Cela
fait maintenant 9 mois, qu'en complément des
protéines, vous avez vu apparaître des
molécules d'ARN se plier sur les écrans de veille
du projet Rosetta@home.
Rhiju
avait réussi à généraliser
les méthodes de repliement des protéines
à l'ARN qui adopte également une forme
fonctionnelle repliée, en plus d'être un
composé clé dans la lecture du code
génétique inscrit dans l'ADN.
Par l'utilisation de la puissance de calcul de vos ordinateurs, il a pu analyser son nouveau protocole de pliage de l'ARN. Il avait soumis, il y a maintenant plusieurs mois, une publication à la revue scientifique Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) pour faire connaître les résultats extrêmement intéressants qu'il a obtenus. La publication a été acceptée avec des critiques élogieuses.
Une des pratiques de la revue PNAS est de sélectionner dans chaque édition les publications ayant un intérêt exceptionnel. Votre travail, tel que mis en forme dans la publication de Rhiju, fait partie des articles sélectionnés pour l'édition de la revue PNAS qui vient juste de paraître !
L'article de Rhiju dans son intégralité est accessible au format pdf à cette adresse (6 pages en anglais)
Dans cet article, comme dans toutes les publications (un bon petit nombre à ce jour !) qui n'ont été rendues possibles que grâce à votre contribution, tous les participants de Rosetta@home sont remerciés et les noms des personnes qui ont trouvé les structures de plus basse énergie sont cités. Voir la liste ici.
Nous attendons avec intérêt les prochaines avancées scientifiques qui seront réalisées dans les années à venir grâce à Rosetta@home et à la puissance de calcul des participants.
Voici le résumé en Français de l'article paru dans la revue PNAS :
L'ARN a longtemps été considéré comme jouant divers rôles à l'intérieur des cellules : transcrire l'ADN, synthétiser des protéines, catalyser la transformation d'autres biomolécules, y compris d'autres molécules d'ARN. Beaucoup de ces tâches comptent sur la capacité de la chaîne d'acide nucléique à former des plis complexes et tridimensionnels, impliquant souvent des paires de bases non-Watson-Crick. Alors que les méthodes traditionnelles de prévision des caractéristiques des structures tertiaires de l'ARN misent sur l'analyse phylogénétique, Rhiju Das et David Baker ont développé une méthode thermodynamique automatisée qui réduit au minimum l'énergie libre estimée pour chaque ARN. Leur algorithme tient compte des préférences conformationnelles du squelette principal de la protéine et des préférences en terme d'intéraction des chaînes latérales qui ont pu être déterminées expérimentalement par l'analyse de structures d'ARN. Les auteurs ont été capables de reproduire une fraction significative des caractéristiques canoniques et non canoniques pour un ensemble de 20 petites molécules d'ARN. La recherche de Das et Baker, combinée avec des méthodes traditionnelles de prévision de structure, pourrait par la suite faciliter la déduction de la structure de grands ribozymes, de riboswitches (interrupteurs à ARN), et de complexes protéine/ARN.
Prévision automatisée de novo correspondant à la structure tertiaire de l'ARN
Rhiju Das et David Baker
Département de Biochimie et institut médical Howard Hughes, Université de Washington, Boîte postale 357350, Seattle, WA 98195
Texte édité par Ignacio Tinoco, Jr., Université de Californie, Berkeley, CA, et approuvé le 10 Juillet 2007 (reçu pour examen le 25 Avril 2007)
Auparavant, la prévision de la structure tertiaire de l'ARN fût presque entièrement basée sur des contraintes d'appareillement des bases nucléotidiques dérivées des covariances de l'analyse phylogénétique. Nous décrivons ici une approche complémentaire, inspirée par la méthode Rosetta basse résolution pour prévoir la structure des protéines, cette méthode cherche la structure tertiaire avec la plus basse énergie pour un ordre donné d'ARN sans utiliser l'information évolutionnaire. Dans un essai de 20 séquences d'ARN avec une structure et des longueurs connues {approximativement} de 30 nucléotides, la nouvelle méthode reproduit plus de 90% des paires de base Watson–Crick, ce qui est comparable aux méthodes secondaires de prévision de structure qui donnent des résultats exacts. Dans plus de la moitié des cas, au moins un des cinq meilleurs modèles est conforme à la structure native pour améliorer les résultats d'une résolution de 4 Å. Mais avant tout, la méthode reproduit plus d'un tiers des paires de base non-Watson–Crick observées sous leurs formes natives. L'empilement de deux paires de bases « cisaillées », de triplets de base, et de pseudo-noeuds font partie des fonctions non-canoniques reproduites dans les modèles. Dans les cas où aucun des cinq meilleurs modèles ne se rapproche de la forme native, les conformations similaires à la structure native (haute énergie) sont alors fréquemment testées mais ne se voient pas assignées des valeurs basse d'énergie. Ces résultats suggèrent que les modestes améliorations des fonctions d'énergie, ainsi que l'introduction d'information sur la covariance phylogénétique, peuvent permettre de prévoir avec confiance et précisément la structure pour de plus grandes et plus complexes chaînes d'ARN.
La suite en anglais, en cliquant ici.