Post-translational modifications regulatory networks : evolution, mechanisms et implications
Notice bibliographique
Résumé
Les modifications post-traductionnelles (PTM) sont des modifications chimiques des protéines qui permettent à la cellule de réguler finement ses fonctions ainsi que de coder et d’intégrer des signaux environnementaux. Les progrès récents en ce qui a trait aux techniques expérimentales et bioinformatiques nous ont permis de determiner les profils de PTM pour des protéomes entiers ainsi que d’identifier les molécules qui sont responsables d’ « écrire » ou d’« effacer » ces PTM. Avec ces donnés, il a été possible de commencer à definir des réseaux de régulation cellulaire par PTM. Ici, nous avons étudié l’évolution de ces réseaux pour mieux comprendre comment ils peuvent contribuer à expliquer la complexité et la diversité des organismes ainsi que pour mieux comprendre leurs mecanismes d’action. Avant tout, nous avons abordé la question de comment les réseaux de régulation des PTM peuvent être recablés après un évenement de duplication des gènes en étudiant comment le réseau de phosphorégulation de la levure bourgeonnante a été récablé après un évenement de duplication complète du génome qui a eu lieu il y a 100 milions d’années. Nos résultats mettent en évidence le rôle de la duplication des gènes comme mécanisme clé pour l’innovation et la complexification des réseaux de régulation par PTM. Par la suite, nous avons abordé la question de comment les PTM peuvent contribuer à la diversité des organismes en comparant les profils de phosphorylation de l’homme et de la souris. Nous avons trouvé des différences substantielles dans les profils de PTM de ces deux espèces qui ont le potentiel d’expliquer, au moins en partie, les différences phénotypiques observées entre eux. Nous avons aussi trouvé des évidences qui supportent l’idée que les PTM peuvent « sauter » vers des nouvelles localisations et quand même réguler les mêmes fonctions biologiques. Ce phénomène doit être pris en considération dans les comparaisons des profils de PTM qui appartiennent à des espèces différentes, pour éviter de surestimer la divergence causée par la régulation par les PTM. Enfin, nous avons investigué comment plusieures PTM alternatives pour un même residu pouvent interagir pour réguler des fonctions cellulaires. Nous avons examiné deux des PTM les plus connus, la phosphorylation et la O-GlcNAcylation, qui modifient les sérines et les thréonines, et nous avons étudié les mécanismes potentiels d’interaction entre ces deux PTM. Nos résultats supportent l’hypothèse que ces deux PTM contrôlent plusieurs fonctions biologiques plutôt qu’une seule fonction. Globalement, les résultats présentés dans cette thèse permettent d’élucider les dynamiques évolutives, les mécanismes de fonctionnement et les implications biologiques des PTM.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».