Alexandre de Brevern - Thèse de Bioinformatique Moléculaire

   
Les Protéines

Les protéines représentent plus de la moitié du poids sec des cellules. Leur importance biologique vient de leur aptitude à reconnaître d'autres molécules avec lesquelles elles s'associent de manière transitoire d`après leur configuration spatiale. Ce premier chapitre récapitulera les principales bases biochimiques des protéines, et s'attachera à différentes méthodes d'analyse et de prédiction de leur structure tridimensionnelle. La structure d'une protéine est essentiellement déterminée par sa séquence primaire en acides aminés. Dans une cellule, une séquence protéique donne lieu à un seul type de structure tridimensionnelle. Toutefois, il est particulièrement difficile encore à l'heure actuelle de prévoir la structure d'une protéine en se basant uniquement sur sa séquence [119].

• La structure protéique
  • Les acides aminés
  • Les différents niveaux de la structure protéique
    • La structure secondaire
      • hélices et feuillets
      • Les autres formes régulières
      • Les boucles et les connections entre structures secondaires
    • Le nombre de repliements
• Prédictions de la structure protéique
  • La structure secondaire
    • Méthodes statistiques
    • Réseaux neuronaux et alignements de séquence
    • Méthode consensus
    • Bases de données
  • Modèles protéiques
    • Modélisation par homologie
    • Technique d'enfilage (ou threading)
    • Modélisation ab initio
    • Quelques exemples de prédiction jouant un rôle important dans le repliement protéique
      • chaînes latérales.
      • accessibilité.
      • contacts.
• Les alphabets structuraux
  • But
  • Un nombre important de blocs protéiques pour une description fine de la structure protéique
    • Par une méthode d'aggrégation en deux étapes (Unger et al., 1989, 1993)
    • Pour une librairie de sous-structures (Prestrelski et al., 1992)
    • Par une Carte-auto organisée de Kohonen (Schuchhardt et al., 1996)
  • Peu de blocs protéiques
    • Utilisation d'un regroupement hiérarchique (Rooman el al., 1990)
    • Utilisation d'un réseau de neurones (Fetrow et al., 1993, 1997)
    • Utilisation des Chaînes de Markov Cachées (Camproux et al., 1999)
  • Une méthode d'apprentissage sur la séquence et la structure (Bystroff et Baker, 1998)
    • Récapitulatif des alphabets structuraux et conclusion
• Conclusion