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© Dunod – Toute reproduction non autorisée est un délit.
10
PRÉDICTIONS
DE STRUCTURES
SECONDAIRES
10.1
MÉTHODE « STATISTIQUE EMPIRIQUE »
La prédiction de structure secondaire est particulièrement utile lorsque les méthodes
de comparaison de séquences ont atteint leurs limites (15-30 % Id %). En effet, les
structures 3D (et 2D) sont mieux préservées que les séquences et la comparaison de
structures 2D peut permettre d’inférer des similitudes lointaines (celles qui concernent
des séquences dont l’alignement seul n’est pas suffisant). Autrement dit, dans les processus
d’évolution, la pression exercée est plus forte sur les structures que sur les séquences.
Les prédictions (ou prévisions) de structures secondaires des protéines consistent
à prévoir la localisation des structures secondaires (hélices et brins principalement) à
partir des séquences de protéines. Informatiquement parlant, il s’agit de la transformation d’un mot écrit avec un alphabet comprenant 20 lettres dans un mot qui en
contient moins de 8 (le plus souvent 3 : hélice, brin, apériodique). La structure
secondaire est l’ensemble
s stabilisées par des liaisons
des conformations périodique
hydrogènes impliquant des atomes de la chaîne principale. Ces structures impliquent
que les degrés de liberté de la chaîne principale soient contraints. Or les degrés de
liberté sont ceux représentés par les angles phi () et psy dans la structure
chimique d’un peptide (figure 10.1). L’angle est contraint à 180° (ou 0°) du fait de
la double liaison délocalisée sur la liaison peptidique.
PLAN
10.1 Méthode statistique empirique
10.2 Méthode information directionnelle (GOR)
10.3 Méthodes de recherche des plus proches voisins (NNM)
10.4 Méthode auto-optimisée (SOPM)
10.5 Méthode auto-optimisée avec alignements multiples (SOPMA)
10.6 Méthodes neuronales
10.7 Autres méthodes
10.8 Critères de qualité prédictive
OBJECTIFS
➤ Comprendre les différentes approches de prédiction de structure secondaire
➤ Savoir utiliser les méthodes
➤ Savoir exploiter les prédictions
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10
PRÉDICTIONS
DE STRUCTURES
SECONDAIRES
10.1
MÉTHODE « STATISTIQUE EMPIRIQUE »
La prédiction de structure secondaire est particulièrement utile lorsque les méthodes
de comparaison de séquences ont atteint leurs limites (15-30 % Id %). En effet, les
structures 3D (et 2D) sont mieux préservées que les séquences et la comparaison de
structures 2D peut permettre d’inférer des similitudes lointaines (celles qui concernent
des séquences dont l’alignement seul n’est pas suffisant). Autrement dit, dans les processus
d’évolution, la pression exercée est plus forte sur les structures que sur les séquences.
Les prédictions (ou prévisions) de structures secondaires des protéines consistent
à prévoir la localisation des structures secondaires (hélices et brins principalement) à
partir des séquences de protéines. Informatiquement parlant, il s’agit de la transformation d’un mot écrit avec un alphabet comprenant 20 lettres dans un mot qui en
contient moins de 8 (le plus souvent 3 : hélice, brin, apériodique). La structure
secondaire est l’ensemble
s stabilisées par des liaisons
des conformations périodique
hydrogènes impliquant des atomes de la chaîne principale. Ces structures impliquent
que les degrés de liberté de la chaîne principale soient contraints. Or les degrés de
liberté sont ceux représentés par les angles phi () et psy dans la structure
chimique d’un peptide (figure 10.1). L’angle est contraint à 180° (ou 0°) du fait de
la double liaison délocalisée sur la liaison peptidique.
PLAN
10.1 Méthode statistique empirique
10.2 Méthode information directionnelle (GOR)
10.3 Méthodes de recherche des plus proches voisins (NNM)
10.4 Méthode auto-optimisée (SOPM)
10.5 Méthode auto-optimisée avec alignements multiples (SOPMA)
10.6 Méthodes neuronales
10.7 Autres méthodes
10.8 Critères de qualité prédictive
OBJECTIFS
➤ Comprendre les différentes approches de prédiction de structure secondaire
➤ Savoir utiliser les méthodes
➤ Savoir exploiter les prédictions