L'étude de la composition des protéines en domaines est une étape clé pour la détermination de ses fonctions. Pfam est l'une des banques de domaines les plus répandues où chaque domaine est représenté par un HMM profil construit à partir d'un alignement multiple de protéines contenant le domaine. La méthode classique de recherche des domaines Pfam consiste à comparer la séquence cible à la librairie complète des HMM profils pour mesurer sa ressemblance aux différents modèles. Cependant, appliquée aux protéines d'organismes divergents, cette méthode manque de sensibilité. L'objectif de cette thèse est d'apporter de nouvelles méthodes pour améliorer le processus de prédictions des domaines plus adaptées à l'étude des protéines divergentes. Les premiers travaux ont consisté en l'adaptation et application de la méthode CODD, récemment proposée, à l'ensemble des pathogènes de la base de données EuPathDB. Une base de données nommée EupathDomains (http://www.atgc-montpellier.fr/EuPathDomains/) recensant l'ensemble des domaines connus et ceux nouvellement prédits chez ces pathogènes a été mise en place à l'issue de ces travaux. Nous nous sommes ensuite attachés à proposer diverses améliorations. Nous proposons un algorithme ''CODD_exclusive'' qui utilise des informations d'incompatibilité de domaines pour améliorer la précision des prédictions. Nous proposons également une autre stratégie basée sur l'utilisation de règles d'association pour la détermination des co-occurrences de domaines utilisées dans le processus de certification. La dernière partie de cette thèse s'intéresse à l'utilisation des méthodes profil/profil pour annoter un génome entier. Couplée à la procédure d'annotation par co-occurrence, cette approche permet une amélioration notable en termes de nombre de domaines certifiés et également en termes de précision. / The determination of protein domain composition provides strong clues for the protein function prediction. One of the most widelyused domain scheme is the Pfam database in which each family is represented by a multiple sequence alignment and a profileHidden Markov Model (profile HMM). When analyzing a new sequence, each Pfam HMM is used to compute a score measuring the similarity between the sequenceand the domain. However, applied to divergent proteins, this strategy may miss several domains. This is the case for all eukaryotic pathogens, where noPfam domains are detected in half or even more of their proteins.The main objective of this thesis is to develop methods to improve the sensitivity of Pfam domain detection in divergent proteins. We first adapted the recently proposed CODD method to the whole set of pathogens in EupathDB. A public database named EupathDomains (http://www.atgc-montpellier.fr/EuPathDomains/) gathers known and new domains detected by CODD, along with the associated confidence measurements and the GO annotations.We then proposed other methods to further improve domain detection in these organisms. We proposed ''CODD_exclusive'' algorithm that integrates domain exclusion information to prune false positive domains that are in conflict with other domains of the protein. We also suggested the use of association rules to determine the correlations between domains and used these informations in the certification process.In the last part of this thesis, we focused in the use of profile/profile methods to predict protein domains in a whole genome. Combined with the co-occurrence informations, it achieved high sensitivity and accuracy in predicting domains.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2013MON20249 |
| Date | 16 December 2013 |
| Creators | Ghouila, Amel |
| Contributors | Montpellier 2, Université de Tunis El-Manar. Faculté des Sciences de Tunis (Tunisie), Gascuel, Olivier, Bréhélin, Laurent, Ben Yahia, Sadok |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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