Detection of amyloidogenic peptides or domains in proteins is of paramount importance towards understanding their role in amyloidosis in conformational diseases. This thesis explores different methods towards detection and prediction of amyloidogenic peptides using a variety of bioinformatic analytical methods. Bioinformatic analysis of secondary structural changes is employed to determine whether classes of structurally ambivalent peptides, mainly discordant and chameleon sequences, are efficient predictors of amyloidogenic segments. This analysis elucidates statistical relationships between discordance, chameleonism, and amyloidogenicity across a database of protein domains (SCOP), a subset of amyloid-forming proteins, and the prion family. The presented results stress upon the limitations of these peptides as predictors of amyloidogenicity, and raise issues on the predictive power that can be reaped from secondary structure prediction methods. In another bioinformatic approach, detection of conformationally variable segments in tertiary structures of PrP globular domains has been performed using Principal Component Analysis. This technique succeeded in identifying five conformationally variable domains within PrP, and ranking these subdomains by their ability to differentiate PrPs based on non-local structural response to pathogenic mutation and prion disease susceptibility. The presented results are corroborated by previous observations from experimental methods and molecular dynamic simulations, suggesting that this approach serves as a fast and reliable method for detection of potential amyloidogenic segments in amyloid-forming proteins. Finally, a structural, functional, and evolutionary bioinformatic analysis is conducted to assess the prevalence of the first experimentally verified amyloid fibril fold in nature, and whether this fold can serve as a prototype for other amyloid-forming proteins. The results indicate a limited scope of this fold in amyloid-forming proteins and across the protein universe, and have implications on future identification of amyloid-forming proteins that share this fold. Collectively, the presented thesis compares these different methods and discusses their efficacy in detection of amyloidogenic segments. / La détection de peptides ou de domaines amyloïdogéniques dans les protéines est d'une importance primordiale dans la compréhension de leur rôle dans l'amylose dans les maladies conformationnelles. Cette thèse explore différentes méthodes en vue de la détection et la prédiction des peptides amyloïdogéniques utilisant une variété de méthodes d'analyse bio-informatique. L'analyse bio-informatique des changements structurels secondaires est employé afin de déterminer si les classes des peptides structurellement ambivalentes, principalement des séquences discordantes et caméléons, sont des prédicteurs efficaces de segments amyloïdogéniques. Cette analyse élucide des relations statistiques entre la discordance, la chameleonism et l'amyloïdogénicité à travers une base de données de domaines protéiques (SCOP), un sous-ensemble de protéines formées d'amyloïdes, et de la famille prion. Les résultats présentés soulignent les limites de ces peptides en tant que prédicteurs d'amyloïdogénicité, et soulèvent des questions sur le pouvoir prédictif qui peut être récolté de méthodes de prédiction de structure secondaire. Dans une autre approche bio-informatique, la détection de segments de conformation variables dans les structures tertiaires de domaines globulaires PrP a été effectuée utilisant « Principal Component Analysis ». Cette technique a réussi à identifier cinq domaines de conformation variables au sein de la protéine PrP, et à classer ces sous-domaines par leur capacité à différencier les PrP fondés sur des réponses structurelles non-locales à la mutation pathogène et la susceptibilité aux maladies prion. Les résultats présentés sont corroborés par des observations antérieures à partir de méthodes expérimentales et de simulations de dynamique moléculaire, ce qui suggère que cette approche sert comme une méthode rapide et fiable pour la détection de segments amyloïdogéniques potentiels dans les protéines formées d'amyloïdes. Finalement, une analyse structurelle, fonctionnelle et évolutive bio-informatique est menée afin d'évaluer la prévalence du premier pli de fibrille amyloïde dans la nature vérifié expérimentalement, et si ce pli peut servir de prototype pour d'autres protéines formées d'amyloïdes. Les résultats indiquent une portée limitée de ce pli dans les protéines formées d'amyloïdes et à travers l'univers des protéines, et ont des répercussions sur l'identification future de protéines formées d'amyloïdes qui partagent ce pli. Collectivement, la thèse présentée compare ces différentes méthodes et discute leur efficacité dans la détection de segments amyloïdogéniques.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LACETR/oai:collectionscanada.gc.ca:QMM.110518 |
| Date | January 2012 |
| Creators | Gendoo, Deena |
| Contributors | Paul Harrison (Supervisor) |
| Publisher | McGill University |
| Source Sets | Library and Archives Canada ETDs Repository / Centre d'archives des thèses électroniques de Bibliothèque et Archives Canada |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation |
| Format | application/pdf |
| Coverage | Doctor of Philosophy (Department of Biology) |
| Rights | All items in eScholarship@McGill are protected by copyright with all rights reserved unless otherwise indicated. |
| Relation | Electronically-submitted theses. |
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