Bioinformatique structurale - Bases de données et méthodes de prédiction

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Bioinformatique structurale - Bases de données et méthodes de prédiction

Auteur(s) : Catherine ETCHEBEST

Date de publication : 10 mai 2016 | Read in english

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RÉSUMÉ

Cet article est dédié à la présentation de différentes méthodes bioinformatiques visant à analyser et à prédire la structure des macromolécules biologiques, protéines et acides nucléiques. Il souligne l’importance de la structure 3D pour comprendre la fonction de ces macromolécules et l’apport des méthodes de prédiction de la structure à partir de la séquence. Il fournit des informations pour comprendre les principes des méthodes de bioinformatique structurale et des recommandations pour la mise en œuvre d’une démarche de prédiction. Une liste non exhaustive d’outils et de bases de données utiles est proposée, associée à une bibliographie récente.

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AUTEUR(S)

  • Catherine ETCHEBEST : Professeur des universités - Responsable d’équipe INSERM Équipe DSIMB, UMR-S1134, Université Paris-Diderot, INSERM, INTS, Labex GR-Ex. Paris, France

 INTRODUCTION

La bioinformatique est connue comme la discipline permettant d’exploiter, d’interpréter, d’annoter les données biologiques à l’aide d’algorithmes, c’est-à-dire de méthodes informatiques. Les données les plus fréquemment exploitées sont celles relatives aux séquences des génomes et des protéines. Néanmoins, si la connaissance de cette information est un prérequis pour caractériser une macromolécule biologique, elle ne suffit pas à comprendre la fonction qui lui est associée. Celle-ci dépend en effet de l’ arrangement approprié dans l’espace des unités constitutives de ces macromolécules biologiques, par exemple nucléotides, acides aminés. Connaître, analyser la structure 3D des macromolécules se révèle donc une étape nécessaire pour mieux appréhender leur fonction et donc leurs possibles dysfonctionnements. Différentes techniques biophysiques permettent d’accéder à cette information structurale. Le dichroïsme circulaire par exemple peut fournir des indications sur la structuration du squelette polypeptidique des protéines, ou sur les formes adoptées par des séquences d’ADN. La cristallographie couplée à la diffraction des rayons X et la résonance magnétique nucléaire peuvent, quant à elles, renseigner sur la structure à une échelle atomique. L’exploitation de ces données, destinées à mettre en lumière des propriétés caractéristiques de macromolécules, requiert l’utilisation de méthodes informatiques regroupées sous le terme de « bioinformatique structurale » ou aussi « modélisation moléculaire ».

Grâce à l’analyse de l’information disponible sur les structures 3D des protéines, il a été possible de mettre en évidence des relations étroites entre séquence et structure , en particulier une conservation de la structure 3D pour des séquences similaires mais aussi pour des séquences très différentes en particulier celles qui dérivent d’un ancêtre commun (séquences homologues). Cette propriété peut ainsi être utilisée pour prédire la structure 3D d’une macromolécule à partir de sa séquence. Cela constitue un enjeu majeur pour les projets qui ont succédé aux projets de séquençage massif. Il s’agit des initiatives visant à mettre en place et à automatiser les procédures afin d’obtenir la structure 3D des protéines (Protein Structure Initiative) . De même, l’impact des mutations en des positions très distantes le long de la séquence peut être mieux compris car la structure 3D peut regrouper dans l’espace ces positions. Connaître la structure permet aussi de mieux comprendre les interactions fines mises en jeu entre des partenaires qui dépendent de leur position relative. Il est ainsi possible de comprendre la spécificité de ligands et ainsi...

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MOTS-CLÉS

Bioinformatique   |   biologie   |   Macromolécules biologiques   |   Structures 3D   |   Méthodes de prédiction

DOI (DIGITAL OBJECT IDENTIFIER)

https://doi.org/10.51257/a-v1-bio7060

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