Approches bio-informatiques protéome-centrées pour l’étude des phénotypes complexes

Abstract

Parmi les différents acteurs impliqués dans le dogme de la biologie moléculaire, les protéines sont des unités biologiques fonctionnelles contribuant à de nombreux processus biologiques. Dans la compréhension de la relation génotype-phénotype, il est important d’étudier l'influence de gènes, ou de variants génétiques, sur des mécanismes moléculaires spécifiques, permettant d’expliquer la variance phénotypique de traits dits complexes. Dans cette thèse nous allons démontrer l’intérêt de proposer différentes stratégies bio-informatiques protéome-centrées pour l’étude de phénotypes complexes. Dans une première étude, nous mettons en avant comment l'utilisation de la génomique comparative, couplée à l'analyse de la propension d'agrégation des protéines, permet d'identifier certains groupes de protéines avec des différences significatives entre espèces dans leurs propriétés intrinsèques contribuant à la protéostase cellulaire. Ce mécanisme est proposé dans cette thèse comme hypothèse de travail pour étudier les différences d'espérance de vie chez les rongeurs: ce travail est réalisée sur deux espèces phylogénétiquement proches, le rat taupe-nu et la souris, mais possédant des différences phénotypiques dans le contexte du vieillissement. Dans une seconde étude, nous proposons une nouvelle méthodologie s'appuyant sur l'étude quantitative des réseaux d'interaction protéine-protéine afin d'identifier les déterminants génétiques qui seraient responsables de la variation de ces interactions, suite à une stimulation médicamenteuse dans une population de levures génétiquement diversifiées. Ces travaux de recherche étudient le protéome et ses interactions et permettent de proposer une abstraction originale des phénotypes complexes.

Among the different actors involved in the dogma of molecular biology, proteins are functional biological units contributing to many biological processes. In the understanding of the genotype-phenotype relationship, it is important to study the influence of genes, or genetic variants, on specific molecular mechanisms, allowing to explain the phenotypic variance of so-called complex traits. In this thesis we will demonstrate the interest of proposing different proteome-centric bioinformatics strategies for the study of complex phenotypes. In a first study, we highlight how the use of comparative genomics, coupled with the analysis of the aggregation propensity of proteins, allows to identify some groups of proteins with significant differences between species in their intrinsic properties contributing to cellular proteostasis. This mechanism is proposed in this thesis as a working hypothesis to study differences in life expectancy in rodents: this work is performed on two phylogenetically related species, the mole rat and the mouse, but with phenotypic differences in the context of aging. In a second study, we propose a new methodology based on the quantitative study of protein-protein interaction networks in order to identify the genetic determinants that would be responsible for the variation of these interactions, following a drug stimulation in a genetically diversified yeast population. This research studies the proteome and its interactions and proposes an original abstraction of complex phenotypes.