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Jul 25, 2023

Utiliser l’apprentissage automatique pour prédire les protéines

Rapports scientifiques volume 13, Numéro d'article : 13821 (2023) Citer cet article

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Les champignons parasites produisent des protéines qui modulent la virulence, modifient la physiologie de l'hôte et déclenchent des réponses de celui-ci. Ces protéines, classées comme un type d’« effecteur », agissent souvent via des interactions protéine-protéine (IPP). Le parasite fongique Ophiocordyceps camponoti-floridani (champignon fourmi zombie) manipule le comportement de Camponotus floridanus (fourmi charpentière) pour favoriser la transmission. L’aspect le plus frappant de ce changement de comportement est un phénotype de maladie au sommet où les hôtes infectés montent et s’attachent à une position élevée. Il est plausible que les IPP interspécifiques déterminent certains aspects de l'infection à Ophiocordyceps et de la manipulation de l'hôte. Les prédictions PPI par apprentissage automatique offrent des méthodes à haut débit pour produire des hypothèses mécanistes sur la façon dont cette manipulation comportementale se produit. En utilisant D-SCRIPT pour prédire les IPP hôte-parasite, nous avons trouvé env. 6 000 interactions impliquant 2 083 protéines hôtes et 129 protéines parasites, codées par des gènes régulés positivement lors de comportements manipulés. Nous avons identifié de multiples surreprésentations d'annotations fonctionnelles parmi ces protéines. Les signaux les plus forts chez l’hôte ont mis en évidence les récepteurs neuromodulateurs couplés aux protéines G et les processus d’oxydo-réduction. Nous avons également détecté des protéines structurelles et régulatrices de gènes de Camponotus. Chez le parasite, nous avons constaté un enrichissement en protéases d'Ophiocordyceps et une implication fréquente de nouvelles petites protéines sécrétées aux fonctions inconnues. À partir de ces résultats, nous proposons de nouvelles hypothèses sur les effecteurs potentiels du parasite et les cibles de l’hôte qui sous-tendent la manipulation comportementale des fourmis zombies.

Les parasites fongiques utilisent un large éventail de molécules sécrétées pour se défendre, favoriser l'infection et modifier leurs hôtes. Dans certains cas, l’infection peut même conduire à une manipulation parasitaire du comportement de l’hôte. Souvent appelées « effecteurs », les molécules fongiques sécrétées jouent un rôle essentiel dans la dynamique hôte-parasite qui comprend à la fois des mécanismes largement partagés et hautement spécifiques1,2,3,4. Il a été suggéré que les effecteurs parasitaires jouent un rôle clé lors de l'infection des insectes par des champignons entomopathogènes grâce à leurs interactions avec les acides nucléiques, les glucides, les lipides, les petits métabolites et les protéines de l'hôte3,5,6,7. L'exploration bioinformatique de la biologie des protéines effectrices offre une méthode à haut débit pour développer des hypothèses mécanistes sur la manière dont certains parasites peuvent modifier le comportement de leurs hôtes. Ici, nous utilisons de telles approches pour étudier le champignon manipulateur du comportement Ophiocordyceps camponoti-floridani (champignon fourmi zombie de Floride) et son insecte hôte Camponotus floridanus (fourmi charpentière de Floride).

Les champignons myrmécophiles Ophiocordyceps sont généralement des parasites spécifiques à une espèce qui ont co-évolué avec leurs hôtes fourmis pendant des millions d'années8. Cette relation étroite a abouti à des interactions champignon-fourmi qui modifient les comportements de l'hôte de manière adaptative pour le parasite. Les fourmis hôtes manipulées succombent à une maladie du sommet, se fixant sur des positions élevées et mourant dans des endroits favorisant la croissance et la transmission fongiques9,10,11,12,13. Les changements comportementaux précédant ce sommet final pourraient inclure des réponses adaptatives à l'hôte, des manipulations adaptatives aux parasites ou des symptômes généraux de maladie comprenant l'hyperactivité, une recherche de nourriture non coordonnée, une diminution de la communication entre les nids et des convulsions9,14,15,16,17. Bien que ces comportements modifiés des fourmis soient observés dans la nature depuis un certain temps18, les explorations des effecteurs fongiques impliqués sont des efforts relativement plus récents14,19,20,21,22,23,24,25. Ces multiples études « -omiques » ont fourni des hypothèses sur les molécules du parasite et de l'hôte qui jouent un rôle dans l'établissement des phénotypes comportementaux observés, mais laissent leurs interactions potentielles ouvertes à l'interprétation.

Un grand nombre de molécules fongiques et de voies de transmission des fourmis peuvent être impliquées dans la manipulation comportementale des Ophiocordyceps, notamment les neuromodulateurs et les protecteurs, les hormones des insectes, l'alimentation, la locomotion, les rythmes circadiens et la détection de la lumière, ainsi que l'hyperactivité musculaire14,17,19,21,22. ,25,26,27,28,29. Des protéines fongiques telles que les entérotoxines de type bactérien, les protéines tyrosine phosphatases, les peptidases (par exemple, les sérine protéases de type subtilisine S8) et les petites protéines sécrétées non décrites (uSSP) ont été proposées comme mécanismes de manipulation qui fonctionnent vraisemblablement par les IPP. Ces hypothèses sont étayées par une forte régulation positive des gènes de ces candidats lors de la manipulation active de la fourmi et par des comparaisons génomiques entre les Ophiocordyceps14,19,24. De nombreuses autres protéines de ce type sont également considérées comme effecteurs plausibles. Les tester in vivo sera un processus coûteux et laborieux dans un organisme modèle émergent et non traditionnel tel que O. camponoti-floridani. De nouvelles preuves liant les protéines candidates précédemment hypothéquées et les voies d'interactions protéine-protéine hôte-parasite (IPP) apporteraient un soutien solide à la sélection des meilleures prédictions pour la validation fonctionnelle.

 0 and “combined score” ≥ 700)48. Then, we kept only one representative of PPIs that were similar to each other. After filtering, we selected 5670 random PPIs (tenfold the number of positive cases) to use as negative examples in the evaluation dataset./p>

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