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Les hélices des protéines transmembranaires

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Présentation au sujet: "Les hélices des protéines transmembranaires"— Transcription de la présentation:

1 Les hélices des protéines transmembranaires
Etude des structures des protéines transmembranaires. Analyse des hélices. Jean Pylouster1, 2 1MNHN – Laboratoire de Biophysique, 43 rue Cuvier ; PARIS Cedex 05 – France 2Equipe de Bioinformatique Génomique et Moléculaire (EBGM) INSERM U726 / Université Paris VII 75251 PARIS Cedex 05 – France Stage sous la direction d’Alexandre de Brevern 30 juin 2005

2 But Analyse des méthodes d’assignation de structures secondaires
Les hélices des protéines transmembranaires But Analyse des méthodes d’assignation de structures secondaires et prédiction de ces structures

3 Les hélices des protéines transmembranaires
Plan 1- Introduction générale 2- Banque de données 3- Méthodes d’assignations de structures secondaires 4- Analyse des assignations et des courbures d’hélices 5- Analyse de la relation séquence structure 6- Méthodes de prédictions 7- Conclusion et perspectives

4 Les hélices des protéines transmembranaires
1- Introduction générale Les protéines transmembranaires : Représentent 25% à 30% du génome humain Possèdent des fonctions biologiques essentielles Cible de 70% des médicaments Peu de structures dans la PDB (environ 500)

5 Les hélices des protéines transmembranaires
1- Introduction générale Méthode Banque de données Nettoyage Structures 3D “propres” Assignation des structures secondaires Analyse des structures/ comparaison des méthodes Méthodes de prédictions

6 Les hélices des protéines transmembranaires
2- Banque de données Zhou & Zhou (Protein Sci., 2003) : 73 structures de protéines Elimination du quart des protéines : -Structures issues de RMN, -Structure composée exclusivement de Ca, -Partie transmembranaire non résolue 1FDM Position putative de l’hélice

7 Les hélices des protéines transmembranaires
3- Comparaison des méthodes d’assignations Les critères : le C3 AA WDKYAQEVYEMNFGEKPEGDITQV DSSP CCCHHHHHHHHHHHCCCCCCCCCC STRIDE CCHHHHHHHHHHHHHHCCCCCCCC PSEA CCHHHHHHHHCCCCCCCCCCCCCC PCURVE CCHHHHHHHHHHCCCCCCCCCCCC DSSP CCCHHHHHHHHHHHCCCCCCCCCC STRIDE CCHHHHHHHHHHHHHHCCCCCCCC **#***********##********

8 Les hélices des protéines transmembranaires
3- Comparaison des méthodes d’assignations Les critères : Segment Overlap (SOV, Zemla et al., 1999) DSSP CCCHHHHHHCHHHHCCCCCCCCCC STRIDE CHHHHHHCCCHHHHHHHCCCCCCC ******** ******* (*) maxov : recouvrement maximal (-) minov : recouvrement minimal Exemple: sov(H) = 86,7%

9 Les hélices des protéines transmembranaires
3- Comparaison des méthodes d’assignations 82-89% ~50% 92-95% ~58% Projection des valeurs de C3 à l’aide d’une carte de Sammon SOV: critère plus fin, met une vraie différence entre (DSSP, SECSTR, STRIDE) et (PCURVE, KAKSI).

10 Les hélices des protéines transmembranaires
4- Analyse des assignations et des courbures d’hélices -Hétérogénéité de la longueur des hélices entre les méthodes: - Entre 14 et 18 résidus, principalement - Différence entre DSSP : 14,6 et STRIDE : 17,4 - Zhou & Zhou : longueur de 24,1 résidus (4 fois moins d’hélices assignées en moyenne) Courbure des hélices : - Nombre faible d’assignation d’hélices linéaires - Nombre important d’assignation d’hélices courbées ou cassées - DSSP : assignation des hélices les plus courtes mais aussi les plus cassées

11 Les hélices des protéines transmembranaires
5- Analyse de la relation séquence structure Z-scores des (a) hélices et (b) boucles assignés par DSSP. (c) gradient de couleur -Analyse de sur (resp. sous) représentations de certains acides aminés - Quelques spécificités aux extrémités des hélices -Même répartition des a.a. dans l’ensemble des méthodes d’assignation.

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6- Méthodes de prédictions Approche bayésienne 15 résidus Matrice centrée en H Matrice centrée en C

13 Les hélices des protéines transmembranaires
6- Méthodes de prédictions Approche bayésienne Échantillon de validation Ensemble des taux de prédiction correcte (entre 67 et 72%) Pas de déséquilibre entre les deux états hélices - non hélices

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6- Méthodes de prédictions - Méthode avec une approche « agents »(1) Ensemble de N agents Chaque agent possède une « mémoire » : fenêtre d’observation de 15 résidus. m déplacements aléatoire sur la séquence par agent Chaque agent lit toutes les séquences de structures de la banque Agent 1 Agent 2 15 résidus Déplacements aléatoires

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6- Méthodes de prédictions Échantillon de validation Méthode avec une approche « agents  » -Augmentation de 4% pour l’ensemble des méthodes classiques -Augmentation de 30% pour Z&Z : biais de l’assignation (taux de prédiction > au HMM + homologie 88,0%, Viklund 2004)

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7- Conclusion et perspectives -Analyse de la Banque de données de Zhou & Zhou : résultats surprenant : retrait d’un quart des structures -Comparaison des méthodes d’assignation : C3 et SOV comparables aux résultats sur les protéines globulaires -Analyse des structures d’hélices assez forte hétérogénéité observée entre les méthodes classiques taille et nombre d’hélices assignés varient fortement => impact sur la prédiction

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7- Conclusion et perspectives -Méthodes de prédiction de structures secondaires : Bayésien : Prédiction non déséquilibré en faveur de l’une ou l’autre des méthodes Par « agent » : résultat supérieur à l’approche statistique (et a beaucoup d’autres méthodes) biais de Zhou & Zhou (optimisation pour la prédiction) - Perspectives: analyse fine des paramètres Bonne perspective d’évolution : communication entre agents prédiction de la classe de l’hélice

18 Les hélices des protéines transmembranaires
Merci de votre attention

19 Les hélices des protéines transmembranaires
3- Comparaison des méthodes d’assignations C3 SOV (référence : DSSP)

20 Les hélices des protéines transmembranaires
Nouvelle séquence SFITPVPGGVGPMTVFLEMDLTNKNVIFVADKRKGGPGGIIANICVHTFNSWLDVEPRVAIEANKNGAIWKLDLAIWKLDLGTLEAIEWWDSHIGAFLDKPKMENAQGQGNGLRYGLSSDAHTAVIGLPSGLESAVIGLPSGLESWSFFFAVYDGHAGSQVAKY... Prédiction Bayésienne Repliement local (PB) Théorème de Bayes Matrice d’occurrence acides aminés Positions SYARMDIGTTHDDYA RMDIGTTHDDYANDV IHEVLAPGCLDAFPL GRDTSVEGSEMVPGK VIGLLEPMKKSMVPV CVMLKSRGSRGHVRF GRLGLGEGAEEKSIP HLWVHQEGIYRDEYQ LMWQLYPEERYMDNN MWQLYPEERYMDNNS QIAKYFDRKQIGNAM ... Prédiction


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