De nos jours, l’augmentation du volume des données de séquençage est bien plus forte que celle de notre capacité à analyser ces données. En lien avec ce déluge de données et le besoin urgent de nouveaux outils bioinformatiques pour les analyser, notre travail consiste à développer de nouveaux algorithmes pour mieux comprendre les relations entre séquence, structure, et fonction des protéines. Les protéines contiennent de larges portions de séquences périodiques, qui forment des motifs d’acides aminés répétés les uns à la suite des autres que l’on appelle des répétitions en tandem. Elles se retrouvent dans 14% des protéines. De nombreuses études ont montré leur importance fonctionnelle ainsi que leur implication dans de nombreuses maladies humaines, notamment le cancer. Ici, nous montrons l’importance d’adopter une approche incluant plusieurs outils de détection de répétition en tandem afin de s’assurer d’obtenir le jeu de données le plus complet. Nous avons ainsi réalisé un pipeline approprié, et développé deux outils spécifiques : un filtre, pour gagner en rapidité, et un score, pour sélectionner les répétitions les plus pertinentes dans les régions structurées des protéines. Enfin, nous avons utilisé ce pipeline sur une sélection de 94 protéomes. Cette analyse a permis de mettre à jour le précédent recensement des répétitions, montrant que 64% des protéines contenaient des répétitions en tandem. Elle a également permis de mieux comprendre les répétions en tandem dans leurs caractéristiques, leurs compositions et leurs implications dans les maladies humaines. / Today, the growth of protein sequencing data significantly exceeds the growth of capacities to analyze these data. In line with this data deluge and urgent needs in new bioinformatics tools our work deals with the development of new algorithms to better understand the sequence-structure-function relationship. Proteins contain a large portion of periodic sequences representing arrays of repeats that are directly adjacent to each other, so called tandem repeats (TRs). TRs occur at least in 14% of all proteins. Highly divergent, they range from a single amino acid repetition to domains of 100 or more repeated residues. Numerous studies demonstrated the fundamental functional importance of such TRs and their involvement in human diseases, especially cancers. Here we show the importance of integrating several TR detectors to get the most complete set of TRs in proteomes. We designed an appropriate pipeline and developed a filter to speed the process as well as a new scoring module to select relevant structured TRs. In addition, we undertook a large scale analysis of TRs in 94 proteomes. This large scale analysis allowed us to update previous census of TR showing that TRs occurs in 64% of all proteins and leads to a better understanding of TR in terms of their characteristics, composition and implication in human disease.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016MONTT084 |
| Date | 21 October 2016 |
| Creators | Richard, François D. |
| Contributors | Montpellier, Kajava, Andrey |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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