript proving that TrmFO uses FAD as a methylating agent via a reductive methylation.Dus2 reduces U20 and is comprised of a canonical Dus domain however, mammals have an additional double-stranded RNA-binding domain (dsRBD). To bring functional insight for this modular organization, we showed that only full length human Dus2 was active while its isolated domains were not. tRNA recognition is driven by the dsRBD via binding the acceptor and TΨ stem of tRNA with higher affinity then dsRNA as evidenced by NMR. We further solved the X-ray structures for both domains showing redistribution of surface positive charges justifying the involvement of this dsRBD for tRNA recognition in mammalian Dus2. This was attributed to a peculiar N-terminal extension proven by mutational analysis and an X-ray structure of dsRBD in complex with 22-nucleotide dsRNA. Altogether our work illustrates how during evolution, Dus2 enzymes acquired an engineered dsRBD for efficient tRNA binding via a ruler mechanism.

De récentes découvertes montrent le rôle important que joue l’acide ribonucléique (ARN) au sein des cellules, que ce soit le contrôle de l’expression génétique, la régulation de plusieurs processus homéostasiques, en plus de la transcription et la traduction de l’acide désoxyribonucléique (ADN) en protéine. Si l’on veut comprendre comment la cellule fonctionne, nous devons d’abords comprendre ses composantes et comment ils interagissent, et en particulier chez l’ARN. La fonction d’une molécule est tributaire de sa structure tridimensionnelle (3D). Or, déterminer expérimentalement la structure 3D d’un ARN s’avère fort coûteux. Les méthodes courantes de prédiction par ordinateur de la structure d’un ARN ne tiennent compte que des appariements classiques ou canoniques, similaires à ceux de la fameuse structure en double-hélice de l’ADN. Ici, nous avons amélioré la prédiction de structures d’ARN en tenant compte de tous les types possibles d’appariements, dont ceux dits non-canoniques. Cela est rendu possible dans le contexte d’un nouveau paradigme pour le repliement des ARN, basé sur les motifs cycliques de nucléotides ; des blocs de bases pour la construction des ARN. De plus, nous avons dévelopées de nouvelles métriques pour quantifier la précision des méthodes de prédiction des structures 3D des ARN, vue l’introduction récente de plusieurs de ces méthodes. Enfin, nous avons évalué le pouvoir prédictif des nouvelles techniques de sondage de basse résolution des structures d’ARN. / Recent findings show the important role of ribonucleic acid (RNA) within the cell, be it the control of gene expression, the regulation of several homeostatic processes, in addition to the transcription and translation of deoxyribonucleic acid (DNA) into protein. If we wish to understand how the cell works, we first need to understand its components and how they interact, and in particular for RNA. The function of a molecule is tributary of its three-dimensional (3D) structure. However, experimental determination of RNA 3D structures imparts great costs. Current methods for RNA structure prediction by computers only take into account the classical or canonical base pairs, similar to those found in the well-celebrated DNA double helix. Here, we improved RNA structure prediction by taking into account all possible types of base pairs, even those said non-canonicals. This is made possible in the context of a new paradigm for the folding of RNA, based on nucleotide cyclic motifs (NCM): basic blocks for the construction of RNA. Furthermore, we have developed new metrics to quantify the precision of RNA 3D structure prediction methods, given the recent introduction of many of those methods. Finally, we have evaluated the predictive power of the latest low-resolution RNA structure probing techniques.

De récentes découvertes montrent le rôle important que joue l’acide ribonucléique (ARN) au sein des cellules, que ce soit le contrôle de l’expression génétique, la régulation de plusieurs processus homéostasiques, en plus de la transcription et la traduction de l’acide désoxyribonucléique (ADN) en protéine. Si l’on veut comprendre comment la cellule fonctionne, nous devons d’abords comprendre ses composantes et comment ils interagissent, et en particulier chez l’ARN. La fonction d’une molécule est tributaire de sa structure tridimensionnelle (3D). Or, déterminer expérimentalement la structure 3D d’un ARN s’avère fort coûteux. Les méthodes courantes de prédiction par ordinateur de la structure d’un ARN ne tiennent compte que des appariements classiques ou canoniques, similaires à ceux de la fameuse structure en double-hélice de l’ADN. Ici, nous avons amélioré la prédiction de structures d’ARN en tenant compte de tous les types possibles d’appariements, dont ceux dits non-canoniques. Cela est rendu possible dans le contexte d’un nouveau paradigme pour le repliement des ARN, basé sur les motifs cycliques de nucléotides ; des blocs de bases pour la construction des ARN. De plus, nous avons dévelopées de nouvelles métriques pour quantifier la précision des méthodes de prédiction des structures 3D des ARN, vue l’introduction récente de plusieurs de ces méthodes. Enfin, nous avons évalué le pouvoir prédictif des nouvelles techniques de sondage de basse résolution des structures d’ARN. / Recent findings show the important role of ribonucleic acid (RNA) within the cell, be it the control of gene expression, the regulation of several homeostatic processes, in addition to the transcription and translation of deoxyribonucleic acid (DNA) into protein. If we wish to understand how the cell works, we first need to understand its components and how they interact, and in particular for RNA. The function of a molecule is tributary of its three-dimensional (3D) structure. However, experimental determination of RNA 3D structures imparts great costs. Current methods for RNA structure prediction by computers only take into account the classical or canonical base pairs, similar to those found in the well-celebrated DNA double helix. Here, we improved RNA structure prediction by taking into account all possible types of base pairs, even those said non-canonicals. This is made possible in the context of a new paradigm for the folding of RNA, based on nucleotide cyclic motifs (NCM): basic blocks for the construction of RNA. Furthermore, we have developed new metrics to quantify the precision of RNA 3D structure prediction methods, given the recent introduction of many of those methods. Finally, we have evaluated the predictive power of the latest low-resolution RNA structure probing techniques.

Les aminoglycosides, des dérivés aminés de saccharides, interfèrent avec le mécanisme de synthèse des protéines chez les bactéries en se fixant au site de décodage de l'ARN de transfert aminoacylé (site A) situé en 3' de l'ARN ribosomique 16S. Au cours de ce travail de thèse, les structures de trois complexes entre des fragments d'ARN incorporant le site A et les aminoglycosides paromomycine, tobramycine et généticine, ont été résolues par cristallographie aux rayons X à 2,40-2,54 Å. L'analyse des structures montre que la reconnaissance et la fixation spécifiques des aminoglycosides au site A font intervenir de nombreuses liaisons hydrogène directes et pontées par des molécules d'eau. Dans ces structures, la partie néamine commune aux aminoglycosides (cycles I et II) s'intercale dans l'hélice de manière similaire : le cycle I (non plan) forme une pseudo paire de bases avec l'adénine 1408 ; la néamine oblige les adénines 1492 et 1493 à pointer hors de l'hélice. La comparaison des structures 3D de ces trois complexes offre des explications moléculaires aux différents résultats de biochimie et de microbiologie, ainsi qu'à certains phénomènes de résistances et de toxicités. Les conformations du site A et des aminoglycosides au sein de ces complexes sont similaires à celles du site A et de la paromomycine au sein de la sous-unité ribosomique 30S. Ainsi, la stratégie développée permet une description des interactions et des modes de fonctionnement des aminoglycosides proche du contexte naturel mais plus précise, essentielle à notre connaissance du système ARN/aminoglycoside. De ces résultats découlent des lignes directrices laissant envisager sous un jour nouveau la conception d'antibiotiques moins sujets aux résistances et moins toxiques.

Des recherches en sciences judiciaires ont montré récemment une possible corrélation entre le temps d’entreposage d’échantillons de fluides corporels et la dégradation de l’ARN dans ceux-ci. Le moment où une tache a été déposée sur une scène de crime peut être important pour déterminer la pertinence d’un échantillon dans une enquête. Dans ce mémoire, nous rapportons les profils de dégradation de quatre ARN différents mesurés par RT-qPCR, soit l’ARN ribosomique 18S et les ARNm de la β-actine, de la glyceraldehyde-3-phosphate déhydrogénase et de la cyclophiline A, obtenus de taches de sang, de salive et de sperme, entreposés à la température de la pièce ou au congélateur à -80°C sur une période de 6 mois. Nos résultats montrent une faible variation interindividuelle pour le sang et le sperme, mais une différence importante entre les donneurs pour la salive. De plus, le profil de dégradation est semblable pour tous les transcrits, mais diffère entre les fluides. La congélation des échantillons stabilise les ARN avant leur analyse. Finalement, la quantité d’ARN détecté est en relation avec le temps d’entreposage et pourrait être utilisée afin d’estimer l’âge des échantillons lorsque l’impact des conditions d’entreposage sur la dégradation de l’ARN sera mieux connu. / Recent studies in forensic science have shown a possible correlation between the degradation rate of some RNA transcripts and the age of bloodstains. The time of deposition of a stain can be of major importance to determine the relevance of a sample in a forensic investigation. In this thesis, we describe the degradation profiles of the 18S ribosomal RNA and the β-actin, glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase and cyclophilin A mRNAs, measured by RT-qPCR and obtained from dried blood, semen and saliva stains stored at room temperature or frozen at -80°C up to 6 months. Our results showed low inter-individual variation for blood and semen stains, but a high variation was observed between donors for saliva. Moreover, degradation profile of each transcripts was similar, but differed between fluids. Freezing samples prevented RNA degradation over time. Finally, RNA quantity was in relation with the time of storage and could be used to estimate the time since deposition of a stain when the effects of various storage conditions on RNA degradation profiles will be better documented. / Projet de recherche réalisé en collaboration avec la section Biologie/ADN du Laboratoire de sciences judiciaires et de médecine légale (LSJML) de Montréal.

Des recherches en sciences judiciaires ont montré récemment une possible corrélation entre le temps d’entreposage d’échantillons de fluides corporels et la dégradation de l’ARN dans ceux-ci. Le moment où une tache a été déposée sur une scène de crime peut être important pour déterminer la pertinence d’un échantillon dans une enquête. Dans ce mémoire, nous rapportons les profils de dégradation de quatre ARN différents mesurés par RT-qPCR, soit l’ARN ribosomique 18S et les ARNm de la β-actine, de la glyceraldehyde-3-phosphate déhydrogénase et de la cyclophiline A, obtenus de taches de sang, de salive et de sperme, entreposés à la température de la pièce ou au congélateur à -80°C sur une période de 6 mois. Nos résultats montrent une faible variation interindividuelle pour le sang et le sperme, mais une différence importante entre les donneurs pour la salive. De plus, le profil de dégradation est semblable pour tous les transcrits, mais diffère entre les fluides. La congélation des échantillons stabilise les ARN avant leur analyse. Finalement, la quantité d’ARN détecté est en relation avec le temps d’entreposage et pourrait être utilisée afin d’estimer l’âge des échantillons lorsque l’impact des conditions d’entreposage sur la dégradation de l’ARN sera mieux connu. / Recent studies in forensic science have shown a possible correlation between the degradation rate of some RNA transcripts and the age of bloodstains. The time of deposition of a stain can be of major importance to determine the relevance of a sample in a forensic investigation. In this thesis, we describe the degradation profiles of the 18S ribosomal RNA and the β-actin, glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase and cyclophilin A mRNAs, measured by RT-qPCR and obtained from dried blood, semen and saliva stains stored at room temperature or frozen at -80°C up to 6 months. Our results showed low inter-individual variation for blood and semen stains, but a high variation was observed between donors for saliva. Moreover, degradation profile of each transcripts was similar, but differed between fluids. Freezing samples prevented RNA degradation over time. Finally, RNA quantity was in relation with the time of storage and could be used to estimate the time since deposition of a stain when the effects of various storage conditions on RNA degradation profiles will be better documented.

L'acide ribonucléique (ARN) est une molécule impliquée dans de nombreuses fonctions cellulaires comme la traduction génétique et la régulation de l’expression des gènes. Les récents succès des vaccins à ARN témoignent du rôle que ce dernier peut jouer dans le développement de traitements thérapeutiques. La connaissance de la fonction d’un ARN passe par sa séquence et sa structure lesquelles déterminent quels groupes chimiques (et de quelles manières ces groupes chimiques) peuvent interagir avec d’autres molécules. Or, les structures connues sont rares en raison du coût et de l’inefficacité des méthodes expérimentales comme la résonnance magnétique nucléaire et la cristallographie aux rayons X. Par conséquent, les méthodes calculatoires ne cessent d’être raffinées afin de déterminer adéquatement la structure d’un ARN à partir de sa séquence. Compte tenu de la croissance des jeux de données et des progrès incessants de l’apprentissage profond, de nombreuses architectures de réseaux neuronaux ont été proposées afin de résoudre le problème du repliement de l’ARN. Toutefois, les jeux de données actuels et la nature des mécanismes de repliement de l’ARN dressent des obstacles importants à l’application de l’apprentissage statistique en prédiction de structures d’ARN. Ce mémoire de maîtrise se veut une couverture des principaux défis inhérents à la résolution du problème du repliement de l’ARN par apprentissage automatique. On y formule une tâche fondamentale afin d’étudier le comportement d’une multitude d’algorithmes lorsque confrontés à divers contextes statistiques, le tout dans le but d’éviter le surapprentissage, problème dont souffre une trop grande proportion des méthodes publiées jusqu’à présent. / Ribonucleic acid (RNA) is a molecule involved in many cellular functions like translation and regulation of gene expression. The recent success of RNA vaccines demonstrates the role RNA can play in the development of therapeutic treatments. The function of an RNA depends on its sequence and structure, which determine which chemical groups (and in what ways these chemical groups) can interact with other molecules. However, only a few RNA structures are known due to the high cost and low throughput of experimental methods such as nuclear magnetic resonance and X-ray crystallography. As a result, computational methods are constantly being refined to accurately determine the structure of an RNA from its sequence. Given the growth of datasets and the constant progress of deep learning, many neural network architectures have been proposed to solve the RNA folding problem. However, the nature of current datasets and RNA folding mechanisms hurdles the application of statistical learning to RNA structure prediction. Here, we cover the main challenges one can encounter when solving the RNA folding problem by machine learning. With an emphasis on overfitting, a problem that affects too many of the methods published so far, we formulate a fundamental RNA problem to study the behaviour of a variety of algorithms when confronted with various statistical contexts.