The multifaceted proprotein convertases PC7 and furin : identification of new substrates and physiological relevance
Notice bibliographique
Résumé
Les proprotéines convertases (PCs) sont responsables de la maturation de plusieurs protéines précurseurs et sont impliquées dans divers processus biologiques importants. Durant les 30 dernières années, plusieurs études sur les PCs se sont traduites en succès cliniques, toutefois les fonctions spécifiques de PC7 demeurent obscures. Afin de comprendre PC7 et d’identifier de nouveaux substrats, nous avons généré une analyse protéomique des protéines sécrétées dans les cellules HuH7. Cette analyse nous a permis d’identifier deux protéines transmembranaires de fonctions inconnues: CASC4 et GPP130/GOLIM4. Au cours de cette thèse, nous nous sommes aussi intéressé au rôle de PC7 dans les troubles comportementaux, grâce à un substrat connu, BDNF. Dans le chapitre premier, je présenterai une revue de la littérature portant entre autres sur les PCs. Dans le chapitre II, l’étude de CASC4 nous a permis de démontrer que cette protéine est clivée au site KR66↓NS par PC7 et Furin dans des compartiments cellulaires acides. Comme CASC4 a été rapporté dans des études de cancer du sein, nous avons généré des cellules MDA-MB-231 exprimant CASC4 de type sauvage et avons démontré une diminution significative de la migration et de l’invasion cellulaire. Ce phénotype est causé notamment par une augmentation du nombre de complexes d’adhésion focale et peut être contrecarré par la surexpression d’une protéine CASC4 mutante ayant un site de clivage optimale par PC7/Furin ou encore en exprimant une protéine contenant uniquement le domaine clivé N-terminal. Finalement, des résultats provenant de base de données de patients atteint de cancer du sein ont démontrés que l’expression élevé des gènes CASC4 et PCSK7 corrélaient à un mauvais prognostique, tandis qu’une expression élevée de CASC4 mais faible de PCSK7 était associée un meilleur prognostique. Dans le chapitre III, nous avons démontré que GPP130 est aussi clivé par PC7 et Furin mais au niveau des motifs H67RSRLEK73↓SL et K274PTR277↓EV dans les endosomes/TGN ou à la membrane plasmique. Récemment, GPP130 a été rapporté comme étant impliqué dans la prolifération cellulaire de cancers de la tête et du cou. Nos analyses provenant de la banque de données cBioPortal ont montré que le gène GPP130/GOLIM4 était surexprimé dans 35% des cas de cancer du poumon. Nous avons aussi montré qu’une réduction de GPP130 dans les cellules de cancer de poumon A549 augmente légèrement la prolifération cellulaire. Nous étudions actuellement l’hypothèse que GPP130 transporterait des cargos qui pourraient influencer la prolifération cellulaire. Finalement, durant le chapitre IV de cette thèse, nous avons poursuivi les études comportementales chez les souris PC7 KO afin d’investiguer si ces souris seraient protégées d’un effet anxiogène causé par l’obésité induite par l’alimentation. Nous avons montré que les souris PC7 KO ont une tendance à être moins affectées par la diète riche en gras saturé. Nous avons aussi montré que les souris PC7 ont une réponse déficiente face au stress. En conclusion, nos travaux de recherche ont permis d’identifier de nouveaux substrats de PC7 afin de mieux comprendre son rôle biologique,
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».