– Moonlight

Certaines protéines assurent plusieurs fonctions différentes dans la cellule. Ces protéines multifonctionnelles sont appelées collectivement 'moonlighting' protéines. Ceci fait référence à l'anglicisme désignant le fait d'avoir un deuxième emploi au noir. Parce que la fonction des protéines est principalement étudiée expérimentalement par des approches visant à vérifier des hypothèses, la découverte de protéines moonlighting résulte principalement de la convergence inattendue de résultats expérimentaux. Par conséquent, peu de protéines moonlighting ont été identifiées (environ 50 chez l'homme) en dépit d'un intérêt grandissant pour cette singularité fonctionnelle. Par exemple, un nombre croissant de protéines impliquées dans l'endocytose apparaissent également comme régulant d'expression des gènes, et il a été démontré que plusieurs protéines cytoplasmiques assurent une fonction différente de leur fonction habituelle lorsqu'elles sont exportées à la surface de cellules tumorales. Des méthodes dédiées à la découverte de protéines moonlighting sont donc nécéssaires. A cette fin, nous proposons une approche bioinformatique, non biaisée et applicable à l'echelle de protéomes entiers. Ce projet vise à identifier des protéines moonlighting par l'étude de leurs partenaires d'interactions dans le réseau d'interactions protéine-protéine. En effet, les protéines assurent leurs fonctions grâce à des interactions physique avec d'autres protéines, et l'ensemble de toute ces interactions dans la cellule forme un immense réseau. Etant donné que les protéines moonlighting doivent interagir avec des groupes de partenaires différents pour assurer leurs différentes fonctions, nous devons être capable de reconnaitre des protéines à l'intersection de plusieurs groupes de protéines, chaque groupe étant associé à une fonction. Ce projet vise à : ? développer de nouveaux algorithmes de partitionnement de graphes et des méthodes permettant de classer les protéines/sommets dans des classes chevauchantes (WP1) ? explorer la représentation sémantique de le fonction des gènes (dans Gene Ontology) en utilisant des méthodes statistique afin de définir une mesure de l'association et de la répulsion des annotations GO au sein d'une même description (WP2). Cela devrait permettre d'identifier des fonction cellulaires de protéines moonlighting (WP3); ? appliquer les méthodes développées dans WP1 et WP2 pour des études à grande echelle d'interactomes visant à prédire les protéines moonlighting de plusieurs organisms (WP3) Les résultats de ces travaux, à l'interface biologie-informatique, devraient contribuer à établir de nouvelles hypothèses qui pourront ultérieurement être testées expérimentalement.