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Mesure, sans contact, des forces agissant sur les protéines dans les microdomaines membranaires.

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Academic year: 2022

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Mesure, sans contact, des forces agissant sur les prot´ eines dans les microdomaines membranaires.

Masson1, Casanova2, Turkcan2, Voisinne1, Popoff1, Vergassola1, & Alexandrou2

1 Institut Pasteur, 25/28 rue du Docteur Roux, 75116, Paris France

2 Ecole Polytechnique, 91128 Palaiseau, France jbmasson@pasteur.fr

Ces derni`eres ann´ees le mouvement des prot´eines et des lipides dans les membranes cellulaires ainsi que les liens entre ces mouvements et leurs diverses fonctions ont attir´e un grand interˆet [1]. Les avanc´ees faites sur le marquage des prot´eines, tout particuli`erement celles dans le domaine des nanoparticules et des quantum dots permettent de suivre leurs trajectoires pendant de longues p´eriodes. La plupart des analyses de trajectoires se font par l’interm´ediaire de l’´etude de la d´eviation standard en fonction du temps. Cependant, un grand nombre d’information suppl´ementaires est stock´ee dans la trajectoire compl`ete et peut ˆetre exploit´ee.

Un des aspects importants et souvent n´eglig´e, car peu accessible par la d´eviation standard, est la pr´esence de champs de forces agissant sur ces prot´eines. Nous proposons une m´ethode g´en´erale bas´ee sur des inf´erences bay´esiennes [2] qui permet d’extraire, `a partir de trajectoires de nanoparticules, des cartes de forces agissant sur les prot´eines. Ces inf´erences donnent de bons r´esulats avec des distributions

`

a post´eriori de forces tr`es ´etroites et des convergences tr`es rapides.

La mod´eisation est simple : la prot´eine est consid´er´ee comme un marcheur Brownien ´evoluant dans un champ de force. La probabilit´e d’aller d’un point `a un autre est gourvern´ee par l’´equation de Smoluchowski [3], ce qui rend l’inf´erence facilement applicable car il existe de nombreuses solutions exactes `a cette

´

equation. Le domaine dans lequel ´evolue la prot´eine est discr´etis´e et les forces sont suppos´ees constantes dans les sous domaines correspondant. Ainsi la distribution `a post´eriori de l’ensemble des param`etres, U, connaissant la trajectoire,T, vautP(U|T) =Qn

i,j=1P(Fi,j, D|T) ouFi,j est le vecteur force du sous domaine (i, j) et Dla diffusivit´e du couple prot´eine-nanoparticule et

P(Fi,j, D|T)∝ Y

µ:rµ∈Si,j

exph

(rµ+1−rµ4D∆t−Fi,j∆t/γ)2i

4πD∆t . (1)

ou r donne la position de la biomol´ecule, µ indexe les diff´erents temps et ou le produit est restreint aux temps ou la biomol´ecule est dans le sous domaine (i, j). Ainsi l’optimisation de l’inf´erence reste un processus non-lin´eaire mais s´eparable par partie sur chaque sous-domaine.

Nous avons test´e cette technique exrimentalement [4] sur le recepteur transmembranaire de la toxine de cellules MDCK. il fut marqu´e par des nanoparticules d’oxyde de lanthanide recouvert de fonctions amines et suivi pendant plusieurs dizaines de secondes `a la r´esolution de 50 images par secondes. Les r´esultats r´ev`elent des champs de forces complexes remettant en cause le mod`ele du pure confinement des prot´eines par le cytosquelette.

R´ ef´ erences

1. M.J. Saxton, Single-particle tracking : connecting the dots,Nature Methods.,5671 (2008).

2. D.J. McKay, Information Theory, Inference, and Learning Algorithms,Cambridge University Press, (2003).

3. H. Risken, The Fokker-Planck Equation : Methods of Solutions and ApplicationsSpringer, (1989).

4. J.-B Massonet al, Inferring maps of forces inside cell membrane microdomains,Phys. Rev. Lett., (2009 to be publshed) .

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