Manipulation de protéines à bromodomaine d'Arabidopsis par une acetyltransférase de la famille YopJ de chez Ralstonia solanacearum
Notice bibliographique
Résumé
Les mécanismes épigénétiques contribuent à réguler l'expression des gènes sans en changer leur séquence, en influençant la structure de la chromatine. De plus en plus d'études montrent que les agents pathogènes ont développé des stratégies de virulence pour interférer avec les mécanismes épigénétiques de l'hôte. Bien décrits chez les modèles animaux, de tels mécanismes d'intérférence sur l'épigénome de cellules hôtes végétales demeurent encore méconnus, et plus particulièrement en réponse à des bactéries. Ralstonia solanacearum est la bactérie responsable du flétrissement bactérien, qui affecte plus de 250 espèces végétales dont des grandes cultures et des plantes modèles comme Arabidopis thaliana. En tant que facteur de virulence majeur de R. solanacearum, PopP2 est une acetyltransférase de la famille YopJ qui atténue la résistance basale d'Arabidopsis en ciblant des facteurs de transcription WRKY. Pour mieux comprendre les fonctions de virulence de PopP2, des interacteurs ont été recherchés par une approche double hybride. Les protéines GTE9 et GTE11 de la famille GTE (General Transcription factor, group E) ont ainsi été identifiées. Ces protéines possèdent un bromodomaine connu pour interagir avec des résidus lysine acétylés, notamment présents chez des histones, suggérant que ces protéines pourraient être impliquées dans des processus épigénétiques. Précédemment, des travaux réalisés dans l'équipe ont révélé que GTE9 et GTE11 (i) co-localisent et interagissent avec PopP2 dans le noyau de cellules végétales, et (ii) sont acétylées par PopP2. De plus, GTE9 et GTE11 interagissent in planta avec l'Histone H4 via leur bromodomaine, suggérant que ce sont des lecteurs épigénétiques ciblés par PopP2. Dans ce contexte, les principaux objectifs de ma thèse furent de mieux comprendre la fonction de GTE9 et GTE11 en essayant de déterminer la façon dont PopP2 pourrait les manipuler et si ces protéines jouent un rôle dans la réponse d'A. thaliana vis-à-vis de R. solanacearum. Des analyses de spectrométrie de masse nous ont permis de cartographier les résidus lysine de GTE9 et GTE11 modifiés par PopP2. Plusieurs de ces résidus sont conservés entre les deux protéines et situés autour de leur bromodomaine. Par une approche de FRET-FLIM semi-quantitatif in vivo, nous avons montré que l'interaction GTE9-H4 est altérée par l'activité acetyltransferase de PopP2 suggérant que l'acétylation de GTE9 par PopP2 le dissocie de la chromatine. En sus de GTE9 et GTE11, PopP2 acétyle plusieurs autres protéines GTE. Concernant le rôle de GTE9 et GTE11 dans la réponse de la plante à R. solanacearum, des lignées d'A. thaliana sur-exprimant GTE9 et GTE11 sont plus sensibles à R. solanacearum et cela dépend de l'activité enzymatique de PopP2. Collectivement, nos données indiquent que GTE9 et GTE11 s'apparentent à des lecteurs épigénétiques qui sont ciblés par une bactérie phytopathogène à l'aide d'une acétyltransférase de la famille YopJ. Les GTEs pourraient être des cibles clefs de virulence car nous avons également identifié PopP1, une autre acetyltransferase YopJ de R. solanacearum, comme interagissant aussi avec certaines GTEs. Il reste à déterminer comment le ciblage des protéines GTEs par PopP2 facilite l'infection chez Arabidopsis par R. solanacearum. Pour répondre à cette question, une approche ChIP-seq visant à identifier les régions chromatiniennes ciblées par GTE9 et GTE11 a été initiée (approche en cours de réalisation). En parallèle, nous voulions identifier les sites de la chromatine visités par PopP2 chez Arabidopsis. Pour cela, une seconde analyse ChIP-seq a été entreprise en générant divers outils moléculaires, incluant des versions étiquetées de PopP2 délivrées in planta via un système de sécrétion de type III bactérien. De façon générale, ce projet de thèse permet de progresser sur la compréhension d'une stratégie de virulence développée par une bactérie phytopathogène qui manipule des composantes épigénétiques pour favoriser l'infection.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».