Résumé:
Pseudomonas aeruginosa est l'un des agents pathogènes les plus courants, associés aux infections nosocomiales, est également doté d'un arsenal de facteurs de virulence dont la majorité est régulée par un système de signalisation intercellulaire appelé « Quorum-Sensing ». Avec le développement des techniques de microbiologie moléculaire, de génomique et de protéomique, il y a une grande avancée dans les connaissances relatives aux mécanismes et modes d’action de la virulence et sa régulation. Ainsi les banques de données, notamment NCBI (National Center for Biotechnology Information) présente dans ses bases des milliers de données et d’informations sur les aspects génétiques impliqués dans ces mécanismes, ainsi que sur les structures protéiques associées à ce pathogène. Devant ces ressources, il devient indispensable de faire appel aux études in silico pour analyser et tirer profit de ce réservoir d’information qui s’enrichit de jour en jour. L'objectif de la présente étude est de mettre en évidence l'importance de l'étude bioinformatique (in silico) dans ce genre d’étude. Nous avons tenté, par notre travail, de comprendre l’avantage et les aspects moléculaires liés aux gènes et protéines impliqués dans les processus de quorum sensing et de virulence chez Pseudomonas aeruginosa, à travers les possibilités d’analyse offertes et les outils disponibles et appliqués sur la plateforme NCBI, en ligne.
Notre investigation, in silico sur les protéines régulatrices LasR et RhlR du Quorum Sensing et les gènes toxA et LasB de la virulence chez Pseudomonas aeruginosa consiste à réaliser une prédiction des structures des protéines, plus une recherche de similarités de séquences, en utilisant les logiciels BLASTp et BLASTn, afin de déterminer la phylogénie des protéines LasR et RhlR et les gènes toxA et LasB en utilisant les méthodes de calcul des distances, selon NJ (Neighbor Joining) et EM (évolution minimale). Les principaux résultats acquis confirment que les facteurs de virulence ainsi que leurs mécanismes moléculaires de régulation du QS offrent une opportunité pour développer de nouvelles stratégies thérapeutiques, d’une meilleure stabilité. L’analyse in silico constitue un moyen indispensable pour élucider les aspects génomiques des communautés bactériennes, que ce soit dans leurs fonctionnalités et de leurs exploitations biotechnologiques
