Searching for novel gene functions in yeast : identification of thousands of novel molecular interactions by protein-fragment complementation assay followed by automated gene function prediction and high-throughput lipidomics

La compréhension de processus biologiques complexes requiert des approches expérimentales et informatiques sophistiquées. Les récents progrès dans le domaine des stratégies génomiques fonctionnelles mettent dorénavant à notre disposition de puissants outils de collecte de données sur l’interconnectivité des gènes, des protéines et des petites molécules, dans le but d’étudier les principes organisationnels de leurs réseaux cellulaires. L’intégration de ces connaissances au sein d’un cadre de référence en biologie systémique permettrait la prédiction de nouvelles fonctions de gènes qui demeurent non caractérisées à ce jour. Afin de réaliser de telles prédictions à l’échelle génomique chez la levure Saccharomyces cerevisiae, nous avons développé une stratégie innovatrice qui combine le criblage interactomique à haut débit des interactions protéines-protéines, la prédiction de la fonction des gènes in silico ainsi que la validation de ces prédictions avec la lipidomique à haut débit. D’abord, nous avons exécuté un dépistage à grande échelle des interactions protéines-protéines à l’aide de la complémentation de fragments protéiques. Cette méthode a permis de déceler des interactions in vivo entre les protéines exprimées par leurs promoteurs naturels. De plus, aucun biais lié aux interactions des membranes n’a pu être mis en évidence avec cette méthode, comparativement aux autres techniques existantes qui décèlent les interactions protéines-protéines. Conséquemment, nous avons découvert plusieurs nouvelles interactions et nous avons augmenté la couverture d’un interactome d’homéostasie lipidique dont la compréhension demeure encore incomplète à ce jour. Par la suite, nous avons appliqué un algorithme d’apprentissage afin d’identifier huit gènes non caractérisés ayant un rôle potentiel dans le métabolisme des lipides. Finalement, nous avons étudié si ces gènes et un groupe de régulateurs transcriptionnels distincts, non préalablement impliqués avec les lipides, avaient un rôle dans l’homéostasie des lipides. Dans ce but, nous avons analysé les lipidomes des délétions mutantes de gènes sélectionnés. Afin d’examiner une grande quantité de souches, nous avons développé une plateforme à haut débit pour le criblage lipidomique à contenu élevé des bibliothèques de levures mutantes. Cette plateforme consiste en la spectrométrie de masse à haute resolution Orbitrap et en un cadre de traitement des données dédié et supportant le phénotypage des lipides de centaines de mutations de Saccharomyces cerevisiae. Les méthodes expérimentales en lipidomiques ont confirmé les prédictions fonctionnelles en démontrant certaines différences au sein des phénotypes métaboliques lipidiques des délétions mutantes ayant une absence des gènes YBR141C et YJR015W, connus pour leur implication dans le métabolisme des lipides. Une altération du phénotype lipidique a également été observé pour une délétion mutante du facteur de transcription KAR4 qui n’avait pas été auparavant lié au métabolisme lipidique. Tous ces résultats démontrent qu’un processus qui intègre l’acquisition de nouvelles interactions moléculaires, la prédiction informatique des fonctions des gènes et une plateforme lipidomique innovatrice à haut débit , constitue un ajout important aux méthodologies existantes en biologie systémique. Les développements en méthodologies génomiques fonctionnelles et en technologies lipidomiques fournissent donc de nouveaux moyens pour étudier les réseaux biologiques des eucaryotes supérieurs, incluant les mammifères. Par conséquent, le stratégie présenté ici détient un potentiel d’application au sein d’organismes plus complexes.

Propidium monoazide (PMA) and ethidium bromide monoazide(EMA) improve DNA array and high-throughput sequencing ofporcine reproductive and respiratory syndrome virus identification

Pan-viral DNA array (PVDA) and high-throughput sequencing (HTS) are useful tools to identify novel viruses of emerging diseases. However, both techniques have difficulties to identify viruses in clinical samples because of the host genomic nucleic acid content (hg/cont). Both propidium monoazide (PMA) and ethidium bromide monoazide (EMA) have the capacity to bind free DNA/RNA, but are cell membrane-impermeable. Thus, both are unable to bind protected nucleic acid such as viral genomes within intact virions. However, EMA/PMA modified genetic material cannot be amplified by enzymes. In order to assess the potential of EMA/PMA to lower the presence of amplifiable hg/cont in samples and improve virus detection, serum and lung tissue homogenates were spiked with porcine reproductive and respiratory virus (PRRSV) and were processed with EMA/PMA. In addition, PRRSV RT-qPCR positive clinical samples were also tested. EMA/PMA treatments significantly decreased amplifiable hg/cont and significantly increased the number of PVDA positive probes and their signal intensity compared to untreated spiked lung samples. EMA/PMA treatments also increased the sensitivity of HTS by increasing the number of specific PRRSV reads and the PRRSV percentage of coverage. Interestingly, EMA/PMA treatments significantly increased the sensitivity of PVDA and HTS in two out of three clinical tissue samples. Thus, EMA/PMA treatments offer a new approach to lower the amplifiable hg/cont in clinical samples and increase the success of PVDA and HTS to identify viruses.

Effect of Polymer Architecture on the Structural and Biophysical Properties of PEG-PLA Nanoparticles

Polymers made of poly(ethylene glycol) chains grafted to poly(lactic acid) chains (PEG-g-PLA) were used to produce stealth drug nanocarriers. A library of comb-like PEG-g-PLA polymers with different PEG grafting densities was prepared in order to obtain nanocarriers with dense PEG brushes at their surface, stability in suspension, and resistance to protein adsorption. The structural properties of nanoparticles (NPs) produced from these polymers by a surfactant-free method were assessed by DLS, zeta potential, and TEM and were found to be controlled by the amount of PEG present in the polymers. A critical transition from a solid NP structure to a soft particle with either a “micelle-like” or “polymer nano-aggregate” structure was observed when the PEG content was between 15 to 25% w/w. This structural transition was found to have a profound impact on the size of the NPs, their surface charge, their stability in suspension in presence of salts as well as on the binding of proteins to the surface of the NPs. The arrangement of the PEG-g-PLA chains at the surface of the NPs was investigated by 1H NMR and X-ray photoelectron spectroscopy (XPS). NMR results confirmed that the PEG chains were mostly segregated at the NP surface. Moreover, XPS and quantitative NMR allowed quantifying the PEG chain coverage density at the surface of the solid NPs. Concordance of the results between the two methods was found to be remarkable. Physical-chemical properties of the NPs such as resistance to aggregation in saline environment as well as anti-fouling efficacy were related to the PEG surface density and ultimately to polymer architecture. Resistance to protein adsorption was assessed by isothermal titration calorimetry (ITC) using lysozyme. The results indicate a correlation between PEG surface coverage and level of protein interactions. The results obtained lead us to propose such PEG-g-PLA polymers for nanomedecine development as an alternative to the predominant polyester-PEG diblock polymers.