Cartographie du réseau d'interactions protéiques de la machinerie de transcription dans les cellules humaines

Les protéines sont les macromolécules les plus polyvalentes de la cellule. Elles jouent un rôle fondamental dans la majorité des processus biologiques à travers la formation de complexes multi-protéiques. Durant la transcription, une multitude de facteurs sont impliquées dans le contrôle de l’activité des complexes ARN polymérases. Notre laboratoire s’est intéressé au réseau d’interaction de la machinerie de transcription des ARN polymérases nucléaires, dans le but de mieux comprendre leurs mécanismes de régulation. Pour ce faire, une procédure protéomique comprenant la purification de complexes protéiques par affinité couplée à la spectrométrie de masse et à l’analyse bioinformatique a été développée. La méthode de purification TAP (Tandem Affinity Purification) a été adaptée pour permettre la purification de complexes protéiques solubles assemblés in vivo à partir de cellules humaines. L’objectif de mon projet de maîtrise était de purifier le complexe de l’ARN Pol I ainsi que de poursuivre l’expansion du réseau d’interactions protéine-protéine de la machinerie de transcription de l’ARN Pol II humaine. À l’aide des protéines POLR1E, TWISTNB, POLR2E, PFDN4, MBD2, XPA, CAND1 et PDCD5 étiquetées (TAP-tag) exprimées dans des lignées cellulaires ECR-293, plusieurs complexes protéiques solubles ont été purifiés et analysés par spectrométrie de masse. Les interactions protéiques ont été triées et validées bioinformatiquement pour donner en final une liste d’interactions ayant un haut degré de confiance à partir de laquelle des réseaux d’interactions protéine-protéine ont été créés. Le réseau créé au cours de ce projet connecte plusieurs composantes de la machinerie transcriptionnelle tels que les ARN Pol I, II et III, les complexes RPAP3/R2TP/prefoldin-like, TRiC/CCT, Mi-2/NuRD et des facteurs de transcription et de réparation de l’ADN. Ce type d’analyse nous a permis d’identifier et de caractériser de nouveaux régulateurs de la machinerie de transcription de l’ARN Pol I et II et de mieux comprendre son fonctionnement. Proteins are the most versatile macromolecules of the cell. They play a fundamental role in the majority of biological processes through the formation of multiprotein complexes. During transcription, a multitude of factors are involved in the control of activity of RNA polymerases. Our laboratory was interested in defining the nuclear RNA polymerases transcription machinery interaction network to better understand their regulatory mechanisms. To do so, a proteomic procedure that allows affinity purification of protein complexes coupled to mass spectrometry and computational data analysis was developed. The tandem affinity purification procedure has been adapted for the purification of soluble protein complexes as they likely exist in live mammalian cells. The aim of my master project was to purify the RNA Pol I complex as well as to further pursue the expansion of the protein-protein interaction network of the human RNA Pol II transcription machinery. By using POLR1E, TWISTNB, POLR2E, PFDN4, MBD2, XPA, CAND1 and PDCD5 TAP – tagged proteins expressed in EcR-293 cell lines, multiple soluble protein complexes were purified and analyzed by mass spectrometry. Protein interactions have been sorted and validated computationally. High-confidence dataset of interactions were used to build the protein-protein interaction networks. The network created for this project connects several components of the transcriptional machinery such as RNA Pol I, II and III, RPAP3/R2TP/prefoldin-like, TRiC/CTC, Mi-2/NuRD complexes and DNA repair and transcription factors. This type of analysis allowed us to identify and characterize new regulators of RNA Pol I and II transcription machinery and to better understand its functioning.

Keyphrases: Machinerie de transcription, ARN polymérase, Purification TAP, Partenaires d'interactions, Réseau d’interactions, Transcription machinery, RNA polymerase, TAP purification, Interaction partners, Interaction networks