Dans la cellule, les protéines évoluent dans un environnement très dense et interagissent ainsi avec un grand nombre de partenaires spécifiques et non-spécifiques qui entrent en compétition. L’objectif de ma thèse est de caractériser les propriétés physiques et évolutives des surfaces protéiques pour comprendre comment la pression de sélection s’exerce sur les protéines, façonnant leurs interactions et régulant ainsi cette sévère compétition.Pour cela, j’ai développé une méthodologie permettant de caractériser la propension des protéines à interagir avec les protéines de leur environnement, par des approches de docking. La cartographie moléculaire permettant la visualisation et la comparaison des propriétés de la surface des protéines, j’ai donc mis en place un nouveau cadre théorique basé sur une représentation des paysages énergétiques d'interaction par des cartes d'énergies. Ces cartes (en deux dimensions) reflètent de manière synthétique la propension des surfaces protéiques à engager des interactions avec d’autres protéines. Elles sont donc d’un grand intérêt pratique pour déterminer les régions des surfaces protéiques les plus enclines à engager des interactions avec d’autres molécules.Ce nouveau cadre théorique a permis de montrer que les surfaces des protéines comprennent des régions de différents niveaux d'énergies de liaison (régions chaudes, intermédiaires et froides pour les régions d'interaction favorables, intermédiaires et défavorables respectivement).Une partie importante de la thèse a consisté à caractériser les propriétés physico-chimiques et évolutives de ces différentes régions. L'autre partie a consisté à appliquer cette méthode sur plusieurs systèmes : complexes homomériques, protéines du cytosol de S. cerevisiae, familles d'interologues. Ce travail ouvre la voie à un grand nombre d'applications en bioinformatique structurale, telles que la prédiction de sites de liaison, l’annotation fonctionnelle ou encore le design de nouvelles interactions.En conclusion, la stratégie mise en place lors de ma thèse permet d’explorer la propension d’une protéine à interagir avec des centaines de partenaires d'intérêts, et donc d'investiguer le comportement d’une protéine dans un environnement cellulaire spécifique. Cela va donc au-delà de l'utilisation classique du docking "binaire" puisque notre stratégie fournit une vision systémique des interactions protéiques à l’échelle des "résidus". / In the crowded cell, proteins interact with their functional partners, but also with a large number of non-functional partners that compete with the functional ones. The goal of this thesis is to characterize the physical properties and the evolution of protein surfaces in order to understand how selection pressure exerts on proteins, shaping their interactions and regulating this severe competition.To do this I developed a framework based on docking calculations to characterize the propensity of protein surfaces to interact with other proteins. Molecular cartography enables the visualization and the comparison of surface properties of proteins. I implemented a new theoretical framework based on the representation of interaction energy landscapes by 2-D energy maps. These maps reflect in a synthetic manner the propensity of the surface of proteins to interact with other proteins. These maps are useful from a practical point view for determining the regions of protein’s surface that are more prone to interact with other proteins. Our new theoretical framework enabled to show that the surface of proteins harbor regions with different levels of propensity to interact with other proteins (hot regions, intermediate and cold regions to favorable, intermediate and unfavorable regions respectively).A large part of this thesis work consisted in characterizing the physico-chemical properties and the evolution of these regions. The other part of this thesis work consisted in applying this methodology on several study systems: homomeric complexes, cytosolic proteins from S. cerevisiae, families of interologs. This work opens the way to numerous practical applications in structural bioinformatics, such as binding site prediction, functional annotation and the design of new interactions.To conclude, the strategy implemented in this work enable the exploration of the propensity of a protein to interact with hundred of protein partners. It thus enables the investigation of the behavior of a protein in a crowded environment. This application goes beyond the classical use of protein docking as a, because our strategy provides a systemic point of view of protein interactions at an atomic resolution.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2018SACLS554 |
| Date | 13 December 2018 |
| Creators | Schweke, Hugo |
| Contributors | Paris Saclay, Mucchielli-Giorgi, Marie-Hélène |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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