le grade de docteur és-sciences
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UNIVERSITE LOUIS PASTEURSTRASBOURG 1
1985
THE8E
présentée à
L'UNIVERSITE LOUIS PASTEURDE STRASBOURG
pour obtenir
LE GRADE DE DOCTEUR és-SCIENCES
par
Claude FAUQUETChargé de Rechercheà l'ORSTOM
TI TI co IE§§AJI ]))E CCILA§§TIJFTICCATTI(Q)N ]))IE§lFIHI1fT(Q)VIIffius
lFAffiILIEtUffi JFffi(Q)1rIEIINJE CCAlF§II]))AIIffiIE
Soutenue le 19 Décembre 1985 devant la commission d'examen
M. Y. BOULANGER PrésidentM. B.D. HARRISON ExaminateursM. L. HIRTH "Melle G. LEBEURIER "M. M.H.V. VAN REGENMORlEL "
UNIVERSITE lOUIS PASTEURSTRASBOURG 1
Edition FEVRIER 1985
LISTE DES PROFESSEURS, MAITRES DE CONFËRENCES
DIRECTEURS ET MAITRES DE RECHERCHE C.N.R.S. ET I.N.S.E.R.M.
Président Professeur H.DURANTON
Vice-Présidents Professeur M.ROOSProfesseur C.CONRAUXM.de Rech. A.CORET
Présidents Honoraires Professeur G.OURISSONProfesseur P.KARLIProfesseur F.MARCOUX
Secrétaire Général Monsieur G.KIEHl
U.f.R. DES SCIENCES MEDICALES
U.f.R. des Sciences MédicalesU.f.R. des Sciences Biomédicales
Doyens honoraires: J.CALLOT. J.CLAVERT. F.ISCH. M.DORNER.
DirecteurDirecteur
Jean-Marie MANTZJean SCHWARTZ
Professeurs honoraires: A.BASSET. P.BEYER· P. BUCK· J.CALLOT. J.CLA'VERT· E.FORSTER· G.GREINER. A.JUNG· T.KAMMERER· P.MANDEL· H.METZGER.A.ROHMER· F.ROHMER. E.SCHNEEGANS· J.SEROR· F.STEPHAN· J.VEDRINE . R.VC'EGTLlN· JWARTER . GWINCKLER.
Prof_urs :
M.ADLOFF Chirurgie généraleN.APROSIO Anatomie et OrganogénéseC.ARON Histolog.eL.ASCH Rhuma'ologieA.BATZENSCH LAGE R Analomle pathologiqueM.BIENTZ Eoidtmiologie et prl!'YentionP.BLOCH RadiologieR.BLOCH PharmacologieR.BOCKEL Hépatologie. Ga.trc>-<lnltrologieCI.BOLLACK UrologieA.BRINI OphtalmologieA.BRONNE R ClinlQua ophtalmologiqueF.BUCHHEIT NeurochorurgieG.BURGHARD Clin.et Prophylaxie de la tuberculP.CHAMBON BiochimieJ.CHAMBRON PhyslQua biologiqueM.CHAMPY StomatologieA.CHAUMONT Méd.Ltgale et Méd.SoclaleM.COLLARO Clinique neurologiqueC.CONRAUX OtO Rhino LaryngologieP.DELLENBACH GynécoL et ObstétrIQueM.DORNER Clin. Médicale BR.EBTINGE R Psychiatrie infantileM.FABRE HlstologiaL.FINCKE R Clin. médicale B CardiologieR.GANDAR Clin. gynécol. et obstétricaleP.GAUTHIER·LAFAYE Anesthésiolog..J.P.GE RHARD OphtalmologieJ.GRENIER Chirurgie généraleE.GROSSHANS Chn.dermatoLe' SyphiligraphiQueP.HABE RE Y PhYSIologie
J.HERANL.HOLLENDE RJ.L.IMBSM.IMLERF.ISCHL.ISRAELD.JAECKH.JAHNM.JESE LJ.JUIFP.KARLIBKELLERF.KEMPFLKEMPF
1
T.T.KIENR.KIENYA.KIRN
1
J.G.KORITKEM.KREMERD.KURTZG.LANGY.LE GALJ.M.LEVYJ.M.MANTZF.MARCOUXJ.MARESCAUXCh.MARXS.MAYERJ.MEHLG.METHLIN
Mée.et Chi' .expérim.et comparéeChirurgie digestIve et généralePharmacologieMédecine interneRééducation fonctionnellePs'{chiatrie d'AdultesChirurgie généraleNéph rologieRééducation fonctionnellePédiatrie et PuéricultureNeurophysiologieClin.gynécol. et obstétricaleRadiologieOrthopédie et TraumatologieParasitologiePathol. e! Clin, Sémiol. chlrVirologieAnatomie normaleParasltol. e! pathologie tropicaleNeurologieOrthop et traumatologieAnatomie pathologIqueP'dlatrle. G'nétlQu8 médicaleR'animatlon m'dlcaleM'declne du travatlHistologiePhysiologieH'matologieMédecine du travailPhysIque biologique
B.METZR.MINCKG.MORANDF.OBERLINGJ.C.OTTENIE.PHILIPPER.RENAUDP.REVILLEP.REYSJ.RITTERE.ROEGELJV.RUCHY.RUMPLERA.SACREZP.SAUVAGEG.SAVAG.SCHAFFE.SCHVINGTJ.SCHWARTZA.SIBILLYH.SICKL.SINGERD.STORCKJ.D.TEMPEG.VINCENDONA.WACKENHEIMJ.PWAL TE RPWARTERJ.P.WEILLD.WILLARDJ.PWITZ
Physlolog.e appl iQuéeBact'ooL Viral. Immuno!. gén.Chirurgie thoraciqueMaladies du sangAnesth'slologieAnatomie pathologiqueGynécologie el obU'tr1QU8Endocrinol. métabol. It Nutrit.Chir.g6n. HOp.L.Pasteur . ColmllrGynécol. et ObstétriquePneumologie phtisiologieBiologIe médicaleEmbryol. et Morphol. généraleCardiologieChirurgie infantileChirurgIe géné..alePhysiologieClln.chlr.orthop. at traumat.d'adultesPharmacol.el Médecine e)(;pérlmentaleClinique chirurgicale AAnatomla et organogénésaClinique psychiatrique d' Adul tesClinique médicala ARéanimation médicaleBiochimieRadIologieRadiologieRadiologieGastro-entérol.at hydrol. thérapeu tiquePédiatrie, Génétique MédicaleChirurgie thoraciqua
Prof....urs conventionnés: G.LECLE RC IChim org.1 . A.PETROVIC IPhyslologieL
Manres de Conférences Agrégés:
S.BABIN Ormopédie et TraumatologieP.BAREISS MédecIne InternePBOURJAT RadiologieC.BRECHENMACHER CardiologieJ.M.BROGARD MédeCine InterneC.BURSZTEJN Péd,,·p.ych,,'''.J.CINOUALBRE UrologieA CONSTANTINESCO PhYSIque Boolog'QueJ.P.DUPEYRON AnesthésiologieB.E ISENMANN Chirurgie cardlo,v.1sculalreJF LAME NT OphtalmologieJ.GEtSE RT Péd';Hrle, Génétique mi!'dlcateP.GE RLINGE R Emll'yologleG.HAUPTMANN Immunologie (opt. bloUE .HE 10 Dermalo·vé"érologu:·
AJAEGERPKEHRR.KEILINGJ.KEMPFGKLOTZF.KUNTZMANNJ.M LANGD.MAITROTJ L.MANDE LC.MARESCAUXJ.MARESCAUXJ.MARKJMESSE RCMEYE RH.MONTEIL
Rhnimatlon médicaleOrthopédie et traumatotogleCancérologieBiochimieOto·rhlno laryngologtqueMédeclOe InterneMaladies du sangNeurochirurgieBIOchimieNeurologIeChirurgie généraleBlochlmlp.Pédiatrie, gi"né!tque médicaleChlrurgH:' génPralc8aClérlologll~
J.M.MOSSARDGOBE RTMPATRISG.PAULIMPINGETM RDOSJ.P.SCHIE BE P.G.5CHLAEOEfiJ L.5CHLIENGERC.5TOLLJ.TONGIOJMWARTERA.WILK
Cardiologie et maladies vasculair15VtrologiePsychiaTrie d'adultesPneumologie phllslologieEndocrinologie el maladies métabor.Hlsl0loglePhYSiologiE"Gynécologie et obstétriqueMédeCine internePédiatrie. Génét'Que médicaleRadiologIeNeurologieStomalologle
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Mahre de Conférences Associé: J.H.JAEGER IOrthop'di.).
Mah.... de Conférences Conventionnés: A.MALAN (Phy,i()lo~'e ...,pil.tolre' J.JVOGT IThe,mophy"olog,el
Directeun de Recherche: M.JACOB' (Biochimlel . A.PETROVIC' (PhYSIologie).
Mah.... de recherche:
A.M.AUBE RTIN' VirologIeD.AUNIS' NeurochimieJ.P.CAZENAVE" H6mOlt_A.EBEL -+ Neuroc:him,eJ.M.EGLy • Biologie mol6culaireL.FREYSZ· NeurochimieM.GAUTHERIE • Thermolog;e biomoldiceleY.GOMBOS -+ NllUrochimie
K.HAFFEN-STENGE R 'G.LECLERC-+G.REBEL·R.RECHENMANN"L.SARLIEVE'M.SENSENBRENNER -+J.STEVENIN"
Endocnnolog,eChimie orgeniQueNeurochimi.Biophys. des rayonnementsNeurochimieNeurochimieBiologie moléc.et cellulaire
C.STOCK ·OAMGE' PhYSIologieJ.VELLY.. PharmacologieM.VERGNES' NeurophysiologIeN.VIRMAUX·COLIN -+ NeurochimieJ.J.VOGT -+ Thermophy'iologieAWAKSMAN .. Neurochimie
, LN.S.E.R.M. -+ C.N.RS.
U.E.R, D'ODONTOLOGIE
Directeur Robert FRANK
Profelleurs :
M.OOCOR.FRANK
P.KLEWANSKY
Odontologie conservatrice. endodont;eSciences biologiques (Biochimiel,1 mmunologie, Histologie, Embryologie. Génétique.Anaromfe Pathologique, Bactértologle. Pharmacologie.Parodontologle 1
J.LlTZLE R
J.L.LACOSTE
Prot,",èses lprothhe conjointe, edjointepartielle. prothése complète, prot,",èsemaxillo·facialeOrt,",opédie dento-faciale
Profl!lSeun de premier grade:
C.ALLEMANN Odontologi. conse"' .. endodonti. R.HAAGM.BASTIAN Prothé..s (prothése conjointe. adj.
p.rtielle. prothêse compléte, M.LANGERprbthèse maxillo-faciale
C.BOLENOE R Orthopédie d.nto-fac,aleA.COMTE Odontologie conserv.. endodontie M.LEIZE
Chirurgie buccale. pathol. el tho!rap.. P.NICOLASAnesthésiologie et réanimationProthéses (prothèse conjointe. adj. J.J.ROTHpar t,elle. prothése compléte. A.SCHLIENGERprothèse maxillo.faclale
. idem.J.SOMMERMATER
Chirurgie btJccale, pathol.et thèr8p.,Anesthésiologie et r'animationParodontologieProthèses (prothèse conjointe. adjointepartielle, prot,",ése compljte. prothèsemaxillo-facialePédodontle
Prof_urs de deuxième grade:
P.CAHEN Prévention, épidémiologie, économie de la Santé.Odontologl' I6gale
J.P.CHARLIER Orthopéd,e dento-faciale 1
B.KAESS
H.TENENBAUM
Chirurgie buccale. pathoLet thèrap.,Anesthésiolog,e et réanimetionParodontologie
Mahre de reçherche. LN.S.E.R.M.: A.BELCOURT IOdontologie'
U.E.R. DES SCIENCES PHARMACEUTIQUES
Directeur Alexis GAIRARD
Pharmacie galéniqueBiochimieParasitologieVirologieBiochimie pharmaceutiquePharmacie galéniquePharmacodynamieBactériologieChimie organique
C.MATHISP.METAISB.PESSONP.POINDRONA.STAHLA.STAMMJ.C.STOCLETD.VIOONC.G.WE RMUTH
Pharmacie chimiquePharmacie chimiqueMathématiquesPharmacologieChimie générale et minéraleChimie analytiquePhysiqueToxicologieImmunofogie
L.JUNGJ.C.KOFFELH.LAMIY.LANDRYC.LAPPP.LAUGELG.LAUSTRIATA LUGNIERJ.MALGRAS
PharmacognosieBiologie cellulaireBotaniqueTox icologieBiochimiePharmacodynamiePhysiologiePhysique et biophysiqueChimie organiqueChimie analytique
Doyens honoraires: P.DUOUENOIS· M.HASSELMANN . G.DIRHEIME R • P.METAIS.
Professeun honoraires: P.CORDIE R. JP.EBEL . G.GAZET du CHATELIE R . MHASSELMANN . P.JAEGE R . J.SCHREIBE R
ProfeSleun:
R.ANTONJ.J.BEFORTR.CARBIENE RG.OIRHEIMERG.FERARDJ.L.FRESLONA.GAIRAROD.GERARDM.GOELDNERC.HASSELMANN
Prof_r émérite: J.SCHREIBE R IChimie organiquel.
0wg6 de ClllIn: M.K RISTENSEN (Hygiéne, nutrition et diététiqueL
Prof_r enocié: R.MILLER (Pharmacodynamie).
Profn-..r conventionné: R.HE INTZ IPhermacocinétiquel . B.ROTH·SCHECHTE R (Pharmacodynamie).
Ma"'- de recherche: LN.S.E.R.M. : J.BIETH (Ensymologiel.
U.E.R. DES SCIENCES HUMAINES
U.E.R, de GéographielI,E.R. des Sciences du Comportement et de l'Environnement
Directeur Henri VOGT
Directeur Philippe ROPARTZ
GéographieSciences de l'éducationGtographieGéographie
Profeaeun honoraires: E.JUILLARD· R.RAYNAL.
Prof_n:
J.M.AVENARDL.LEGRANDP.L1MOUZINP.MICHEL
1
A.MOLESH.NONNH.REYMOND
PsychOlogie socialeGtographleGéographie
1
A.TABOURET·KEL.lERM.TARDYJ.TRICARTH.VOGT
PsychologiePsycho-pédagogieGéographieGéographie physique
Mahre de Conférences ConventionMs: J.P.BAUER (Psycho·pédagogie).
Directeur de recherche: C.N.R.S. : S.RIMBERT (Géographiel.
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U.E.R. DES SCIENCES ~CONOMlaUES
Directeur Michel DEVOLUV (Chargé de l'intérim)
SCIences de gestionSciences de gestionSCiences de gestionI
J·J·OBRECHTP.PONCETJ.THEPOTI
R.DOS SANTOS FERREIRA Sc,ences Econom'QuesJ.J.DURAND Sciences EconomiquesG.KOENIG Sciences Economiques
Msth.mS1lQuesSCiences EconomiquesSCIences Economiques
Dovenl honoreires: P.CHAMLEY . J.PFITOUSSI. R.DOS SANTOS FERREIRA. J.L.GAFFARD.
Prof_urt honoreirel : A.CHABE RT . P.CHAMLEY.
Profesillurs :P.ARTZNERF.BILGERPCOHENDET
Professeurs émérites: A.CHABE RT ISciences EconomiQues! . P.CHAMLEY ISciences EconomiQuesl.
ProfeIMurs allocié.: W.HILDENBRAND· J.P.VIAL.
Profesleur conventionné: R.UHRICH IEc.rég. e,europ.r.
Chargé. de conférence.: J.ARROUS· R.ERBES.
U.E.R. DES SCIENCES EXACTES
MathématiquesSciences de la MatièreSciences de la Vie et de la TerreSciences du Comportement et de l'EnvironnementEcole d'Application des Hauts PolymèresEcole Nationale Supérieure de ChimieObservatoirePhysique du GlobeEcole Nationale Supérieure de PhysiqueI.U.T.
Directeur Daniel BERNARDDirecteur Henri BENOITDirecteur Thierry JUTEAUDirecteur Philippe ROPARTZDirecteur Morand LAMBLADirecteur Marc DAIREDirecteur Alphonse FLORSCHDirecteur Roland SCHLICHDirecteur Gilbert SUTTERDirecteur Michel GENEVAUX
Doyens honoraires: P.LACROUTE J.H.VIVIEN. G.MILLOT
Professeurs honoraires; J.BRENET· Mm. M.BRINI. J BYE· H.CARTAN C.CHABAUTY· A.CHRETIEN· A.DElUZARCHE· JDENY· Mlle A.GAGNIEU· MlleS.GILLET·GGLAESER . S.GORODETZKY . L Hl RTH . R.HOCART P.JOLY· P LACROUTE . R LECOLAZET· G.LEMEE . P.L·HE RITIE R . A.LICHNE ROWICZ A.MAI LLARD· G.MILLOTL.NEEL G REEB· A ROCHE . RROHME R J P.ROTHE L.SACKMANN· Ch SADRON· HSAUCIER F.SCHALLER· F.STUTINSKY . H.VILLAT· JH.VIVIEN . EtWOLFF .JWUCHER· BWURTZ.
Professeurs :A.ACKERJ.P ADLOFFR.A RMBRUSTE RP.ARTZNE RV.AVANISSIANG.BARBANCONF.BECKE RN.BEFORTG.BELLIARDC.BENEZRAD.BENNEOUINH.BENOITP.BENVENISTED.BERNARDJC.BERNIERJ.BONNINY.BOULANGERJ F.BOUTOTJ.BROSSASR.BROUILLARDCBURGGRAFH.BURNAGEM.CARAH.CARAYOLR.CERFP.CHARTIERP.CHEVALLIERA.CLAUSSA.COCHEM.DAIREH.DANANE.DANIELM.DAUNEJ.DEHANDJ.DEMUYNCKJ.P.DESCLESJ.F.DUFOURDG.DUNOYER de
SEGONZAC (dét.1H.DURANTONJ.P.EBELJ.P.EBERHARTB.EHRESMANNV.ERNJ.FARAUTP.FEDERLIN
AstronomieChimie nuclé<:lIfePhysIqueMathématiquesAnalyse su~rleure
Mathématique!>PhysIque mathématIqueBiochimieBotaniqueDermalo-chlmieMathématiquesPhYSlcoch,mle macromolPhYSIologie végétaleMélh.math.de la physIqueCh,m,P généraleGéophySIque Hlte,neBiochimieMathématiquesChimie m'JCromolécu!Chimie org eT chimie ani\IYIMinéralogieMkamQue des FluidesGéophySIque In,ernt
MathématiquesPhyslc:,ue généraleChimiePhysiqueChimiePhysique nucléaireChim.phy•. indus.el Sc.des Mal.Phys.atom.et phys.du solidePhysique eJllipérlmentaleBiOphYSIqueChimie généraleChimie organiqueInform.fond.et appl.lUnlv.IOInform.tond.et app!.
Géologie
BotaniqueBiochimieMinéralogieBiochimiePhysiqueMathématiquesChimie
IP FELTZ
l
x FERNIOUEJ.G FISCHE RD.FOATAE.FOLLENIUS
IJ·J·FRIEDD.FROELICH
IA.FUCHS
IJ·C.GALLA.GALLMANNF.GAUTIERR.GE RA RD
"
A.GIRAUDEAUC.GOOBILLONA.GOlTZENE
M.GOUNOTMGROSMANNMGROSSY.GUEGUENC.HIRTHJ.C.HUBE RTB.JARRYC.JASCHEKG.JONARDJ.P .JOUANOLOUldét.1F.JUNDTT.JUTEAUC·.KEDINGERA.KIENNEMANNR.KIRSCHF.LACROUTEJ.C.LAFONA.M.LAMBERTM.LAMBLAG.LEBEURIERJ.M.LEHNJ.L.LEIBENGUTHH.LEISMANNJ.LEITE·LOPESP.LEMOINEM.LEROYJ.C.L10NSFLOORJ.LUCASD.MAGNAC
Physiolog'. An,male IJMARTINETMathématiques !:P.MIALHEChimie A.MICHARDMathématIques )M.MIGNOTTEZoolog,e !P.MI RABE LMécan'Que des Fluide. :G.MONSONEGOChimie générale et chimIe PhYS.IB.MORINMécan'Que r."onnelle P.NANOPOULOSldét.1GéologIe BOBRECHTPhys'Que JOSBORN
~h.~~:':t'Ques l~g~~~~TAGCh,mie phys'Que (IUTI IG.OURISSONMathémat'Ques !J.M.PAULUSOptique, phys.atom. et moréc !J P RAMISphys. du sot et cflstallographle (P.RICHARDBotanique !J J.RIEHLPhysiQue !PRIMMELINChimie phYSIque IC.ROBE RTGéophYiiQue internt P.ROPARTZChImie organique IIJ.ROUXMicrob'olog'e G.SCHIFFMANNBiochimie génétique A.SCHMITTAstronomie P.SCHMITIVorologie J.P.SCHWINGM.thém.tiQues M.J.SCHWINGPhys.nucl.et corpusc.el théo.phys J.C.SENSMinér.'ogie M.SIESKINDBioch,mle G.SOLLAOIEChimie app!. et génie chimique J.SOMME RZoologie S.SORINB'ologie végétale GSUTTE RInformatÎQue appliquée C.TANIELANBiologie Y.TARDYCh,ml' générale J.TERRISSEMicrobiologIe J.J.THIEBOLDCh'mle (Collège de Francel D.VIAUDCh~m~e appl et chimie de,S matér IR.VOLTZChImIe J.H.WEILPhys. nuc!. et corpusculaire IG.WEILLCh,mie phY"Que (IUT! RWEISSCh,mie P LWENDE LZoolog,e et Ecolog,e BWILLImmunologIe ICWINTE RGéolog'e .CWIPPLE RPhYSIque
MathemallQuesPhYSIologie animaleGéOlogieInformatiqueChImIePhYSIque theorlQueMathématiques 1ProbabilItés et StatIstiquesMéc~mQue
ChimieElecH. et ElectrotechniquePathologie moléculaire végétaleChImieChImie généraleMathématIques généralesPhysiologIe animaleChimieChimIe organique fi UT)PhysÎQuePsycho·phYSlologieBotaniqueMathématiquesPhYSIquePsycho·physlol.81 physiol.du comp..chimieChimie phYSIquePhys.nucl.et corpulc.8t théof .phys.PhysiqueChimie organiqueChimie appliquéeMathémetiQue.Physique électroniqueChimie appLet chimie de. maté'l'iauJiliGéolog,eChimieBiologie animaleMath'matiQu81PhYlique théoriqueBiochimiePhYSIqueChimiePhysiquePsycho-phYllologieChimiePhyslcoch.de. HauUi Poly~rM
Prof_" '""rites; G.GLAESER (Math.l· L.HIATH (MicrobiologIe) . R.LECOLAZET IPhys. du Globe) . G.MILLOT (Géologie P.,éonto'ogle!.
Prof_r edjolnt: J.sITTLER (Géologlel.
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Professeurs associés:
ZAKCASUK.BHATTP BIRDHBJELKHAGENC.CAMACHOP.CARSKYM.CONSTANTIN
ODtlOue phY5IOU!"PhvslQue nucléaire throrlQueC~'''mle mln~,ale
Electronique el ElectrotechniqueMathématiquesChlmiftChimie organIque
J.GROVEST.HOFMOKLA.KORANYIG LETTAA.MELFI
.P.MEYRUE IS
C~'lIm'e minéralePhysIque nucléaire et C0·puscul<t1rp.M~thpl'T1a1'QUP5Mathp.mallQueSGéochimieRouotlQue pioduc'10UP
L.MEZZA !JASSOL.MORAN LOPEZ
ISATAKEH SCHMIEOH.UMEMURAH YEH
B.och,mlePhVIIQueMilthématlqup~
PhysIqueMathématiquesG~ochlmle
ProfesMUrs conventionn": P.OEJOURS (Physiol.resp".1 . Y.NAKATANI (Ch,m,el· P.SMIGIELSKI (PhysiQueJ.
Anronomes lIdjoinu: A.FLORSCH . A.FRESNEAU (dét.1 . M.JASCHEK.
Physiciens lIdjoinU (Physique du Globe' : PHOANG TRONG (Géophysique ,nt.1 . R.MONTIGNY IGéophysoque ,nU.
Directeurs de recherche C.N.R.S. :
P.ALBRECHT ChimieJ.F .BIELLMANN ChimIeS.CANOAU PhysiqueP.OEJOURS PhYSIologie respira.oiroM.FRANCK-NEUMANN Chimie organiqueJ.HOFFMANN Biologie animalaA.K.NIPPE R PhysiQUe nuel. et corpusculaireA.KOVACS Phylicochimie macromoléculaire
M.I'_ de recherche C.N.R.S. :
J.LAHAYEG.MAIAEJ.MAACHALA.J.P.MEYE RP.A.MEYERA.POATEP.REMPPA.SCHLICHP.SIFFERT
Coordination et catalyseChimiePtiysicochimie macromoléculairePhysique des solidesMathématiquesBiologie cellulairePhysicochlmie macromoléculaIreGéophysique marinePhysique nucl. et corpusculai re
A.SKOUL 1OS Physicochimie macromoléculaireM.VAN AEGENMORTEL VirologieR.VAAOaUI PhYlicochimie macromolkulaireA.VEILLARO Chimie moléculaireR.ZANA Physicochimie macromolécuta;reW.S.ZHOU Astr. environnement planétaireA.ZUKE A Physique .héoriQue
O.MOAAST.MULLERG.MUNSCHYE.PAPIRER
jH.PAOUET
.MPATY
1
P.PEVETC.PICOT
MLAGUEUXB.LANGJ.LANGP.LAUAENTC.LEAAY"'.LEVYJ.LLOOAYB.LOTZB.LUUA.MALANE.MARCHALP.MAATINOTYJ.C.MERDINGERC .MIOSKOWSKI
J.Ch.ABBEJ.J.ANOREE.ASLANIOESH.BARREAUF.BECKG.BECKJ.P.BECI(J.P.BEHRM.BENAROH.BRAUNP.BRAUNSTEING.BURKAROM.C.CAOEVILLEH.CALLOTF.CANOAUJ.CHEVELLIERM.R.CHEVALLIERN.CLAUERJ.P.COFFINA.CORETM.CROISSIAUXE.CROUSEC.OECKERO.OISOIERJ.OOUBINGE RF.OURSTR.E:~RBURGE RS.EL KOMOSSJFLECKBFRANCOISJ.FAANÇOISE.FAANTAJ.M.FAIEOTB.FAITIGR.FUCHSJ.C.GALINY.GALLOTJ.GANGLOFFJ.P.GERBE RR.GlEGECGIGOT
Physiooch.des in.erac'.e. inlOrfaces H.GIAAAOPhyslcochimie macromol6culaire P.GAAMAINPhYs'Que nucléaire et corpusculaire J.B.GRUNPhilo.,EpiSlémoI.HiSl.dfl Sc.e. Tech. H.GUILLEYPhysiQUe nucléaire et corpusculaire F.HAASBiochimie J.HE AZPhysiologie F.HIBOUChimie L.HILAIREChimie Quan'iQue G.JENNE APhYliQue nucléaire et corpulCulaire G.KAUFMANNChimie G.KEITHBiochimie végétale H.KESSLERPhysique des solide. J.P.KINTZINGEAChimie B.KOCHPhy.icochimio macromolécula..e E.KOCHANSKIPhysique nucléeire et COrpulCulaireBiologie cellulaireGéologiePhysiQue nucléaire et corpusculairePhysiquePhysique nucléaire et corpusculaireBiochimie végétaleChimie théorique et macromoléc.Physique nucléai.re et corpusculaireGéologIePhysiologie végétaleCoordination et catalysePhYSIQueVirologiePhyslcochimie macromoléculairePhyslcochlmie macromoléculairePhysicochimie moléculairePhyslcoch.des interact.et interfacesVirologieBiophysiquePhysicochimie macromoléculairePhysicochtmie macromoléculaireBiochimiePhysique nucléaire et corpusculaireBiochimieVirologie
Physiologie respiratoirePhysicochimie macromoléculairePhYliQueBiochimie. Biologie végétalePhysiQue nucléaire et corpusculairePhYSicochimie macromoléculairePhysique nucléaireChImie physiqueChimieChimieBiochimieMatérieux inorganiQuesChimiePhysiologieStruct.et dynam.moléculChimie de coordmatlonBIO organismes:'dévCristallographiePhysicochlmie macromoléculairePhyslol. comparee des r~gulatlons
Physlol. comparée des régulationsP"'.ysiQueMathématiquesPhysicochimle macromoléculaireChimie organiquePhYSIOlogie resplr2tOIrePhyslcoch. mo/écu Let macromol.Sc. PhYSique pour l'IngénieurPhysique "ucléalreChImie
ChimiePhYSIque nuc'~alre et corpusculairePhYSIqueChimie théor. et macromol.G~ologie
PhYSIque nucléaire et corpusculaireZoologiePhysÎcochlmle macromléculalre
'L.PINCK VirologieP.POIX ChimlOJ.POUYET BiophysiqueB.AEES ChimieJ.AEINBOLT BiochimieP.REMY BiochimieK.AICHAADS VirologieJ.AICHERT Physique nucléa". théoriqueJ.RINGEISSEN PhysiqueO.AOHFAITSCH Phy.omorphogénéseJ.P.AOTHlw'Oir.lI1lt.Aan) Phys'cochimie macromoléculaire
IJ.P.SAUVAGE Ch,mie p~Y"Que
A.SCHANTZ Phys.olog'e végé.aleF.SCHEIBLING Physique nucléa"e e. corpu.culaireF.SCHUBER Chim'e organiQuaN.SCHULZ Physique nucléaire et corpusculaireC.SCHWAB PhysiqueO.SCAIVENE A Sc. phys. pour l'Ingénieur
1 A.SEL TZ PhYSIque nucléaire et corpusculaire
1
B.51 F FE AT C?ordIM8t.ion et catalyseP.SIMPSON B,o organlSmes/dév.C.SITTLE R Géolog,e
IA.SOLLAOIE Ch,mieM.E.STOECKEL BIOl. des interactions cellulaires
1
C.STRAZI ELLE PhYSlcochîmie macromoléculaireM.SUFFEAT PhYSIQue nucléaire et corpusculaire
IJ.C.THIEARY Ch;mielK.TRAORE PhysicoChln1le a.tomiQue et ioniquei..l.P.VIVIEN PhYSIque nucréaHe et corpusculaireIp.WAGNER Physique nucléaire et corpusculaire
IG.WALTER Physique nucl~alre et corpusculaireFWEBER Géolog,e
,IJ.PWENIGER Zoologi.MWeSTPHAL GéophYSIque
!J.C.WITTMANN Chimie théor. et macromol.iJ WITZ B,ologle cellulaIreiR.WOLFF ChimIeiJ.P.ZIELINGE A Phys,queiLZILLIOX Mécanique des Fluides
REMERCIEMENTS
Les recherches qui font l'objet de ce mémoire ont été effectuées sur le Centred'Adiopodoumé en Côte d'Ivoire au laboratoire de Phytovirologie de l'ORSTOM, dont lesiège est à Paris.
Je suis reconnaissant à Monsieur le Ministre de l'Education Nationale et de laRechreche Scientifique de Côte d'Ivoire d'avoir accepté que ce programme de recherches'effectue sur le territoire de la Côte d'Ivoire, et de n'avoir rien fair qui puisse gêner sondéroulement.
Monsieur le Professeur L. HIRTH, mon Directeur Scientifique, a décidé de lacréation de ce laboratoire de Virologie des plantes en 1968, il a choisi ce programme derecherche et il m'a confié une partie de sa réalisation, qu'il en soit ici respectueusementremercié. Je lui suis également reconnaissant d'avoir accepté de juger ce mémoire avec toute satrès grande compétence, et je tiens à lui présenter ici l'hommage de mon profond respect et dema très haute considération.
A Monsieur le Professeur BOUlANGER, Président du jury,A Mademoiselle le Professeur LEBEURIER,Au Docteur HARRISON, .Au Docteur VAN REGENMORTEL,
Que tous les membres du jury veuillent agréer l'expression de ma gratitude pourl'honneur qu'ils mefont de lire et dejuger ce travail.
Au Dr BD. HARRISON, en particulier, j'adresse toute ma reconnaissance pouravoir accepté d'être mon Parrain Scientifique au sein de l'ORSTOM, pour avoir toujoursmontré de l'intérêt pour mes recherches, pour avoir toujours été très patient avec la correctionde nos publications pour lesquelles il a toujours été extrêmement méticuleux et surtout pourm'avoir fait bénéficier de son immense compétence.
Je tiens à rendre un chaleureux hommage au Dr A.J. GIBBS qui dans unmoment difficile m'a apporté un très réel soutien, la compétence de ses conseils et un supportscientifique très actifqui m'a parfois sauvé du découragement.
Les fructueuses et amicales discussions que j'ai pu avoir avec le Dr K.R. BOCKau Kenya, m'ont permis de progresser dans mon travail, qu'il en soit ici grandement remercié.
Que le Professeur Y. BOUlANGER pour avoir accepté que les analyses deprotéines se fassent dans son laboratoire, et que le Dr REINBOLT pour avoir participéactivement à leur réalisation, soient remerciés.
Que mon collègue J. DEJARDIN, biométricien à l'ORSTOM, qui a conduit lesanalyses statistiques indispensables à la seconde partie de mon travail, soit assuré de ma réelleet sincère gratitude.
Je remercie vivement J-C THOUVENEL, mon collègue de tous les jours, avecqui j'ai réalisé une grande partie de ce travail, ainsi que tous mes collègues Phytovirologues del'ORSTOM et du LPRC (Laboratoire de Phytovirologie des Régions Chaudes) pour leurapport personnel à l'inventaire des virus de Côte d1voire. je remercie en particulièr mon jeunecollègue D. FARGETTE qui, dans les moments de découragement, m'a toujours encouragé àpersévére
Mes remerciements vont aussi au Dr MN. SHORT qui m'a fourni la quasitotalité des résultats (non publiés) sur les potexvirus sans lesquels un groupe important auraitété absent, ainsi que le Dr L. DOUINE-QUIOT qui m'a donné de nombreuses valeurs deCMV. .
Merci également à tout le personnel du laboratoire de Phytovirologied'Adiopodoumé et à tout le personnel administratif de l'ORSTOM pour m'avoir aidé. Demême je suis reconnaissant au personnel du service des éditions de l'ORSTOM pour avoircontribué à l'édition de I1nventaire et de ce mémoire.
A Monsieur le Professeur WEILj'adresse ma respectueuse et profonde gratitudepour m'avoirfourni les renseignements et les conseils nécessaires sans lesquels je n'aurais puprésenter ce mémoire.
Enfin je remercie chaleureusement mon ami Lothaire PINCK, Directeur deRecherche à I1BMC de Strasbourg pour m'avoir toujours et en toutes circonstances aidé, sanslui cette thèse n'auraitpu être soutenue.
Je dédie cette thèse à Claire, Emilie et Adrienpour avoir attendu leur mari et père
pendant de longues heures.
AVERTISSEMENT
En raison de la nature du sujet traité, nous avons choisi pour la nwnérotation deschapîtres, sous-chapîtres... une nwnérotation dite anglosaxonne, si elle a l'avantage d'être trèsrigoureuse, el/e a l'inconvénient d'avoir parfois un nombre de chiffres assez grand qui peutprêter à confusion et nous nous en excusons.
Etant donné le nombre imponant de tableaux et de figures il ne nous fut paspossible de les insérer dans le texte, nous les avons donc regroupés à lafin de chaque chapître(sauf pour les introductions et conclusions). En toute rigueur il eût fallu conserver pour cesfigures la même nwnérotation anglosaxonne que pour le texte mais pour des raisons pratiquesévidentes nous avons préféré leur donner une numérotation spéciale et simple al/ant de 1 pourle premier paragraphe à 8 pour le huitième paragraphe.
Pour ce qui concerne la bibliographie, afin d'éviter un regroupement général detoutes les références à lafin du mémoire et afin que le lecteur puisse retrouver plus facilementles références recherchées nous les avons données à la fin de chaque chapître (2.J ., 2.2., 2.3.et 2.4.).
A la fin de chaque paragraphe le lecteur trouvera une table qui peut parfoisremplir de nombreuses pages, el/es représentent une matrice de distances entre les virus deplantes, ces tables sont trop volumineuses pour être publiées dans les revues et par ailleursc'est actuel/ement la seule "mesure" de distance que l'on puisse avoir pour tous les phytovirus,par conséquent nous avons décidé de les publier dans ce mémoire.
Ce mémoire contient deux chapîtres en Anglais, ceux-ci correspondent à deuxarticles en cours de publications dans 1ntervirology et nous n'avons pas jugé utile de lestraduire, que les lecteurs que cela peut gêner veuil/ent bien nous pardonner.
Si la classification des virus de plantes n'est pas encore adoptée par tous leschercheurs, l'usage des "acronimes" comme noms de virus, bien que largement répandu, nefait pas non plus l'unanimité et comme il n'y a pas encore de réglementation dans l'élaborationde ces "acronimes" on peut noter certaines différences d'un auteur à un autre. Afin de limiterles confusions nous donnons avant le sommaire une liste des "acronimes" utilisés ainsi queleur signification. De même l'orthographe des noms de virus est rien moins que variable, nousen avons choisi une qui utilise une majuscule pour la première lettre du premier mot du nom,nous ne prétendons pas que ce soit la plus usitée ou la plus valable.
SIGLES
ADDAD - Association pour le Développement et la Diffusion del'Analyse des Données
CMI/AAB - Commonwealth Mycological Institute/ Annals of AppliedBiology
ORSTOM - Institut Français de Recherche Scientifique pour leDéveloppement en Coopération
ICTV - International Committee on Taxonomy of Viruses.
LISTE DES ABREVIATIONS DE NOMS DE VIRUS
AMV Alfalfa mosaic virus HCIRSV Hibiscus chlorotic ring spot virus
APLV Andean potato latent virus HMV Hypochoeris mosaic virus
AsysMoV Asystasia mottle virus HRV Holmes ribgrass virus
BBMV Bread bean mottle virus KYMV Kennedya yellow mosaic virusBBSV Broad bean stain virusBCMV Bean common mosaic virus LMV Limabean mosaic virus
BeMV Belladonna mottle virusBMV Brome mosaic virus MacMV Maclura mosaic virus
BNYW Beet necrotic yellow vein virus MDMV Maize dwarf mosaic virusBPMV Bean pod mottle virus MESV Maize eye spot virus
BSMV Barley stripe mosaic virus MSV Maize streak virus
BYMV Bean yellow mosaic virusBYSV Bean yellow stipple virus NMV Nandina mosaic virus
BYV Beet yellows virus NVMV Nicotiana velutina mosaic virus
CABMV Cowpea aphid-borne mosaic virùs OMV Okra mosaic virusCaMV Cauliflower mosaic virus ORSV Odontoglossum ringspot virusCanMV Canavalia mosaic virus OYMV Ononis yellow mosaic virus
CarMV Carnation mottle virusCarRSV Carnation ringspot virus PAMV Potato aucuba mosaic virusCCMV Cowpea chlorotic mottle virus PaMV Panicum mosaic virusCCV Chara corallina virus PCV Peanut clump virusCGMMV Cucumber green mottle mosaic virus PEMV Pea enation mosaic virusCLV Cassava latent virus PIMV Plantain mosaic virus
CMV Cucumber mosaic virus PIVX Plantago virus X
CMMV Cocksfoot mild mosaic virus PMTV Pota10 mop-top virusCNFV Carnation necrotic fleck virus PMV Pea mosaic virusCFMV Coskfoot mottle virus PNMV Psophocarpus necrotic mosaic virusCoYMV Cocoa yellow mosaic virus PNRSV Prunus necrotic ringspot virusCPMMV Cowpea mild mottle virus PRSV Passiflora ring spot virusCuMV Cucurbita mosaic virus PSBMV Pea seed borne mosaic virusCuNV Cucumber necrosis virus PSV Peanut stunt virusCV4 Cucumber virus 4 PVMV Pepper veinai mottle virusCYMV Clover yellow mosaic virus PVS Potato virus SCYW Clitoria yellow vein virus PVX Potato virus X
PVY Potato virus YDAHLE Tobacco mosaic virus, souche Dahlemense PWV Passionfruit woodiness virusDMV Dulcamara mottle virusDYMV Desmodium yellow mottle virus RSV Rice stripe virus
RSNV Rica stripe necrosis virusEMV Eggplant mosaic virus RYMV Rica yellow mottle virusEryLV Erysimum latent virus
SaCV Saguaro cactus virusFMV Frangipani mosaic virus SBMV Southern bean mosaic virusFoMV Foxtail mosaic virus SBWMV Soil borne wheat mosaic virus
SCMV Sugarcane mosaic virusGaMV Galinsoga mosaic virus ScrMV Scrophularia mottle virusGCV Groundnut crinkle virus SHMV Sunn-hemp mosaic virusGEV Groundnut eye spot virus SOV Sammons opuntia virusGGMV Guinea grass mosaic virus SoMV Sowbane mosaic virusG-TAMV Tomato aucuba mosaic virus. souche G SPMV Sweet pea mosaic virus
LISTE DES ABREVIATIONS DE NOMS DE VIRUS
SPMMVSqMVSTNV
T2MVTMtVTAVToBSVTEVTGMV-ATMVTNDVTNVToMVTomRSVToRSVTRVTSVTuAMVTuCVTUMVTYMV
U2
VMVVoDMVVoMVVoNMV
WCMVWCuMVWMV
YMVY-TAMV
Sweet potato mild mottle virusSquash mosaic virusSatellite tobacco necrosis virus
Tobacco mosaic virus, souche T2Tomato aucuba mosaic virusTomato aspermy virusTomato bushy stunt virusTobacco etch virusTomato golden mosaic virus, souche ATobacco mosaic virusTobacco necrotic dwarf virusTobacco necrosis virusTomato mosaic virusTomato ringspot virusTobacco ringspot virusTobacco rattle virusTobacco streak virusTulare apple mosaic virusTumip crinkle virusTurnip mosaic virusTurnip yellow mosaic virus
Tobacco mosaic virus, souche U2
Viola mottle virusVoandzeia distorsion mosaic virusVoandzeia mosaiq virusVoandzeia necrotic mosaic virus
White clover mosaic virusWild cucumber mosaic virusWatermelon mosaic virus
Yam mosaic virusTomato aucuba mosaic virus, souche Y
%AAAACACPADADNALAARGARNASPbCAACAHCMCPCYSdDNAFGLUGLYHHCIHclHISHMSHOPILEkbkdLEULiCILYSMETminNAANaOHnmolesPAGEPCPHEPMPMpcPRORNASDASOSSERTHRTRPTYRUVVALIlmoles
ABREVIATIONS
PourcentageAcides aminésAmino acid compositionAnalyse en composantes principalesAnalyse discriminanteAcide Desoxyribo NucléiqueAlanineArginineAcide Ribo Nucléique.Acide aspartiqueBasesComposition en acides aminésClassification Ascendante HiérarchiqueClassification MultidimensionnelleCoat protein ou capsid proteinCystéineDaltonDesoxyribo Nucleic AcidTest de FisherAcide glutamiqueGlycineHeureHydrolyse chlorhydriqueAcide chlorhydriqueHistidineHydrolyse méthane sulfoniqueHydrolyse avec oxydation performiqueIsoleucineKilo-basesKilo-daltonLeucineChlorure de lithiumLysineMéthionineMinuteNombre de résidus acides aminés
Hydroxyde de sodiumNanomolesPoly Acrylamide Gel ElectrophoresisProtéine capsidairePhényl-alaninePoids moléculairePoids moléculaire de la protéine capsidaire
ProlineRibo Nucleic AcidStepwise Discriminant analysisSodium Dodecyl SulfateSérineThréonineTryptophaneTyrosineUltra violetValineMicromoles
SOMMAXJRJE
2. ESSAI DE CLASSIFICATION DES PHYTOVIRUS PAR LEURPROTEINE CAPSIDAIRE 1
2.1. INTRODUCTION '" '" , , 5
2.2.ACQUISITION DES DONNEES SUR LA COMPOSI110N EN ACIDESAMINES DES PROTEINES. CAPSIDAIRES DE PHYTOVIRUS 25
2.2.1. DONNEES BIBLIOGRAPHIQUES 29
2.2.2. VIRUS ISOLES EN COTE D'IVOIRE. 29
2.2.2.1. METHODES 302.2.2.1.1. PURIFICATION DES ViRUS 302.2.2.1.2. PURIFICATION DES PROTEINES CAPSIDAIRES 30
2.2.2.1.2.1. METHODE A L'ACIDE ACETIQUE. 302.2.2.1.2.2. METHODE AU GUANIDINE HCL.. 312.2.2.1.2.3. METHODE AU PHENOL. 31
2.2.2.1.3. DETERMINATION DU POIDS MOLECULAIRE DESPROTEINES CAPSIDAIRES '" 31
2.2.2.1.4. DETERMINATION DES COMPOSITIONS EN ACIDESAMINES DES PROTEINES CAPSIDAIRES 33
2.2.2.1.4.1. HYDROLYSE CHLORHYDRIQUE TOTALE. 332.2.2.1.4.2. OXYDATION PERFORMIQUE. 332.2.2.1.4.3. HYDROLYSE PAR L'ACIDE METHANE SULFONIQUE. 332.2.2.1.4.4. METHODE DE CALCUL DU NOMBRE DE RESIDUS DE
CHACUN DES ACIDES AMINES 34
2.2.2.2.RESULTATS 35
2.2.2.2.1. PURIFICATION DES ViRUS 352.2.2.2.2. PURIFICATION DES PROTEINES CAPSIDAIRES 352.2.2.2.3. DETERMINATION DU POIDS MOLECULAIRE DES
PROTEINES CAPSIDAIRES 352.2.2.2.4. DETERMINATION DES COMPOSITIONS EN ACIDES
AMINES DES PROTEINES CAPSIDAIRES 37
2.2.4. DISCUSSION - CONCLUSiON 39
2.2.5. BIBLIOGRAPHIE 43
2.2. FIGURES 47
2.2. TABLEAUX 61
2.3. CLASSIFICATION DES PHYTOVIRUS PAR LA COMPOSITION ENACIDES AMINES DE LA PROTEINE CAPSIDAIRE 113
2.3.1. INTRODUCTION 115
2.3.2. METHODES 11 72.3.2.1. ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCiPALES 1202.3.2.2. ANALYSE DISCRIMINANTE. 1222.3.2.3. CLASSIFICATIONS ASCENDANTES HIERARCHIQUES 1232.3.2.4. CONCLUSiON 124
2.3.3. CLASSIFICATION DE L'ENSEMBLE DES VIRUS 1252.3.3.1. INTRODUCTION 1272.3.3.2. ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCiPALES 1272.3.3.3. ANALYSE DiSCRIMINANTE 1572.3.3.4. CLASSIFICATIONS ASCENDANTES HIERARCHIQUES 177
2.3.3.4.1. CLASSIFICATION ASCENDANTE HIERARCHIQUE [CAH-2Co]SUR 135 VIRUS DE PLANTES 179
2.3.3.4.2. CLASSIFICATION ASCENDANTE HIERARCHIQUE [CAH-3]SUR 135 VIRUS DE PLANTES 180
2.3.3.4.3. CLASSIFICATION ASCENDANTE HIERARCHIQUE [CAH-2Co]SUR 167 VIRUS DE PLANTES 181
2.3.3.4.4. CLASSIFICATION ASCENDANTE HIERARCHIQUE [BMDP-2M]SUR 135 VIRUS DE PLANTES 182
2.3.3.4.5. CLASSIFICATION ASCENDANTE HIERARCHIQUE [BMDP-2M]SUR 167 VIRUS DE PLANTES 183
2.3.3.4.6. DiSCUSSiON-CONCLUSiON 1852.3.3.5. DiSCUSSiON-CONCLUSiON 227
2.3.4. CLASSIFICATION PAR ENSEMBLE DE ViRUS 235
2.3.4.1. INTRODUCTION : 2372.3.4.2. CLASSIFICATION DES VIRUS ISOMETRIQUES 237
2.3.4.2.1. INTRODUC-nON 2372.3.4.2.2. ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCiPALES 237
2.3.4.2.2.1. ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES SUR 47VIRUS ISOMETRIQUES 237
2.3.4.2.2.2. ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES SUR 79VIRUS ISOMETRIQUES 239
2.3.4.2.3. CLASSIFICATIONS ASCENDANTESHIERARCHIQLIES 240
2.3.4.2.3.1. CLASSIFICATION ASCENDANTE HIERARCHIQUE[CAH-2Co] SUR 47 VIRUS ISOMETRIQUES 240
2.3.4.2.3.2. CLASSIFICATION ASCENDANTE HIERARCHIQUE[CAH-3] SUR 47 VIRUS ISOMETRIQUES 241
2.3.4.2.3.3. CLASSIFICATION ASCENDANTE HIERARCHIQUE[CAH-2Co] SUR 79 VIRUS ISOMETRIQUES 242
2.3.4.2.3.4. CLASSIFICATION ASCENDANTE HIERARCHIQUE[CAH-3] SUR 79 VIRUS ISOMETRIQUES - 242
2.3.4.2.4. DiSCUSSiON-CONCLUSiON 243
2.3.4.2. FIGURES........................................................................................ 247
2.3.4.3. CLASSIFICATION DES VIRUS EN BATONNET 281
2.3.4.3.1. INTRODUCTION......... 2832.3.4.3.2. ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES
SUR 37 VIRUS EN BATONNET 2832.3.4.3.3. CLASSIFICATION ASCENDANTE HIERARCHIQUE. 284
2.3.4.3.3.1. CLASSIFICATION ASCENDANTE HIERARCHIQUE[CAH-2Co] SUR 37 VIRUS EN BATONNET 284
2.3.4.3.3.2. CLASSIFICATION ASCENDANTE HIERARCHIQUE[BMDP-2M] SUR 37 VIRUS EN BATONNET 285
2.3.4.3.4. DiSCUSSiON-CONCLUSiON 2852.3.4.2. FIGURES.......................................................................................... 287
2.3.4.4. CLASSIFICATION DES VIRUS FILAMENTEUX 311
2.3.4.4.1. INTRODUCTION 3132~3.4.4.2.CLASSIFICATION DE 49 VIRUS FILAMENTEUX 313
2.3.4.4.2.1. ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES SUR 49VIRUS FILAMENTEUX 313
2.3.4.4.2.2. CLASSIFICATION ASCENDANTE HIERARCHIQUE SUR49 VIRUS FILAMENTEUX 314
2.3.4.4.2.2.1. PROGRAMME ICAH-2Co] 3142.3.4.4.2.2.2. PROGRAMME [BMDP-2M] 315
2.3.4.4.3. CLASSIFICATION DE 80 VIRUS HELICOIDAUX 3152.3.4.4.3.1. ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES SUR 80
VIRUS HElICOIDAUX 3162.3.4.4.3.2. CLASSIFICATION ASCENDANTE HIERARCHIQUE SUR
80 VIRUS HElICOIDAUX 3162.3.4.4.3.2.1. PROGRAMME [CAH-2Co] 3162.3.4.4.3.2.2. PROGRAMME [CAH-3] 317
2.3.4.4.4. DiSCUSSiON-CONCLUSiON 3182.3.4.4. FIGURES ~ 321
2.3.4.5. DiSCUSSiON-CONCLUSiON _ 353
2.3.5. DiSCUSSiON-CONCLUSiON 355
2.3.6. BIBLIOGRAPHIE 365
2.4. DISCUSSION-CONCLUSION GENERALE 369
2.5. BIBLIOGRAPHIE 383
IBSSAR JD)IB CLASSRIFRCA JfRCO"NJD)IES
lP IFl Y Jf co v RIF( 1IJ SlPAIF(
JLIElJJIF( lPIF(COJfIERNIE CA lP SRJI)) AR JR lE
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2.1.
INTRODUCTION
2.1. INTRODUCTION
L'Homme est ainsi fait qu'il doit comprendre ou tenter de comprendre le monde qui l'entoure.Pour cela il lui faut regarder, observer, analyser, découper, disséquer.. puis ranger, agencer, classer etclassifier toute la Nature qui l'environne.
La Virologie des plantes est une science relativement jeune (BEIJERINCK, 1898) et lesphytovirologues ne sont pas encore tous en accord sur la façon de "ranger' les virus qu'ils découvrent.
CLASSIFICATION DES VIRUS DE PLANTES
Les virus de plantes furent tout d'abord classés suivant les plantes qu'ils infectent, les vecteursqui les propagent ou les symptômes qu'ils induisent (JOHNSON, 1927 ; SMITH, 1937; BENNETT, 1939 ;FAWCETT, 1940 ; HOLMES, 1939 ; & Mc KINNEY, 1944). A partir du moment où l'on a pu connaître laforme des virus il est apparu que ce critère de forme pouvait être très utile pour les classifications virales etc'est BAWDEN en 1941, qui proposa d'utiliser ce nouveau caractère, ainsi que d'autres, tels les relationssérologiques, la chimie des particules virales et la protection croisée entre souches, la réaction avec laplante hôte n'intervenant qu'en dernier lieu pour différencier des virus par ailleurs identiques.
BRANDES & WETTER (1959), ainsi que BRANDES & BERCKS (1965) montrèrent, enproposant une classification des virus filamenteux, le grand intérêt qu'il y a à utiliser les formes et leslongueurs des particules. Ils purent aussi démontrer que les virus qui composaient un même groupepossédaient par ailleurs des propriétés communes, par exemple les relations sérologiques, les modes detransmission...
Mais la première véritable classification des virus, quels qu'ils soient, fut celle de LWOFF,HORNE & TOURNIER en 1962. Cette classification monothétique et hiérarchique qualifiée denéoclassique par LANNI en 1964, est basée sur 4 caractères:
1. La nature de l'acide nucléique,2. La symétrie de la capside,3. La présence ou l'absence d'une enveloppe,4. Le diamètre de la capside ou le nombre de capsomères.
et de plus elle propose une dénomination binominale latine pour les virus.
Le Congrès de Microbiologie de Moscou en 1966 fut le théâtre de multiples controverses enmatière de classification de virus. LWOFF &TOURNIER (1966) réaffirmaient leur position tandis que GIBBSet al. (1966) proposaient une classification de type Adansonien (1763) basée sur de multiples caractères.
Les arguments de GIBBS et al. furent les suivants:
des informations manquant pour nombre de virus, il valait mieux, par conséquent,enregistrer le plus grand nombre de renseignements (60 caractères) et définir des taxaviraux d'après cet ensemble;
les ordinateurs permettent sans problème de traiter cette masse d'information;
- de toutes façons, toute classification devrait être considérée comme temporaire.
5
CARACTERESA. Relation
1. Gamme d'hôtes2. Symptomatologie3. Réduction des tissus4. Concentration5. Type d'inclusions6. Localisation des inclusions7. Effet de la thermothérapie8. Transmission par la graine +9. Distribution géographique1a.Protection croisée
B. Relation
+
+
+
+
++
++
+
1.lplde
++
+++
des particules++++
++
+++
+
Protéine+++
+Composition des particules
Acide nucléique+
8. Nombre d'espèces de protéines9. Poids moléculaire de la protéine1a.Nombre de sous-unités11.Nombre de résidus acides
aminés par sous-unité12.Présence d'acides aminés rares13.Activité enzymatique14.% du poids de la particule +
C. Propriétés
15.% du poids de la particule +
1. Forme et symétrie2. Taille3. Nombre de sous-unités4. Arrangement acide nucléique5. Coefficient de sédimentation+6. Poids moléculaire7. Mobilité électrophorétique8. Point isoélectrique9. Point de thermoinactivation1a.Temps d'infection à 20'C11.Point de dilution12.Relation sérologique13.Propriétés particule auxiliaire
D.
1. RNA ou DNA2. Rapport des nucléotides3. Poids moléculaire4. % du poids de la particule +5. Nombre de brins6. Circulaire ou linéaire7. Coefficient de sédimentation
d'un acide nucléique auxiliaire
1. Espèce de vecteur2. Nombre d'espèces vectrices3. Période d'acquisition4. Temps d'inoculation5. Temps de latence6. Temps de rétention7. Multiplication dans le vecteur8. Transmission par les œufs/spores9. Stade d'acquisition1a.Stade d'inoculation
Autres composés16. Type et quantité +
Tableau 1.1 : Liste des caractères pris en compte par HARRISON et al.,(1976), pour établir la classification desvirus de plantes et valeur de ces caractères selon FRANCKI (1983).
6
Sous la présidence du Dr. WILDY (1971), au "Provisional Committee on Nomenclature ofviruses" (PCNV), HARRISON et al (1971) proposèrent une classification des virus de plantes en 16groupes de virus, basée sur le plus grand nombre possible de caractères, et une cinquantaine d'entre euxfurent d'ailleurs proposés (Tableau 1.1.). Cette classification fut ensuite confortée par l'adjonction denouveaux groupes et en 1981, sous la présidence de MATTHEWS (1979; 1982; 1983),25 groupes et 2familles de virus de plantes étaient dénombrés (Tableau 1.3., Fig. 1.1.).
Parmi les 22 .recommandations de l'ICTV faites en 1981 sur la nomenclature des virus(MATTHEWS, 1982), on peut retenir le point suivant:
"Point 11 : une espèce de virus est un concept qui doit êtrenormalement représenté par un groupement de souches, ou unepopulation de souches d'une origine particulière, qui ont toutes encommun un ensemble, ou un modèle, de propriétés stables corréléesqui sépare ce groupement des autres groupements".
C'est donc une classification essentiellement de type Adansonien où quelque 50 caractèresont été utilisés pour classer les virus de plantes en 25 groupes et 2 familles. 1\ faut cependant remarquerque le nombre de caractères nécessaires pour classer un virus dans un groupe peut être extrêmementréduit: par exemple, il n'en faut qu'un seul dans le cas des caulimovirus, de réovirus, des geminivirus, desrhabdovirus ou des virus du Tomato spotted wilt virus-group (FRANCKI, 1981)(fig.1.2.). La majorité desvirus de plantes sont à ARN(+), simple brin, et il faut alors utiliser les clés suivantes (MATrHEWS, 1982) :
1. Enveloppé ou non enveloppé,2. ARN ou ADN,3. Simple brin ou double brin,4. Génôme unique ou divisé,5. Symétrie isométrique ou hélicoidale.
A ce niveau il faut alors utiliser divers caractères comme la longueur des particules pour les virusfilamenteux ou le nombre de capsomères pour les virus isométriques, ou bien encore le mode detransmission ou le type d'inclusion cytoplasmique, ou les relations sérologiques...
PROBLEMES DE CLASSIFICATION
Et lorsque l'on a utilisé tous ces critères il arrive que l'on soit incapable de dire dans quel groupese classe un virus donné. Ce fut le cas de PLESE et al. (1979), pour classer le Maclura mosaic virus, il s'agitmanifestement d'un carlavirus mais il induit des inclusions cytoplasmiques caractéristiques des potyvirus(EDWARDSON, 1974). C'est le cas également du Chara corallina virus (GIBBS et aL, 1975;SKOTNICKI, 1976b) et d'une façon générale de tous les virus en bâtonnet qui ne semblent pas être destobamovirus (BRAKKE, 1971; HARRISON, 1974; GIBBS, 1977; PUTZ, 1977; TEAKLE, 1980; VANREGENMORTEL,1981).
C'est aussi le cas des virus filamenteux dont la transmission naturelle se fait par un champignondu sol et dont les longueurs sont de l'ordre de 275 et 550 nm (TEAKLE, 1980), comme le Barley yellowmosaic virus (INOUYE & SAlTO, 1975), le Rice necrosis mosaic virus (INOUYE & FUJII, 1977), le Wheatyellow mosaic virus (USUGI &SAlTO, 1976), l'Oat mosaic virus, (HEBERT & PANIZO, 1975), ou le Wheatspindle streak virus (SLYKKUIS, 1976).
Il en est de même des Closterovirus qui ont exactement la longueur des potyvirus (LISTER &BAR-JOSEPH, 1981) mais qui ne sont pas transmis par puceron, par exemple l'Apple chlorotic leaf-spotvirus (LISTER, 1970a) l'Apple stem grooving virus (LISTER, 1970b) et le Potato virus T (SALAZAR &HARRISON, 1978).
On considère que les potyvirus sont transmissibles par pucerons sur le mode non persistant
7
GROUPES DE VIRUS DE PLANTES REGROUPES SELON LETYPE DU GENOME ET
LA MORPHOLOGIE DES PARTICULES
ENSEMBLE1
Il
III
IV
V
VI
PROPRIETESds DNA, icosahédrique
non enveloppéss DNA, icosahédrique
non enveloppéds RNA, icosahédrique
non enveloppé
ss RNA, hélicoïdalenveloppé
ss RNA, hélicoïdalnon enveloppé
ss RNA, icosahédriquenon enveloppé
GROUPES DE VIRUS
Caulimovirus
Geminivirus
ReoviridœPhytoreovirus
Fijivirus
RhabdoviridœTomato spotted wilt virus
TobravirusHordeivirusTobamovirusPotexvirusCarlavirusPotyvirusClosterovirus
LuteovirusMaize chlorotic dwarf virusTymovirusSobemovirusTobacco necrosis virusTombusvirusComovirusNepovirusPea enation mosaic virusDianthovirusCucumovirusBromoviruslIarvirusAlfalfa mosaic vi rus
Tableau 1.2. : Liste des groupes de Phytovirus actuellement reconnus par l'ICTV etregoupés selon la nature du génôme et la morphologie des particules virales.
8
(MATIHEWS, 1982), et pourtant il existe des virus qui ont toutes les propriétés des potyvirus sauf celle dela transmission: l'Agropyron mosaic virus (SLYKHUIS, 1973), l'Oat necrotic mottle virus (GILL, 1976) ou leRye grass mosaic virus (SLYKHUIS & PALIWAL, 1972) sont transmis par des acariens. Il en est de mêmedu Sweet-potato mild mottle virus (HOLLINGS et al., 1976) qui est transmis par aleurodes.
Dans le groupe des carlavirus, avec la preuve de la transmission du Cowpea mild mottle virus(BRUNT et KENTEN, 1973) par les mouches blanches (IWAKI et al., 1982), il semble donc qu'il existe unsous-groupe dans les carlavirus, dont la différence essentielle avec les autres carlavirus serait le mode detransmission. Ce "sous-groupe" a aussi d'autres particularités, notamment au niveau des inclusionscytoplasmiques (BRUNT et al., 1983).
Nous pouvons retrouver le même genre de problèmes dans les virus à symétrie icosahédrique..On dénombre maintenant 13 groupes de virus (MATTHEWS, 1982; HULL, 1969) dont les particules ontentre 25 et 35 mm de diamètre et il est probable que les variations soient dues plus aux appareils demesure qu'aux virus eux-mêmes (FRANCKI, 1981). En particulier pour les virus à ARN à simple brin ayantun genôme non divisé, la classification actuelle n'est pas simple, donc pas très valide. Beacuoup de virusne semblent pas intégrer les groupes actuels et HULL en 1977 a envisagé la création de nouveauxgroupes. C'est le cas en particulier du Sowbane mosaic virus, ou du Turnip rosette virus, qui ne sont pasreliés aux autres membres du groupe des Southem bean mosaic virus.
Pour les Tombusvirus (MARTELLI et al., 1977) on peut citer le cas du Turnip crinkle virus (TCV)et du Saguaro cactus virus (SaCV) (NELSON et al., 1975) qui ne sont pas sérologiquement reliés à tous lesautres tombusvirus; de plus le TCV est transmis par un coléoptère (HOLLINGS & STONE, 1972). Ils ontpourtant, par ailleurs, des propriétés communes comme le poids moléculaire de leur PC, la taille de leurARN... (MARTELLI, 1981).
Soit avec les virus hélicoidaux,-soit avec les virus isométriques, il existe, nous l'avons vu, denombreux problèmes de classification de virus de plantes. Cela suscite d'ailleurs périodiquement despropositions de création de nol!veaux groupes ou sous-groupes de virus (FRANCKI, 1983; HULL, 1977;SHIRAKO & BRAKKE, 1984). Ou bien au contraire certains auteurs proposent des regroupements desgroupes actuels. Ce fut le cas pour les cucumovirus, bromovirus, i1arvirus et alfalfa mosaic virus que VANVLOTEN-DOTING et al. (1981) ont proposé de regrouper dans la famille des tricornavirus. Ou bien encoreVEERISETTY '(1979) propose de regrouper tous les virus hélicoïdaux en 4 familles : Tobraviridœ,Hordeiviridœ, Tobamoviridœ et Flexiviridœ. Cette dernière famille comprenant les potexvirus, lesmalusvirus, les carlavirus, les potyvirus, les beetyvirus, les fesnevirus et les citrivirus.
PHYTOVIRUS DE COTE D'IVOIRE
En ce qui concerne les virus de plantes isolés en Côte d'Ivoire, nous avons également éprouvédes difficultés pour classer certains d'entre eux, ou pour situer des groupes de virus.
C'est le cas pour deux virus en bâtonnet, le Peanut clump virus (PCV) (THOUVENEL et al.,1976; THOUVENEL & FAUQUET, 1981) et le Rice stripe necrosis virus (RSNV) (FAUQUET &THOUVENEL, 1983; FAUQUET et al., 1986). Ce fut aussi le cas avec les carlavirus transmis par aleurodeset sérologiquement reliés au Cowpea mild mottle virus, comme le Groundnut crinkle virus (GCV), lePsophocarpus necrotic mosaic virus (PNMV) et le Voandzeia mosaic virus (VoMV) (FAUQUET &THOUVENEL, 1986).
Par ailleurs nous avons isolé un virus isométrique qui pour le moment n'est pas classé :l'Hibiscus chlorotic ringspot virus (HCIRSV) (FAUQUET & THOUVENEL, 1986) et un virus qui estsérologiquement relié à un virus non classé également, le Maize eye spot virus (MESV) (FAUQUET &THOUVENEL,1983).
Une des originalités de la population phytovirale de Côte d'Ivoire réside dans le fait que presquela totalité des potyvirus isolés sont typiquement africains et de plus tous sérologiquement reliés entre eux,alors qu'ils ne le sont pas avec les potyvirus isolés ailleurs dans le monde (FAUQUET & THOUVENEL,1980). Du point de vue de la classification, s'il ne fait aucun doute que ce sont bien des potyvirus, ces
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résultats posent un problème phylogénique. Il serait intéressant de confirmer cette particularité pard'autres critères que la sérologie. On pourrait alors spéculer sur l'existence de cette population virale,endémique et indigène.
LA TAXONOMIE MOLECULAIRE
LANNI (1964) considère qu'il y a deux voies de classification, dans le domaine des virus, d'unepart la taxonomie classique qui prend en compte, la gamme d'hôte, l'épidemiologie, la pathologie,l'architecture du virus et la sérologie. D'autre part la taxonomie moléculaire qui prend en compte lesfondements moléculaires des caractères phénotypiques habituels : la séquence nucléotidique dugénôme ou la séquence protéinique des produits traduits de ce génome. Cette taxonomie repose surquatre principes:
1. L'infonnation génétique est stockée dans la séquence nucléotidique,
2. Il Ya une stricte traduction de cette infonnation en polypeptides,
3. Il existe un code de traduction stable, universel et constant,
4. Des variations de l'infonnation génétique se traduisent par des changements dans laséquence de l'acide nucléique.
LANNI (1964) s'est interrogé sur la valeur d'une taxonomie moléculaire basée sur les acidesnucléiques des virus et il a relevé les points suivants :
1. La taxonomie moléculaire, étant donnée sa base théorique et expérimentale, est une taxonomieon ne peut plus naturelle.
2. L'unité taxonomique est évidente, c'est le nucléotide, et il peut avoir cinq valeurs: les 4 bases etleur absence.
3. La concentration des unités taxonomiques est stable, si l'acide nucléique est assez grand.
4. La taxonomie moléculaire prend en compte tous les caractères (unités taxonomiques) sansdistinction d'importance, c'est donc une taxonomie Adansonienne.
5. Elle est efficace puisqu'elle utilise toute l'information. Elle est suffisante puisqu'elle n'a pasbesoin d'autre information.
6. Elle utilise beaucoup de caractères elle est donc stable.
7. Elle permet des comparaisons quantitatives entre organismes et peut donc prévoir dessimilitudes phénotypiques.
8. Il est théoriquement possible de détecter des traces d'homologie.
9. Elle est idéale pour des organismes comme les virus qui ont peu de caractères phénotypiques àleur disposition.
10. Elle peut révéler des origines ancestrales communes, elle sera donc précieuse dans lataxonomie virale, à condition bien sûr d'accepter l'axiome selon lequel des homologies génétiquesreflètent des relations ancestrales.
11. Les acides nucléiques sont stables et faciles à conserver.Si l'on admet tous ces principes, il apparait urgent et indispensable d'étudier les séquences des
acides nucléiques des virus en général et des virus de plantes en particulier. Malheureusement ceci
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demande un énorme travail et pour le· moment on connait très peu de séquences virales, on peutcependant citer les séquences suivantes:
- Cauliflower mosaic virus (FRANCK et al., 1980; GARDNER et al., 1981; BALAZS et al., 1982),- satellite du Tobacco necrosis virus (YSEBAERT et al., 1980)- Alfalfa mosaic virus ( BREDERODE et al., 1980; CORNELISSEN et al., 1983a, 1983b;
BARKER et al., 1983; RAVELONANDRO et al., 1985),- Brome mosaic virus (AHLOUIST et al., 1981; AHLOUIST et al., 1983; DASGUPTA &
KAESBERG, 1983),- Tobacco mosaic virus (GOELET et al., 1982),- Cucumber mosaie virus ( GOULD & SYMONS, 1982),- Cowpea mosaic virus (VAN WEZENBEEK et al., 1983; LOMONOSSOFF &SHANKS, 1983),- Cassava latent virus (STANLEY &GAY, 1983),- Tobacco streak virus (CORNELISSEN et al., 1984),- Maize streak virus (MULLINEAUX et al., '1984),- Tomato golden mosaic virus (HAMILTON et al., 1984),- Beet necrotic yellow vein virus (BOUZOUBAA et al., 1985),- Wheat dwarf virus (MacDOWELL et al., 1985),- et la séquence correspondant à la proteine capsidaire du Turnip yellow mosaic virus (GUILLEY
& BRIAND, 1978).
Cette solution n'est donc pas utilisable pour le moment, mais étant donné l'énorme progrèstechnique réalisé dans les méthodes de séquençage des acides nucléiques, il n'est pas impossible quece soit le cas d'ici quelques années.
Si on ne peut comparer les séquences nucléotidiques, on peut par contre rechercher leshomologies de séquences [point n" 8 de LANNI (1964)]. Pour ce faire il existe des techniquesd'hybridation (GOULD &SYMONS, 1983) avec un brin ADN complémentaire de l'acide nucléique que l'onveut tester. Cette technique a déjà été essayée sur plusieurs groupes de virus et les conclusions vonttoutes dans le même sens, c'est-à-dire qu'il y a presque une réaction du "tout ou rien". Pour lestobamovirus, VAN DE WALLE & SIEGEL en 1976 et en 1982, puis PALUKAITIS & SYMONS en 1980 ontmontré qu'il y avait beaucoup d'homologies de séquences pour des souches du même sous-groupe. Parcontre ils n'ont mesuré que peu ou pas d'homologies entre les sous-groupes, avec par ailleurs desdifférences importantes selon les auteurs. Ceci fut d'ailleurs confirmé par ZAITLIN et al. en 1977 quis'interrogeaient sur l'utilité de cette technique. GONDA et SYMONS ont réalisé en 1977 le même travail surplusieurs souches de cucumovirus, de même que PIAZZOLLA et al. en 1979. Ils ont montré l'existence desous-groupes de cucumovirus très homogènes et indépendants les uns des autres. Parmi les comovirustrois souches sérologiquement reliées se sont révélées non homologues par l'hybridation (BEIER et al.1977; BRUENING, 1977). De même pour les potyvirus [ABU-SAMAH & RANDLES. (1981); VAN DEWALLE & SIEGEL, (1982)] ou les tymovirus (KUMMERT &KETTMAN, 1978). Inversement BOL et al. en1975 et PALOMAR et al. en 1977 furent incapables de différencier respectivement, deux souchesd'Alfalfa mosaic virus et cinq souches de Barley stripe mosaic virus.
Par conséquent, il semble que la technique d'hybridation avec de l'ADN complémentaire soithautement spécifique et puisse reconnaître des souches très proches mais incapable de reconnaître desvirus appartenant à des sous-groupes différents, parfois même reliés sérologiquement. Cette techniqueest excellente pour le diagnostic mais absolument inopérante pour établir ou confirmer une classification.
L'étude des séquences polypeptidiques, illustrées par celle du TMV (TSUGITA &FRAENKEL-CONRAT, 1962), de l'hémoglobine ou de la tryptophane synthétase (LANNI, 1964) montrequ'il est possible, par ce biais, d'étudier la séquence des polynucléotides. La correspondance n'est pastotale puisqU'un acide aminé peut être codé par plusieurs codons (code de NIRENBERG & OSHOA(NIRENBERG et al., 1961 ; SPEYER et al., 1962).
Lorsqu'ils sont dans les cellules hôtes les virus sont sous forme d'acides nucléiques. la plupartde ces acides nucléiques se comportent comme des ARN messagers et donc comparer les virus revient àcomparer les macromolécules synthétisées à partir de ces génômes. Dans le cas des virus animaux, diversauteurs ont montré l'existence de plusieurs protéines virales dans les cellules hôtes (MARTIN, 1966;ROBERTS & STEITZ, 1967; WEISMANN, 1967; VINUELA et al., 1968; DARNELL, 1968). Pour les
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plantes il est certain que plusieurs protéines sont synthétisées mais la protéine de capside est la protéinevirale la mieux connue, la plus facile à extraire et à purifier et elle est commune à tous les virus de plantes.
On peut raisonnablement penser que les acides nucléiques semblables vont être traduits, dansdes systèmes identiques, en des protéines semblables. Par conséquent des homologies de séquencesprotéiniques reflèteront des homologies de séquences nucléiques. Par ailleurs, de nombreux auteurs ontmontré la relation qu'il peut y avoir entre les homologies de séquence et la phylogénie (WILSON et aL,1977) et donc l'importance de ce critère.
L'analyse et la comparaison des séquences protéiniques sera donc un critère de choix, pour lataxonomie moléculaire, mais pour les virus de plantes le problème sera le même que celui rencontré avecles acides nucléiques à savoir qu'il y a très peu de protéines virales dont on connaisse la séquence:
- Tobacco mosaic virus :TMV : (TSUGITA et aL, 1960; WITTMANN &WITIMANN-L1EBOLD, 1966; ZAITLIN & ISRAEL, 1975),Dahlemense : (HOLLINGS & HUTIINGA, 1976),HR : (OSHIMA &HARRISON, 1975),ORSV: (PAUL, 1975),SHMV: (KASSANIS &VARMA, 1975),U2 : (RENTSCHLER, 1967a ; ALTSCHUH et al., 1980),
- Tumip yellow mosaic virus: (PETER et aL, 1972),
- Alfalfa mosaic virus: (KRAAL et al., 1976 : COLLOT et aL, 1976;VAN BEYNUM et al., 19n; CASTEL et al., 1979),
- Egg-plant mosaic virus: (COLLOT et aL, 1977),
- Cucumber mosaic virus: (GOULD & SYMONS, 1982),
- Southem bean mosaic virus: (HERMODSON et aL, 1982)
- Brome mosaic virus: (MOOSIC et aL, 1983),
- Cassava latent virus: (STANLEY & GAY, 1983),
- Maize streak virus: (MULLINEAUX et aL, 1984),
- Tomato golden mosaic virus: (HAMILTON et aL, 1984),
- Tomato bushy stunt virus: (HOPPER et aL, 1984).
LE CONCEPT DE L'UTILISATION DE LA COMPOSITION EN ACIDES AMINESDES PROTEINES CAPSIDAIRES DES VIRUS DE PLANTES
Ce sont KNIGHT et al. en 1962, qui ont pour la première fois voulu établir un pont entre lespropriétés biologiques et la chimie des macromolécules qui composent un virus de plante. Ils ont pour celacomparé la souche commune du VMT à 2 autres souches: Y-TAMV et G-TAMV. l'analyse comprenait lesrelations sérologiques, la CAA des PC, les cartes peptidiques de ces mêmes PC, la nature des acidesaminés C et N terminaux, la composition en bases des ARN et la quantité de différents oligonucléotideslibérés après action enzymatique. Ils montrèrent la grande similitude des 3 souches à tous points de vue,sauf pour la séquence des acides nucléiques et des acides aminés.
TSUGITA (1962a) et WlrrMANN (1963) analysèrent la CAA des PC de plusieurs souches deVMT et étudièrent les séquences en acides aminés. Ils montrèrent que les souches étudiées diffèrent
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d'environ 30 acides aminés chacune et aussi que certaines parties des séquences semblent très stablesen matière de mutations.
Par ailleurs, les souches CV3 et CV4 du CGMMV (Cucumber green mottle mosaic virus)(KNIGHT, 1955, 1959; MARKHAM, 1959) ont beaucoup de points communs avec la souche commune duTMV, mais elles en diffèrent tellement par leur PC, que KNIGHT proposait de les ranger dans un autregroupe.
Parmi les 50 critères de classification retenus par HARRISON et al. (1971)(Tableau 1.3.),7d'entre eux concement la protéine capsidaire des particules virales. On peut remarquer (FRANCKI, 1983)que si "on connait le PM de la PC ainsi que le nombre et le PM des segments d'acide nucléique du virusconsidéré, il est possible, sans exception, de classer tous les virus des 13 groupes de virus isométriques.
Pour déterminer ces PM il existe plusieurs méthodes, mais la plus employée et celle qui amaintenant fait ses preuves est celle de WEBER et OSBORN (1969). La détermination du poidsmoléculaire des PC est largement dépendante des protéines marqueurs. De plus il faut être prudent avecles résultats obtenus car il peut y avoir plusieurs bandes de protéines qui peuvent représenter soitplusieurs protéines différentes soit des produits de dégradation des PC pendant les purifications ou laconservation du virus (KOENIG et al., 1970). Ces bandes de protéines peuvent aussi être le fait demauvaises dissociations ou encore représenter des configurations différentes. Pour vérifier si ces résultatssont conformes il est alors possible de faire des dégradations enzymatiques partielles et spécifiques(CLEVELAND et al., 19n; KOENIG et al., 1981). Pour améliorer la performance de ce critère de sélection ilest possible d'utiliser comme point de comparaison, non plus le PM de la PC mais la CM de cette PC.
Des séquences peptidiques identiques auront des CM identiques mais l'inverse ne sera pasnécessairement vrai. Par contre, les différences au niveau de la séquence se traduiront par desdifférences au niveau de la CM. Une des façons d'estimer une séquence peptidique est d'en analyser sa 'CM et la relation qui existe entre les deux est la même que celle qui existe entre la séquence des acidesnucléiques et la composition en bases. Il faut cependant noter que dans le premier cas il y a 18 acidesaminés alors que dans le second il n'y a que 4 bases.
TREMAINE & GOLDSACK en 1968 ont imaginé pouvoir relier la CM des PC de virus deplantes avec la forme des virus, mais sans parvenir à un résultat concret et positif. TREMAINE &ARGYLEen 1969 ont repris ce même critère sur 54 virus en essayant cette fois d'établir une corrélation avec laclassification alors reconnue et basée sur la forme des particules. Les auteurs concluent en disant qu'il n'ya pas de rapport entre la forme des particules et la CM de leur PC et qu'apparemment les virus onttellement évolué depuis leur origine que ce critère est incapable de mesurer les distances qui lesséparent. Mais ils concluent également en disant qu'il est très facile de réaliser des CM de PC, que lesvirus fortement reliés sont bien groupés et que le critère de la forme, alors choisi pour établir laclassification, n'est peut-être pas valable.
La même année (1969) GIBBS utilise le même critère sur 66 virus de plantes mais avec denouvelles méthodes de classification, de deux types différents: classification hiérarchique et analyse decoordonnées. Les résultats obtenus ne sont pas encore très clairs mais suffisamment encourageants pourque GIBBS persévère et utilise ce critère sur une population homogène, celle des tobamovirus (GIBBS,1976; 1977). Il a pu ainsi démontrer que dans ce groupe, au moins, il y avait une excellentecorrespondance entre la classification des souches obtenue par sérologie ou par la CAA de leur PC (r =0,89). Il a ensuite refait le même genre d'étude mais sur les tymovirus cette fois (PAUL et al., 1980) où il n'apas été possible de mettre en évidence une corrélation significative entre les résultats sérologiques et lesrésultats des CM des PC. Cependant la CAA des PC a tout de même permis de regrouper les souchestrès proches les unes des autres.
La logique du choix de ce critère de classification d'une part, les difficultés pour élaborer laclassification virale, les difficultés pour classer certains virus isolés en Côte d'Ivoire, et les résultatsencourageants obtenus par GIBBS d'autre part nous ont décidé à reconsidérer ce critère de classification.C'est pourquoi nous avons essayé, à notre tour, de classer les virus de plantes en utilisant uniquement laCAA de leur PC, mais un utilisant un grand nombre de virus, en utilisant des nouvelles méthodes declassification et en analysant les résultats le plus précisément possible.
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Figure 1.1. : Représentation schématique des familles de virus infectant les bactéries. lesinvertébrés, les plantes et les vertébrés d'après MATIHEWS (1982).
14
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15
Characterization
dsDNA, enveloped
dsDNA, nonenveloped
tailed phages
ssDNA, nonenveloped
dsRNA, enveJoped
dsRNA, nonenveloped
possible family
possible family
possible family
possible family
Families Kinds of Pageor groups host No.
Poniridtltvertebrates,invertebrates 42
HtrptSYiridtlt vertebrates 47Btlclliolliridtlt invertebrates 52Pltlsmtllliridtlt bacteria 55
lridolliridtlt1 { verlebrales,inverlebrales 56
Adtnolliridtlt verlebrates 59Ptlpolltllliridtlt vertebrates 62Ctllliimollirus planls 64TtclMridtlt bacteria 66Corticolliridat bacteria 67
1MYOlliridtlt bacteria 68SlyJoviridae bacleria 69Podolliridtlt bacteria 70
Ptlrvolliridtlt { venebrates,invenebrales 72
GtminÏllirus plants 76Microviridtlt bacteria 77Inoviridtlt bacteria 78
Cyslolliridtlt bacteria 80
verlebrales,Rtoviridtlt inverlebrales,
plants 81
lsomelric dsRNA myco-viruses requiring only oneRNA segmenl for repli-cation fungi 89
lsomelric dsRNA myco·viruses requiring Iwo RNAsegments for replication fungi 91
lsomelric dsRNA myco·viruses requiring three RNAsegments for replication fungi 94
Bisegmenled dsRNA { venebrales,viruses invertebrates 95
Some members possess a ccli membrane-derived envelope (see p. 56).
Table 1.3.: Liste des groupes et des familles de virus d'après MATTHEWS (1982).
16
Characterization Families Kinds of Pageor groups host No.
ssRNA, enveloped
Gt'nomt' stralt'gy a. No DNA stt'p
(i) positive-sense genome Togaviridae { venebrates,invenebrates 97
Coronaviridae vertebrates 102
(ii) negative-sense genome Pal'tlmyxoviridae vertebrates 104Orthomyxoviridile vertebrates 106
Jvertebrates,
Rhabdoviridae invertebrates,
1 plants 109
Bllnyaviridae { vertebrates,invertebrates 115
Arenaviridae vertebrates 119
(Hi) not established Tomato spolled willvirus group plants 123
b. DNA stt'p in rep/ication cycle RetroviriiJae vertebrates 124
ssRNA, nonenveloped Monopartite genomes
Isometric particles P;coTnav;ridaevenebrates,in\'ertebrates 129
Cal;civiridae vertebrates 133Nudaure/iu ~ virus group invenebrates 135Lev;v;ridat' bacteria 136Maize chlorotic dwarfvirus group plants 137Tymov;rus plants 138Llllrov;rus plants 140Tombllsv;rus plants 142Sobemov;rus plants 144
Tobacco necrosis virusgroup plants 146
Rod-shaped particles Closterov;rus plants 147Carlav;rus plants 149Potyv;rus plants 152PoteJnl;rus plants 1S6Tobamovirus plants 1S8
Bipartite gt'nomes
Isometric particles Dianthov;rus plants 160Comov;rus plants 161Nepovirus plants 163Pea enation mosaic virusgroup plants 166Nodaviridae invertebrates 167
Possible group Velvet tobacco mollievirus group plants 169
Rod-shaped panicles Tob,avirus plants 170
Tripartite gt'nomes
Isometric particles Cllcllmovirus plants 171Bromov;rus plants 173/la"irus plants 175
Isometric and bacilliform Affalfa mosaic virusparticles group plants 177
Rod-shaped particles Horde;virus plants 178
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26
2.2.
ACQUISITION DES DONNEESSUR
LA COMPOSITION EN ACIDES AMINESDES PROTEINES CAPSIDAIRES
DE VIRUS DE PLANTES
2.2. ACQUISITION DES DONNEES SUR LA COMPOSITION EN ACIDESAMINES DES PROTEINES CAPSIDAIRES DE VIRUS DE PLANTES.
L'essai de classification des virus de plantes en utilisant comme critère de classementla composition en acides aminés de leur protéine capsidaire, a été réalisé en utilisant deuxsources de résultats. D'une part toutes les données bibliographiques publiées avant 1984 etd'autre part des données expérimentales réalisées avec certains virus de Côte-d'Ivoire etquelques souches virales de provenances diverses.
2.2.1. DONNEES BIBLIOGRAPHIQUES
Nous avons collecté dans les diverses revues interr:'lationales les CM de virusde plantes, publiées avant 1984, sans aucune discrimination de date, de provenance, desouches, de méthodes de puriUcation des virus ou des protéines de capside. Lorsque les CMdes PC étaient publiées en pourcentage de résidus acides aminés, nous avons refait les calculspour les obtenir en nombre de résidus acides aminés par molécule de protéine et vice-versa.
Lorsque l'un des acides aminés n'est pas quantifié, comme le tryptophane ou lacystéine, nous avons donné arbitrairement la valeur moyenne du groupe ou bien à défaut unevaleur unitaire, étant donné que ces acides aminés sont présents en très faible quantité. Letableau 2.1. représente la liste des individus ainsi recueillis, avec leur CM exprimée ici ennombre de résidus pour chaque acide aminé. Le nombre total de résidus est également donnépour chaque virus. Chaque donnée est identifiée par un numéro de code (DATA N° ) que l'onretrouvera dans tous les résultats de classification. Les données sont regroupées suivant laclassification généralement admise de MATIHEWS (1982) et en 3 groupes structuralementdistincts;
-les virus isométriques (1),- les virus en bâtonnets (2),• les virus filamenteux (3).
Le mode de transmission de chaque individu est également indiqué et enfin lasource des résultats est donnée par un numéro de code (#) dont la correspondance avec lesauteurs est donnée dans le tableau 2.2..
Il faut noter que tous les résultats n'ont pas été utilisés dans chacune desclassifications données plus loin, car celles-ci ont été réalisées au cours de plusieurs années etle nombre des individus utilisés a donc varié. Pour chaque analyse réalisée nous préciseronssur quelle population nous avons travaillé.
Les virus isométriques sont représentés par 63 individus de 52 souches devirus distincts, et appartenant à 15 groupes de virus différents, dont 14 sont reconnus parl'ICTV, un virus restant non classé. Les virus à la structure en bâtonnet sont représentés par 26individus de 23 souches de virus différentes et appartenant à 3 groupes distincts, dont 1 n'estpas reconnu par l'ICTV. Enfin, les virus filamenteux sont représentés par 34 individus de 25souches de virus différents appartenant à 5 groupes distincts. Au total nous avons donc 100virus ou souches de virus différents représentés par 123 individus et appartenant à 22 groupesde virus sur les 27 groupes actuellement reconnus par l'ICTV.
2.2.2. VIRUS ISOLES EN COTE-DoIVOIRE
Tous les virus isolés en Côte-d'Ivoire dont il a été possible de purifier lesparticules virales en quantité suffisante, ont été utilisés dans cette étude. La liste en est donnéedans le tableau 2.3.. Nous avons ainsi purifié 47 individus représentant 34 souches différentesde virus appartenant à 7 groupes de virus dont 5 sont reconnus par l'ICTV, un individu étantnon classé.
En outre, nous avons également utilisé une souche de PCV provenant desIndes, et dont la protéine a été gracieusement fournie par le Dr. B.D. HARRISON. Enfin nous
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avons aussi employé 8 souches de CMV dont les analyses en CAA de leur protéine capsidairem'ont été données par le Dr. L. QUIOT-DOUINE.
Le tableau 2.3., donne également la plante hôte la plus fréquemment utiliséepour purifier ces virus. Autant que faire se pouvait, les virus ont été multipliés et purifiés surNicotiana et de préférence sur N. benthamiana. Il est en effet assez facile de purifier à partir decette plante et dans le cas de comparaisons de virus, s'il y a des protéines contaminantes, cesont les mêmes pour tous les virus (par ex. pour le PCV). Bien sûr cela n'a pas toujours étépossible car certains virus ont une gamme d'hôte extrêmement réduite comme ce fut le cas pourles virus du Voandzeia subterranea ou du Phosophocarpus tetragonolobus ou bien encorepour ceux infectant le riz (Oryza saliva).
2.2.2.1. METHODES
2.2.2.1.1. PURIFICATION DES VIRUS
Chaque virus isolé en Côte-d'Ivoire a été purifié d'une façonparticulière en fonction de sa structure et de la plante-hôte sur laquelle il a été multiplié. Pourchacun d'eux il suffira de se reporter à la fiche correspondante de l'inventaire des "MaladiesVirales des Plantes en Côte-d'Ivoire" (FAUQUET, C. & THOUVENEL, J-CL. (1986))pour en connaître les principes ou bien aux articles publiés sur chaque virus lorsque ce fut lecas (articles c~és dans le Tome 1).
Cependant, quelle que soit la méthode utilisée, nousavons procédé à un cycle supplémentaire de purification sur gradient de saccharose afind'éliminer au maximum toute trace de protéines de plantes et vérifier que les particules viralesétaient en bon état avant la purification de la protéine capsidaire. Les virus sont concentrés parultra-centrifugation et remis en suspension dans de l'eau distillée puis un spectre UV est réalisépour vérifier l'état de purification des virus (Fig. 2.1.).
2.2.2.1.2. PURIFICATION DES PROTEINES CAPSIDAIRESDE VIRUS DE PLANTES
Pour chaque virus considéré nous avons utilisé desméthodes de purification différentes pour purifier leur protéine capsidaire. Les méthodes depurification des protéines capsidaires de virus sont nombreuses (TSUGITA & HIRASHIMA,1972) mais nous nous sommes limités à 3 méthodes qui sont:
- la méthode à l'acide acétique glacial,- la méthode à la guanidine - HCI et- la méthode au phénol.
Le tableau 2.4. montre dans quels cas chacune de cesméthodes a été utilisée et le tableau 2.5. donne les résultats de la purification des PC expriméssous forme de concentration et de quantité de PC purifiée et ceci pour chaque virus.
2.2.2.1.2.1. LA METHODE A L'ACIDE ACETIQUE
Cette méthode fut mise au point sur le TMV parFRANCKEL-CONRAT (1957). La technique est la suivante: à une solution aqueuse de virus (1à 30 mg/ml), maintenue à 4°C sont ajoutés 2 volumes d'acide acétique glacial. Le mélange estagité pendant 1 h. L'ARN dénaturé flocule puis précipite, il est éliminé par centrifugation àbasse vitesse (10 min à 6000 g) et le surnageant est dialysé pendant 2 jours à 4°C en changeantrégulièrement l'eau. Pendant ce temps, la protéine capsidaire ou solution précipite lorsque lepH de la solution atteint le point isoélectrique de la PC. Le précipité est récupéré parcentrifugation à basse vitesse (10 min à 6000 g) et remis en suspension dans de l'eau distillée.Le pH est ajusté à pH = 8.0 avec une solution de NaOH (N/50), pour dissoudre la protéine. La
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8,0 ml0,4 ml
4,0 ml0,4 ml
solution est ensuite ultracentrifugée à 100 000 g pendant 1 h pour se débarrasser desprotéines dénaturées qui restent ou du virus non dégradé. La protéine peut ensuite êtreIyophylisée pour effectuer l'hydrolyse. Nous avons utilisé cette technique pour les virus enbâtonnet et pour un tymovirus.
2.2.2.1.2.2. LA METHODE AU GUANIDINE·HCI
Cette méthode décrite par WU & BRUENING(1971) et par HILL & SHEPHERD (1972) est la suivante: une solution aqueuse de virus à uneconcentration de 1 à 20 mg/ml est mélangée avec un volume égal d'une solution deguanidine-LiCI (5,3 M chlorure de guanidine, 3,3 M LiCI, 0,01 M mercapto-ethanol. 0.02 M acideborique, 0,01 M NaOH) et est incubée à O·C pendant 24 h avec agitation intermittente. Unprécipité blanc est collecté par une centrifugation à 4300 g pendant 20 min. Le précipité estlavé 2 fois avec la solution guanidine-LiCI diluée de moitié avec de l'eau distillée. en utilisant unvolume 10 fois plus petit que la valeur initiale dans lequel le virus était en solution. Lesdifférentes solutions de guanidine-LiCI sont mélangées et ultra-centrifugées à 100 000 gpendant 60 min pour éliminer le virus encore intact. La protéine est ensuite précipitée par 2volumes de sulfate d'ammonium saturé. Le précipité centrifugé 20 min à 6000 g est dissoutdans de l'urée 8 M, dialysé contre de l'eau distillée pendant 2 jours à 4·C et lyophilisé pour laconserver en attendant l'hydrolyse. Dans certains cas, le précipité a été lavé 2 fois avec del'acétate d'ammonium 0.1 M dissou dans de l'éthanol à 95 %, pour éliminer des nucléotides quiseraient restés accrochés à la protéine (RUECKERT & DUESBERG, 1966). Nous avons utilisécette technique dans presque tous les cas (Tableau 2.4.) et elle a toujours donné de bonsrésultats.
2.2.2.1.2.3. LA METHODE AU PHENOL
Cette méthode fut utilisée principalement pourextraire de l'ARN mais elle peut aussi être utilisée pour purifier la protéine. Ce fut le cas pour laprotéine de TMV en 1959 (ANDERER), pour le TYMV en 1965 (RAPPAPORT et aL) et pourplusieurs autres virus (DIENER & SCHNEIDER, 1968). La méthode consiste à agiter pendantplusieur min, 1 volume de solution phosphate 0,01 M contenant 1 à 10 mg virus/ml avec 1volume de phénol saturé en eau. Le virus est ainsi dissocié, la protéine restant en solution dansle phénol et l'ARN dans la phase aqueuse. Pour extraire la protéine de la phase phénolique, il ya plusieurs méthodes, nous avons choisi celle utilisée par PAUL et al. (1980). La protéine estprécipitée en ajoutant 12 à 14 volumes de méthanol et quelques gouttes de tampon acétate desodium 4 M, pH 4.5 et en le laissant précipiter 1 nuit à 4·C. le précipité est collecté parcentrifugation à basse vitesse, lavé plusieurs fois au méthanol et mis en suspension dans del'acide acétique à 70%. la solution est clarifiée par ultra-eentrifugation de 140 000 g pendant 60min pour éliminer le virus non dégradé, puis dialysée contre de l'eau distillée pendant 2 jours à4·C. La protéine est ensuite Iyophylisée pour conservation en attendant l'hydrolyse. Cettetechnique fut utilisée pour la majorité des virus sphériques: tymovirus, sobemovirus ou legroupe du Cocksfoot mild mottle virus.
2.2.2.1.3. DETERMINATION DU POIDS MOLECULAIRE DESPROTEINES CAPSIDAIRES
Le poids moléculaire de la protéine capsidaire a étédéterminé par électrophorèse en gel de polyacrylamide - SDS selon la technique décrite parWEBER et OSBORN (1969). Les expériences ont été menées à partir de solutions de protéinede concentration initiale de 10 mg/ml. Dans le cas des protéines marqueurs, 0,1 ml de lasolution protéique est additionné de 0,4 ml d'eau bidistillée et 0.5 ml du mélange phosphate.Dans le cas des solutions de protéines virales, 1 volume de solution est dilué dans 1 volume demélange phosphate. Le mélange phosphate est composé comme suit :
GlycémlNaH2P04 - Na2HP04SDS 10%Mercapto-éthanol
31
H20 bidistillée 5,2ml
Les solutions de protéine ainsi obtenues sont placéesdurant 2 min dans un bain-marie à 1OO·C, ce qui a pour effet de dissocier les protéines les unesdes autres. Le tampon d'élecrophorèse est le suivant:
NaH2P04 - Na2HP04 0,1 M pH 7,1 SOS 1 %
Après une pré-électrophorèse de 30 min sous uneintensité de 8 mA par gel, nous avons chargé les gels avec 30 I,d d'une solution constituée parun mélange d'environ 5 I,d par protéine marqueur et 5 I,d de la protéine virale à laquelle nousavons ajouté 5 J,I.I de bleu de bromophénol comme indicateur de migration.
L'électrophorèse est menée sous une intensité de 8 mApar gel jusqu'à ce que le bleu de bromophénol arrive au bas du gel. Cette durée varie enfonction de la concentration du gel en acrylamide. La migration achevée les gels sont mis àcolorer 30 min., puis ils sont plongés dans une solution de décoloration que l'on renouvelleplusieurs fois.
Solution de coloration Solution de décoloration
100,0 ml150,0 ml
1750,0 ml
1,1 g200,0 ml
40,0 ml200,0 ml
Bleu brillant de CoomassieMéthanolAcide acétiqueH20 bidistillée
Filtrer la solution avant l'emploiLes protéines marqueurs utilisées proviennent de chez
Sigma Chemicals et Bœhringer Mannheim et sont les suivants:
1 - Lysozyme2 - protéine capsidaire du VMT3 - Inhibiteur de la trypsine extrait du soja4- Trypsine5 - a chymiotrypsinogène6 - Anhydrase carbonique7 - Carboxypeptidase8- Pepsine9 - Alcool deshydrogénase de levure10 - Ovalbumine11 - Phosphoglycérate kinase12 - Ovalbumine13· Glutamate deshydrogénase14 - Pyruvate kinase de muscle de lapin
PM = 14400 dPM = 17500 dPM = 21000 dPM = 23 300 dPM = 25 700 dPM = 29 000 dPM = 34 300 dPM = 35 OOOdPM =37 500dPM = 43 000 dPM = 47 000 dPM = 47 000 dPM = 53 000 dPM = 57 000 d
La migration des protéines par électrophorèse en gel depolyacrylamide détermine une séparation de ces protéines selon deux paramètres : le poidsmoléculaire et la charge de chacune d'entre elles (SMITHIES, 1959 ; SOBER et al., 1965).Selon les concentrations d'acrylamide utilisées, l'effet de crible peut être plus ou moinsimportant sur certaines protéines, et l'on peut trouver dans la littérature des exemples deprotéines ayant des "migrations aberrantes" compte tenu de leur poids moléculaire (HEORICK &SMITH, 1968). Pour restreindre l'erreur liée à ce paramètre de l'expérience, nous avonsemployé la méthode préconisée par HEORICK & SMITH (1968). Celle-ci consiste à utiliser desséries de gels à différentes concentrations en acrylamide. De plus, nous avons fait migrer lesprotéines en présence de SOS (WEBER & OSBORN, 1969, Van REGENMORTEL et aL,1972). Pour chaque concentration, les protéines-marqueurs et Jes protéines capsidaires dont lePM est à déterminer sont mises à migrer en présence d'l'ne protéine de référence: le lysozymede PM = 14 400d. Après électrophorèse, la distance de ligration de chaque bande à partir du
32
sommet du gel est mesurée et caractérisée par un paramètre Rf défini comme la mobilité relativede la protéine par rapport au lysozyme.
Pour chaque protéine, la courbe Log Rf a été tracée enfonction de la concentration en acrylamide (Fig. 2.2., 2.3.). Ce type de courbe permet deminimiser les erreurs intrinsèques de l'expérience et fournit un autre paramètre caractérisantplus précisément la migration d'une protéine en fonction de sa charge et de son poidsmoléculaire : il s'agit de la pente de la courbe Log Rf = f(C) où C est la concentration enacrylamide (Fig. 2.2.). La pente de cette courbe a été déterminée pour chacune des protéinesutilisées. L'expérience ayant été menée avec le même pH et en présence de SOS pour touteles concentrations en acrylamide, la valeur de la pente obtenue est directement liée au P.M. desprotéines et une courbe représentant le poids moléculaire des protéines en fonction de lapente est tracée (Fig. 2.3.).
L'observation des courbes Log Rf = f(C) montre que lesprotéines marqueurs utilisées se croisent toutes sur l'axe des abscisses au point deconcentration en acrylamide = 1,5 %. Selon l'étude faite par HEORICK & SMITH (1968), cecomportement est caractéristique de protéines ayant des PM différents mais des charges trèsvoisines pour un pH donné. Par contre, des protéines ayant des PM très voisins et des chargestrès différentes donneront des droites parallèles dans le même système d'axes.
2.2.2.1.4. DETERMINATION DE LA COMPOSITION ENACIDES AMINES DES PROTEINES CAPSIDAIRES.
Elle a été établie en combinant les résultats obtenus aprèshydrolyse chlorhydrique totale. après hydrolyse totale précédée d'une oxydation performiquepour les amino-acides soufrés et après hydrolyse par l'acide méthane sulfonique pour le dosagedu tryptophane.
2.2.2.1.4.1. HYDROLYSE CHLORHYDRIQUE TOTALE
Les protéines (en général de 10 à 500 nm) sonthydrolysées par 1 ml d'acide chlorhydrique distillé (5,7 N) renfermant 0,02 % deB-mercapto-éthanol dans un tube scellé sous vide. à 11 O'C pendant 24 heures. Des hydrolysesde 48 et 72 heures sont réalisées pour déterminer les valeurs des résidus de valine,d'isoleucine et de leucine qui sont libérés plus lentement. Les hydrolysats sont analysés à l'aided'un analyseur automatique d'acides aminés Ourrum 0500.
2.2.2.1.4.2. OXYDATION PERFORMIQUE
Lors de l'hydrolyse chlorhydrique, les résidus decystéine et de méthionine sont partiellement détruits. La détermination quantitative de cesacides aminés est obtenue en oxydant les résidus de cystéine et de méthionine en acidecystéique et en méthionine sulfone stables en milieu chlorhydrique.
Les protéines sont oxydées selon la méthode deMOORE (32). L'acide performique est préparé en mélangeant du peroxyde d'hydrogène à 30% et de "acide formique à 100 % dans un rapport 1:9. Le mélange est conservé pendant uneheure à température ambiante. Les protéines sont dissoutes dans un minimum d'acideformique puis incubées à -10·C. Après addition d'1 ml d'acide performique et de 20 J.l.1 deméthanol, les protéines sont oxydées pendant 3 heures à ·10·C. Avant de Iyophyliser, laréaction est arrêtée par addition de 2 volumes d'eau froide. Les protéines oxydées sont ensuitehydrolysées et analysées selon le processus décrit dans le paragraphe précédent avec unanalyseur Ourrum 0 500.
2.2.2.1.4.3. HYDROLYSE PAR L'ACIDE METHANESULFONIQUE
Le tryptophane est complètement détruit aucours de l'hydrolyse chlorhydrique. Pour le doser, nous utilisons la méthode décrite par LIU &
33
CHANG (1971). La protéine (0,4 mg) est hydrolysée par 50 JlI d'acide méthane sulfonique 3Nrenfermant 0,2 % de 3- (2-aminoéthyl) indole dans un tube scellé sous vide, pendant 20 heuresà 110"C. L'hydrolysat est alors dilué par 100 JlI de tampon citrate de sodium 0,2 N. Desaliquotes sont analysées grâce à un analyseur Durrum D 500.
2.2.2.1.4.4. METHODE DE CALCUL DU NOMBRE DERESIDUS DE CHACUN DES ACIDES AMINES.
1") Etalonnage: Une courbe étalon est établie àpartir d'un mélange de 10 nmoles de chacun des acides aminés. Un coefficient est calculé par leDurrum D 500, par rapport à cette quantité et à la surface du pic de l'acide aminé correspondant,à la sortie de la colonne (Fig. 2.8.) ce qui permettra à l'appareil de calculer directement lesquantités de chaque acide aminé en nmoles.
2°) Méthode de calcul des quantités de chaqueacide aminé: La majorité des acides aminés sont quantifiés (ni) directement à partir de la
moyenne des hydrolyses acides 24, 48 et 72 h. Seuls les résidus Val, Ile et Leu sont évaluésavec l'hydrolyse acide 72 h. Par ailleurs, les résidus Cys sont calculés en nmoles à partir del'hydrolyse en oxydation performique et en se référant aux acides aminés suivants : Asp, Thr,Ser, Gly, Ala et Val. La quantité de Trp est évaluée dans l'hydrolyse par l'acide méthanesulfonique en se référant aux acides aminés suivants: Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Lys et Arg.Les quantités (ni) ainsi déterminées peuvent être directement utilisées pour exprimer la CAA
d'une PC en pourcentage de nmoles de chaque acide aminé, ce qui évite d'utiliser le PM de laPC. Le nombre de résidus de chaque acide aminé est ensuite calculé de la façon suivante:
xi = [ PMpc 1(1:. ni x m~ + 18 ] x ni
où ni est la quantité de chaque acide aminé déterminée comme ci-dessus,
mi la masse moléculaire des résidus acides aminés moins la valeur d'une molécule d'eau
(=18) (Tableau 2.6.)PMpC le poids moléculaire de la protéine capsidaire du virus déterminé par
électrophorèse.
Les nombres ainsi calculés sont arrondis à l'entier le plus proche, sommés pourdéterminer le nombre total (NAA) d'acides aminés présents dans la PC considérée. Un poids
moléculaire de la PC peut également être calculé à partir de ces nombres en utilisant à nouveaumi pour chaque acide aminé.
34
2.2.2.2. RESULTATS
2.2.2.2.1. PURIFICATION DES VIRUS
Tous les virus dont la liste figure dans le tableau 2.3. ne sepurifient pas avec la même facilité. Certains comme le Maize eye spot virus, ou le Voandzeianecrotic mosaic virus sont en très grande concentration (100 à 700 mg/kg feuilles) dans lesplantes infectées et donc faciles à purifier (FAUQUET et al. 1982, 1984) ce qui se traduira par degrandes concentrations de virus avant la purification des PC. D'autres virus, par contre, sontplus difficiles à purifier, comme le Cucumber mosaic virus, en raison de son instabilité et dans cecas particulier nous aurons recours à la stabilisation au formaldehyde. Une autre difficulté peutêtre la concentration du virus qui est parfois très faible dans les plantes hôtes (1 à 10 mglkg),rendant difficile l'obtention de quantités importantes. Ce fut le cas de tous les potyvirus ainsique des furovirus. Enfin certains virus, comme les carlavirus transmis par mouches blanches,sont présents à des concentrations inférieures à 1 mg /kg de feuilles, et de plus infectent desplantes difficiles à purifier comme l'arachide, le pois de terre ou bien le Psophocarpus sp. Dansces cas, nous avons augmenté le nombre de purifications pour essayer d'avoir le plus grandnombre de CM par souche de virus. Pour les potyvirus nous avons effectué 68 purifications.
Les purifications sont excessivement importantes car ellesdéterminent la pureté du virus en matière de protéines de plante et donc la valeur de la CMtrouvée par la suite. Pour pallier ces problèmes, nous avons multiplié les échantillons (Tableau2.4.) sans jamais mélanger deux virus purifiés afin de pouvoir éliminer les individus aberrants etafin de pouvoir établir une CM moyenne la plus proche possible de la réalité. Enfin, danschaque cas nous avons vérifié avant la purification des PC que le spectre UV de cessuspensions était conforme au spectre habituel de ces virus (voir FAUQUET &THOUVENEL,1986). Le tableau 2.4. indique le nombre d'échantillons purifiés pour chacune des souches devirus, tandis que le tableau 2.5., donne la concentration moyenne de virus habituellementobtenue pour chaque virus.
2.2.2.2.2. PURIFICATION DES PROTEINES CAPSIDAIRES
Ouels que soient les virus extraits et quelles que soient lestechniques d'extraction utilisées, nous avons obtenu des protéines capsidaires sans difficulté.Le tableau 2.4. indique le nombre d'échantillons purifiés pour chaque souche de virus ainsi queles méthodes utilisées. On peut voir dans le tableau 2.5. les quantités de protéines purifiéesdans chacun des cas. La seule difficulté restante était la concentration, les pertes étant les plusgrandes pour les concentrations les plus faibles. Dans chaque cas le spectre d'absorption enUV a été établi pour vérifier que les protéines étaient correctement et suffisamment purifiées. Lafigure 2.1. donne deux exemples d'un spectre UV avant et après purification de la protéine.
2.2.2.2.3. DETERMINA1'ION DU POIDS MOLECULAIRE DESPROTEINES CAPSIDAIRES
Si l'on considère la figure 2.2., il est facile de constater quetoutes les protéines utilisées comme marqueur dans nos expériences ont une migration tout àfait proportionnelle à leur taille et qu'il n'y a pas de différences de charge. Il est donc naturel quela pente des droites obtenues, reportées dans un graphique, en fonction de leur poidsmoléculaire nous donne une droite presque parfaite qui constituera donc une excellenteréférence pour établir le poids moléculaire des PC des virus de Côte-d'Ivoire (Fig. 2.3.; 2.4.).
A titre d'exemple, nous avons rapporté ici 3 cas dedétermination de PM de PC : celle du PCV, celle du RYMV et celle des GGMV A, B et D (Fig.2.2.; 2.4.). Dans les 2 premiers cas, la droite des (Log/Rf) de migration en fonction de laconcentration des gels en polyacrylamide, s'intègre parfaitement au faisceau de droites desmarqueurs et il n'y a donc pas d'effet de charge de ces protéines. Par contre, dans le 3èmeexemple, il y a un effet de charge électrique sur la PC des GGMV-A,B et D et la pente desdroites de:
Log Rf =f (% Acryl.)
35
nous permet donc de déterminer avec précision le véritable PM de leurs PC (Fig. 2.4.c.).
L'emploi de la technique de HEDRICK & SMITH (1968)permet donc de supprimer la variabilité expérimentale de détermination d'un PM par l'usage dela pente d'une droite au lieu d'un point et de supprimer l'effet des charges électriques au coursde la migration des bandes protéiques. La précision ainsi obtenue, en utilisant 14 marqueurs,est supérieure à 500 d. Elle a l'inconvénient de demander la réalisation d'un grand nombre degels et une grande rigueur dans la reproductibilité des expériences.
La liste des déterminations de PM des PC des virus deCôte-d'Ivoire se trouve dans le tableau 2.5.. Nous avons déterminé le PM des PC descucumovirus de Côte-d'Ivoire comme étant de 28 000 d, sans .avoir utilisé la méthode deHEDRICK & SMITH (1968). Cette estimation est supérieure aux autres déterminations récentesdu PM de la PC du CMV. En effet VAN REGENMORTEL (1972) a trouvé 25200 d, HILL &SHEPHERD (1972) 24 200 d, et HABILI & FRANCKI (1974) 24500 d. Cependant, les PMrecalculés à partir des CAA sont légèrement supérieurs: 25300 d pour HABILI & FRANCKI(1974) et STACE-SMITH & TREMAINE (1973). Il est probable que si l'on avait utilisé plusieursconcentrations d'acrylamide, on aurait pu déterminer un PM plus faible et donc plus proche desautres déterminations. Il faut ajouter que, comme les autres souches de CMV et TAV, les PCdes cucumovirus de RCI migrent en une seule bande et sans dégradations.
Nous avons déterminé le PM de la PC du RYMV commeétant 28 000 d et ceci avec une assez grande précision. C'est une valeur inférieure à celledonnée par HULL (1977) (31 000 d) mais très proche de celle du SBMV (TREMAINE, 1966). LaPC de ce virus migre en une seule bande et sans effet de charge.
La PC du VNMV migre en une seule bande et a un PM de21 000 d qui correspond tout à fait à celui des autres tymovirus (PAUL et al., 1980). La PC duMESV migre en une seule bande et a un PM de 29 000 d identique à celui du PaMV (NIBLETTet aL, 1977), auquel le MESV est relié sérologiquement. Le PM de la PC du HCLRSV qui migreen une seule bande est de 28 000 d et c'est la première détermination pour ce virus(WATERWORTH,1980).
Les 3 souches de PCV ont une seule bande de PC et unPM de 24 000 d. Cette PC migre correctement dans toutes les concentrations depolyacrylamide, et les 3 souches, si elles sont en mélange, ne se différencient pas au cours del'électrophorèse. Le PM des PC de PCV est le plus élevé de ceux qui ont été déterminés pourdes virus en bâtonnet de ce type, puisque celui du BNYVV est de 21 000 d (PUTZ, C. 1977),celui du PMTV de 20 000 d (RANDLES et aL, 1976), celui du SBWMV de 20 000 d également(SHIRAKO & BRAKKE, 1984) ou encore celui du NVMV avec 21 400 d (RANDLES et aL,1976). Par contre, le PM de la PC du HMV (BRUNT & STACE-SMITH, 1978) est de 24 500 dmais avec une incertitude sur la précision de la méthode. Le PM de la PC de la souche du PCVdes Indes a exactement le même PM que la PC des souches Africaines (HARRISON, pers.com., 1984).
Le PM de la PC de RSNV a été déterminé comme étant de24 000 d, ce virus a beaucoup de points communs avec le PCV (FAUQUET & THOUVENEL,1983 : THOUVENEL & FAUQUET, 1981), il n'est donc pas surprenant de trouver un PM trèsproche de ce dernier. Le RSNV n'ayant pas été isolé ailleurs qu'en RCI nous n'avons donc pasde point de comparaison à ce sujet.
Les 3 "carlavirus" transmis par mouches blanches, isolés enRCI n'ont produit qu'une seule bande, sur gel de polyacrylamide, avec un PM proche de 33 000d. Cette valeur est d'ailleurs très proche de celle déterminée par BRUNT & KENTEN en 1975pour le CMMV, i.e, 32 000 d.
Parmi toutes les protéines testées, seules les PC despotyvirus montrent des bandes de protéines migrant plus rapidement que la bande majoritaire
36
(Fig. 2.5.; 2.6.; 2.7.). Le nombre de ces protéines secondaires varie de 2 à 7 et leur PM de 25 à34 000 d. La bande quantitativement la plus importante est toujours la plus lourde en PM.Cependant, il peut y avoir disparition totale de la bande supérieure au profit d'une bandesecondaire, suivant les conditions de stockage du virus ou de la protéine. Le PM déterminépour les PC des potyvirus de Côte-d'Ivoire varie entre 32 500 d et 35 000 d avec une moyennede 33 346 d. Le résultat est tout à fait en accord avec les déterminations récentes pour d'autrespotyvirus ( BRUNT & KENTEN, 1971; UYEMOTO et al., 1972; HIEBERT &Mac DONALD, 1973;HILL et al., 1973 HUTTINGA, 1975; MOGHAL & FRANCKI, 1976; HIEBERT & MAc DONALD,1976, ).
Des composants mineurs de 26-28 000 d ont égalementété très fréquemment trouvés (BRUNT & KENTEN, 1971; HUnlNGA & MOCH, 1974;HUTTINGA. 1975; MICHELIN-LAUSARAT & PAPA, 1975; MOGHAL & FRANCKI, 1976; HILL &BENNER, 1980). Plusieurs auteurs ont mis en évidence un effet du stockage sur le nombre etla nature de'ces bandes secondaires et ont montré qu'il pouvait s'agird'une action protéolytiqued'eniymes de plantes ou de bactéries (BRUNT & KENTEN, 1971; HUTTINGA & MOSCH,1974; HUTTINGA, 1975; MOGHAL & FRANCKI, 1976). Par conséquent, il est probable quedes déterminations de PM de PC de potyvirus de l'ordre de 26 000-28 000 d soientsous-estimées (HILL & SHEPHERD, 1972 b; MOGHAL & FRANCKI, 1976) et que parconséquent des CM calculées avec ces mêmes valeurs soient également sous-estimées(STACE-SMITH & TREMAINE, 1970; DARMIDAGH & SHEPHERD, 1970 b; HILL &SHEPHERD, 1972; MIKI &OSHIMA, 1972; HILL et al., 1973; MAKKOUK &GUMPF, 1975). Cepoint sera discuté au niveau de la classification des virus de plantes, en utilisant comme critèreleur CM.
En ce qui concerne la migration anormale de PC dans desgels SOS - PAGE, le fait a déjà été reporté pour des PC de potyvirus par CHOI & WAKIMOTO(1979) et GOUGH & SHUKLA (1981) et nos expériences le confirment donc. 1\ faut remarquerque ce n'est pas le cas pour tous les potyvirus de Côte-d'Ivoire. En effet dans le cas des PVMV,PRSV, CanMV et CuMV la migration est normale et proportionnelle à la taille des PC.
Pa~ conséquent, en ce qui concerne la détermination duPM des PC des virus de plantes de RCI, on peut penser que les déterminations réalisées sonten accord avec les résultats publiés ailleurs avec quelques petites divergences, dont la plusgrande est certainement celle sur le PM de la PC des CMV.
2.2.2.2.4. DETERMINATION DES COMPOSITIONS ENACIDES AMINES DES PROTEINES CAPSIDAIRES
Le tableau 2.7. donne les compositions en acides aminésdes PC de virus de plantes de Côte-d'Ivoire. Ces CM sont données en nombres de résidusacides aminés par molécule de PC. Ce sont les nombres entiers les plus proches desmoyennes de CM des individus représentant la même souche de virus. Ces moyennes ontété calculées sur les individus dont les CM avaient entre elles un coefficient de corrélation derang de PEARSON (RS)(SNEDECOR & COCHRAN , 1957) supérieur à 0,95. Les individusisolés qui avaient une corrélation inférieure ont été considérés comme contaminés par desprotéines de plantes et éliminés. Ce fut le cas pour quelques individus représentant des virusen très faible concentration dans les plantes (potyvirus (GEV-A et GEV-B) et carlavirus). Lorsqueles échantillons furent partagés entre 2 groupes distincts, nous avons conservé la moyenne dechaque groupe. On a longtemps pensé que les techniques d'analyse pour aboutir aux CMétaient source de variabilité de ces CM. Nous avons donc vérifié la fiabilité de l'analyseur utiliséen refaisant 10 fois la même analyse d'un même lot de PC. Nous avons obtenu 10 résultats avecun coefficient de variation de l'ordre de 2% sur la quasi totaljté des acides aminés. Parconséquent il semble certain que la variabilité observée dans certaines analyses ne proviendrapas de la technique d'analyse mais plutôt de la technique de production de la PC considérée.C'est pourquoi nous avons multiplié les échantillons d'une même souche de virus afin depouvoir faire un choix avant de donner une valeur moyenne.
En ce qui concerne les cucumovirus il faut noter que nous
37
n'avons pas mesuré de différence entre les résultats provenant des PC extraites par la méthodeau phenol ou par le méthode a la guanidine-HCI, par conséquent nous n'avons fourni qU'uneseule valeur moyenne par souche. Les cucumovirus de Côte-d'Ivoire ont entre 253 et 261acides aminés et semblent montrer une grande similitude dans leurs CAA. Par contre, lescucumovirus dont les analyses ont été fournies par le Dr. L. QUIOT-DOUINE, ont entre 241 et251 acides aminés et ils montrent également une grande homogénéité dans leurs CAA. Letableau 2.8. montre les coefficients de Pearson obtenus pour 3 analyses de la soucheCMV-AV1 (tous supérieurs à 0,997), ainsi que ceux calculés pour les 4 souches de Côted'Ivoire (tous compris entre 0,966 et 0,998).
La valeur moyenne pour le RYMV est de 260 acides aminés,de 203 pour le VNMV, de 270 pour le MESV et de 265 acides aminés pour le HCIRSV. Pourl'ensemble des virus isométriques dont nous avons fait la CAA, les 2 méthodes d'extraction dela protéine capsidaire utilisées n'ont pas montré de différence appréciable et nous les avonsdonc regroupées. Aucun des individus analysés n'a été éliminé.
En ce qui concerne les furovirus, nous avons donné, à titred'exemple, la moyenne des CAA obtenues soit avec la méthode de purification de la PC à"acide acétique, soit à la guanidine-HCI (Tableau 2.7.). Nous pouvons voir que ces CAA sontidentiques à 1 acide aminé près et ceci pour chacune des souches. De plus, on peut facilementse rendre compte que les 3 souches analysées sont très peu différentes et que le plus grandécart est de 2 acides aminés dans le cas de l'ASP et de 4 acides aminés dans le cas de la GLY.Ceci se traduit par des coefficients de Pearson compris entre 0,993 et 0,999 (Tableau 2.8.).
On peut facilement voir que la souche PCV-India qui a 212acides aminés, au lieu de 227-231 pour les PCV-Africa est quelque peu différente, elle ad'ailleurs un coefficient de O,n1 avec la souche PCV-GA.
Quant au RSNV, les résultats sont plus hétérogènes, lenombre total d'acides aminés varie entre 222 et 228. Le RSNV m1 et le RSNV 13 qui ont tousdeux été purifiés à l'acide acétique présentent une certaine homogénéité (RS = 0,953), demême que RS~V m2 et RSNV 15 (RS =0,988), mais il y a entre les deux types d'analyse uneassez grande divergence (RS =0,787 et 0,728). Compte tenu de cette hétérogénéité"nousavons préféré conserver les 4 résultats obtenus pour le RSNV. Il est probable que cettedifficulté soit en relation avec les faibles concentrations de virus obtenues dans les plantesvirosées. Pour résumer les similitudes qui existent entre les résultats de CAA des furovirus deCôte d'Ivoire, nous donnons dans le tableau 2.8. les coefficients de corrélation de Pearsoncalculés pour ces 3 virus.
En ce qui concerne les carlavirus et les potyvirus, il y a dansl'ensemble une assez bonne homogénéité des résultats. Le tableau 2.8. montre, pour leGGMV-B et le GEV, les coefficients de Pearson entre les 2 méthodes de purification des PCutilisées, RS est toujours compris entre 0,997 et 1,000. De plus dans ce même tableau on peutvoir les RS calculés entre 4 purifications différentes du GGMV-B (30, 31, 38 et 41) et leurmoyenne (M). Le coefficient de corrélation est toujours compris entre 0,958 et 0,998. Cetexcellent résultat que l'on a pu obtenir dans la très grande majorité des cas nous a permisd'utiliser les valeurs moyennes et non pas toutes les valeurs (15 au lieu de 68). Le nombre desacides aminés varie de 297 à 308 pour les carlavirus et de 289 à 314 pour les potyvirus. C'estaussi parmi ces deux groupes de virus que nous avons éliminé le plus grand nombred'échantillons en particulier les souches GEV-A et GEV-B qui, présents en trop petite quantité,ont donné des CAA si différentes que nous avons préféré les supprimer. Les GGMV-A,B,C et leYMV, ont été analysés à deux reprises séparées par de grandes périodes de temps, nousavons alors jugé préférable de laisser les deux valeurs trouvées qui différaient d'environ 20acides aminés au total.
38
2.2.4. CONCLUSION
Nous avons pu recueillir dans la littérature un nombre de données relativementgrand, puisque 123 individus représentent 100 souches de virus. Qui plus est, ces individusreprésentent relativement bien le monde des virus de plantes puisqu'ils appartiennent à 22groupes différents, sur les 26 actuellement reconnus par l'ICTV. Bien sûr, il y a une distributionhétérogène de ces individus (Tableau 2.10.), puisque 7 groupes ne contiennent qu'un seulindividu tandis que d'autres groupes sont très fournis comme celui des tobamovirus avec 23valeurs et celui des potyvirus avec 15 valeurs ou encore celui des tymovirus avec 17 valeurs.
L'adjonction des données de Côte d'Ivoire ne rétablira pas l'équilibre puisqu'après cet ajout, il y. aura encore 5 groupes avec un seul élément et 4 groupes avec deuxéléments. Il faut cependant remarquer que 133 individus sur 173 sont répartis dans desgroupes de plus de 5 éléments, ce qui constitue une forte proportion de notre population. Ilfaut aussi noter que ces 173 individus sont composés de 80 virus de forme isométrique, 37virus en forme de bâtonnet et 56 virus de forme filamenteuse, ce qui est une excellenterépartition. En ce qui concerne les modes de transmission, il y a un déséquilibre pour certainsmodes de transmission, mais les modes de transmission les plus fréquents sont bienreprésentés :
- Transmission par puceronmode persistantmode non persistant
- Transmission par Coléoptères- Transmission par Aleurodes- Transmission par nématodes- Transmission par cicadelles
. - Transmission par champignons- Transmission mécanique- Transmission inconnue
4593383118406
En matière de détermination de poids moléculaire de la protéine capsidaire, il estcertain qu'il existe des inexactitudes pour plusieurs individus, notamment pour les cucumovirus,les potexvirus et les potyvirus. Il existe par exemple cinq valeurs pour le PVX, qui s'échelonnententre 105.et 403 acides aminés. De même pour la protéine de TNV qui varie entre 198 et 313acides aminés, ou encore le PVY qui selon les publications a entre189 et 287 acides aminés. Ilest certain qu'il faudra prendre en considération ces variations lors des tentatives declassification mais nous n'avons pas voulu écarter de valeurs à priori. En ce qui concerne les PMdes PC des virus isolés en Côte d'Ivoire, il est probable que des écarts existent avec la valeurréelle des cucumovirus, qui fut pendant longtemps un sujet de controverse. Par contre, pourtous les autres virus les chiffres présentés ici sont en parfaite harmonie avec ceux actuellementpubliés et notamment pour les potyvirus.
La variabilité apportée par l'analyseur automatique DURRUM est négligeable,celle induite par la méthode de purification de la PC est faible, voire négligeable. Par contre, lavariabilité introduite par la méthode de purification des virus peut être importante. Nous avonsvu que la concentration des virus dans les plantes hôtes est déterminante pour la variabilité desanalyses effectuées. Dans certains cas, nous avons été contraints d'abandonner desdéterminations (GEV-A. GEV-B). Dans d'autres cas, nous avons préféré garder toutes lesvaleurs afin de discuter et choisir les valeurs après classification (RSNV). Cependant, dans lagrande majorité des cas la variabilité des résultats fut très faible et les déterminatidons des CMtrès reproductibles (PCV, Potyvirus...). Il n'en reste pas moins que si une méthode depurification donnée introduit toujours le même degré d'impuretés, nous aurons une excellentereproductibilité et une CM fausse. Cependant, il faut aussi prendre en compte le fait que lorsdes déterminations de PM des PC, nous n'avons pratiquement jamais observé de bandes deprotéines contaminantes.
En conclusion, nous pouvons donc affirmer que la téchnologie qui permetd'établir les CM des PC est très fiable et que le biais, si biais il y a, peut provenir dans quelques
39
DISTRIBUTION DES INDIVIDUS SELON LES GROUPES
Nb d'individus Nb groupes dans la Nb groupes dansla
par groupe population des références population totale0 5 51 7 52 3 43 3 34 3 35 1 26 1 17 0 08 1 09 0 0
10 0 0
12 0 1
1415 2 1
18
20
23
34
Nb d'individus total
1
o
1
o
123
1
1
1
1
173
Tableau 2.10. : Distribution des individus par groupe et nombre de groupes pourchaque répartition dans deux populations différentes; celle des virus relevés dans labibliographie (population des références) et celle comprenant en plus les virus de Côted'Ivoire (population totale).
40
cas de la méthode de purification du virus ainsi que de la détermination du PM des PC.
La population totale des individus recueillis, bien que d'origines très diverses etavec quelques distorsions quant à sa représentativité reste néanmoins très représentative dumonde des phytovirus. tant au point de vue de la structure, que du mode de transmission ou dugroupement.
41
2.2.5. BIBLIOGRAPHIE
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45
2.2. FIGURES
1__------------,
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Figure 2.1. : Spectre d'absorption en ultra-violet du virus (---) et de la protéine capsidaire (---) duPCV (a) et du RYMV (b).
49
Rf Rf
0,9 0,9 • e-e__e"__ e-l ..
~-- ..---~! ..----- ..-" .~~:::::::-.0,5 0,5 ~ .~~::::., ..,
~c.,~. :~.~~~
0,1 0,1
~0"
a b
5 10 15 5 10 15% Acryl. % Acryl.
Figure 2.2.: Représentation du Log (Rf) en fonctionde la concentration des gels en acrylamide. Lesmarqueurs utilisés sont:
la protéine capsidaire du du TMV (e),la trypsine-inhibiteur (Â) extrait du soja,la trypsine (0),"«-ehymiotrypsinogène (~).
l'ovalbumine (.),la phosphoglycérate kinase (t)et la pyruvate kinase (0).
les protéines capsidaires des virus sont indiquées par(.) et sont: (a) le GGMV-A, B, et 0; (b) le PCV et (c) leRYMV.
5 10 15% Acryl.
50
ALog(Rf)/A~Acryl.
6
4
2
o 11 2
ALog(Rf)/A~Acry1.
3 4
a
5 6 x 104
Poids Moléculaire
6
4
2
bO~""-::"'-=---.----......,r------r-----T"----+
1 2 3 4 5 6 x 104
Poids Moléculaire
Figure 2.3. Représentation graphique de âLog(Rf)/â%Acryl. en fonction du Poids Moléculaire,des protéines marqueurs avec:
- (a) le lysozyme (1) comme référence et (2) la PC du TMV, (3) la trypsine inhibiteur, (4) l'·chymiotrypsinogène, (5) l'anhydrase carbonique, (6) la pepsine, (7) l'ovalbumine a, (8)l'ovalbumine b, (9) la phosphoglycerate kinase, (10) la glucose deshydrogénase, et (11) lapyruvate kinase comme marqueurs,
• (b) le cytochrome C (1) comme référence, les autres marqueurs utilisés étant: (2) la RNAse,(3) le lysozyme, (4) la PC du TMV, (5) la trypsine, (6) l'œ-chymiotrypsinogène, (7) l'anhydrasecarbonique, (8) la pepsine, (9) l'alcool deshydrogénase, (10) l'aldolase, (11) ('ovalbumine, (12) laphosphoglycerate kinase et (13) la pyruvate kinase.
51
ALog(RO/A%Acry1.
6
4
2
a0+----.-....._...-_......__..-_.....__...........o 2 4 6 x 104
POlds Moléculalre
âLogCRO/â%Acryl.
6
4
2
1 CO+-.--"---...,..-----r------r------r-----+ 4
1 2 3 4 5 6 x10
Poids Moléculaire
52
âLog(Rf)/â%Acry1.
6
•4
2
bo+--........"""--.......--..,.....-..,...-~r----r---loo 2 4 6 x 104
POlds Moléculalre
Figure 2.4. : Détermination du poids moléculaire de la protéinecapsidaire du PCV (a) et du RYMV (b) avec les marqueurssuivants: (e) la RNAse, (A) la PC du TMV, (0) la trypsine, (.1)l'~hymiotrypsinogène, (0) l'aldolase, (t) l'ovalbumine et (0) lapyruvate kinase. Le schéma (c) représente la détermination dupoids molécualire de la protéine capsidaire du GGMV-A, B, et Davec la courbe étalon [Lysozyme] et les marqueurs suivants: (2)la PC du TMV, (3) la trypsine inhibiteur, (4) la trypsine, (5)l'œ-chymiotrypsinogène, (6) l'anhydrase carbonique, (7) lacarboxypeptidase, (8) la pepsine, (9) l'alcool deshydrogénase,(10) l'ovalbumine a, (11) la phosphoglycerate kinase, (12)l'ovalbumine b, (13) la glutamate deshydrogénase, et (14) lapyruvate kinase.
53
Lys.1-------1
B
Lys.1-----1
D
Lys.1'------1
A
Figure 2.5. : Représentation schématique de la position desbandes de dégradation de la protéine capsidaire du GGMVsouche A, B, et D sur un gel de polyacrylamide de 8%. La bandesupérieure est la bande correspondant à la protéine capsidaire etla bande inférieure correspond au lysozyme.
54
8%
GGMV-A
10% 11% 12% 8%
GGMV-B
10% 11% 12%
GGMV-D
8% 10% 11% 12%
,CJ--CJ--CJ .......----0....-0. /c:::J/
Lys c::::J Lys CJ
Figure 2.6. : Représentation schématique de la migration des bandes correspondant à laprotéine capsidaire et à ses protéines de dégradation pour les souches A, B, et 0 du GGMV etdans des gels de polyacrylamide de 8, 10, 11 et 12%.
55
GG MV GGMV GGMV PVMV GESV GESV y MV CuMV CaMV PRSV40 kd ABD A B 40 kd
35 kd
30kd
c:::::::::J, ic=::=sc=::::::::I c:=:=a~ c ,--------
'1::=::»' .
---- ---r==?- ------_
35 kd
30kd
"1/111111WIIII/. WIll/I.e '111111< 'IIIIII/'
'111/1111111/111.
9/h/AI Wllllh. ~/III//'
VIIIIII.?11/1/1.
11111/11~//lllt
25kd '111111/ 11/11//1, 25kd1/1/11/,
20kd ~ .....I.,. 20 kd
Figure 2.7. : Représentation schématique des bandes correspondant aux protéines capsidaireset aux protéines de dégradation pour plusieurs potyvirus de Côte d'Ivoire.
57
0
1 ,-
1
1
1
HIS 1
l1
i
LLYS i
11
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PRO ..CO CYS MET
....LYS
HIS
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ILE LEU...
ALA
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9 • ..
ASPnRSfR GLU
Figure 2.8. : Courbe étalon représentant les différents pics d'absorption correspondant auxdifférents acides aminés, (a) dans le cas d'une hydrolyse HCI, (b) dans le cas d'une oxydationperformique et (c) dans le cas d'une hydrolyse acide methane sulfonique.
59
11111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111
2.2. TABLEAUX
Tableau 2.1. : Index bibliographique des compositions en acides aminés des protéinescapsidaires de virus de plantes, exprimées en nombre de résidus acides aminés par moléculede protéine capsidaire. Est également donné, lorsqu'il est connu, le mode de transmission duvirus et le signe (*) indique que le groupe de virus considéré n'est pas encore reconnu par"leTV.
63
CAA DES VIRUS ISOMETRIQUES
DATA VIRUS TRANSMISSION ASP THR SER GLU PRO GLY ALA CYSBROMOVIRUS GROUP12 BBMV COLEO 14 10 18 17 9 10 23 213 BMV COLEO 10 11 13 18 7 10 33 116 CCMV COLEO 11 17 16 16 7 10 25 2248 CCMV-A COLEO 12 17 12 14 9 10 30 2249 BYSV COLEO 10 13 17 16 8 10 30 2COCKSFOOT MILD MOTTLE VIRUS GROUP *215 CMMV COLEO 20 18 19 20 16 21 21 3COMOVIRUS GROUP11 BPMV COLEO 21 14 18 17 13 21 1422 SqMV COLEO 21 17 16 14 10 15 19CUCUMOV1RUS GROUP204 PSV APHID 16 15 19 14 13 10 13 2218 CMV APHID 22 13 24 15 14 12 13 0242 CMV-S APHID 24 14 26 16 15 13 14 0243 CMV-D APHID 24 13 20 12 13 12 20 2244 CMV-Q APHID 24 14 26 16 18 14 14 0245 PSV APHID 22 21 16 19 15 15 17 2246 TAV-V APHID 27 19 23 19 14 14 19 1247 TAV-C APHID 29 17 21 19 15 13 15 2DIANTHOVIRUS GROUP15 CaRSV ? 34 37 37 23 20 20 24 3GEMINIVIRUS GROUP271 MSV WHITEFLY 22 25 18 12 12 23 19 5272 CLV 1 WHITEFLY 30 16 11 15 15 17 12 5273 TGMVA WHITEFLY 30 12 15 1~ 13 15 12 51LARV1RUS GROUP200 PNRSV ? 25 16 11 18 25 13 11 5201 TuAMV ? 16 10 16 11 19 13 16 1LUTEOVIRUS GROUP239 TNDV APHID.P 20 12 24 16 9 23 12 3NEPOVIRUS GROUP27 ToRSV NEMA 17 13 14 14 11 15 15 529 TomRSV NEMA 17 15 16 18 11 18 15 5PEA ENATION MOSAIC VIRUS GROUP18 PEMV APHID 21 13 16 14 11 21 17 3SOBEMOVIRUS GROUP19 SBMV COLEO 18 32 26 18 14 19 24 320 SBMV COLEO 21 30 17 19 18 16 28 421 SoMV COLEO 16 13 14 12 12 16 lS 2216 CFMV COLEO 19 22 24 17 17 22 21 2TOBACCO NECROSIS VIRUS GROUP24 TNV FUNGUS 34 19 21 24 23 25 41 526 TNV FUNGUS 18 16 14 20 IS 8 13 2238 TNV FUNGUS 31 18 17 23 20 24 33 4
64
CM DES VIRUS ISOMETRIQUES
VAL MET ILE LEU TYR PHE HIS LYS ARG TRP TOTAL AUTHOR
23 2 7 19 4 7 2 15 12 0 194 #818 3 8 15 5 5 4 13 13 2 189 #919 1 7 16 5 4 2 12 9 4 183 #1119 1 6 15 5 5 2 11 10 2 182 #6519 1 6 15 5 4 2 12 9 3 182 #65
16 8 9 18 10 6 3 8 17 3 236 #4
15 7 12 18 2 11 3 9 6 203 #79 4 14 19 3 10 3 8 7 191 #15
17 0 6 15 5 5 5 12 12 180 #3216 6 12 20 8 4 3 14 18 215 #3518 6 13 22 9 6 3 15 20 235 #6222 4 11 21 10 6 3 14 14 222 #63
. 18 5 12 22 9 6 4 15 20 238 #6420 2 12 20 7 6 7 12 12 226 #6317 2 13 19 8 7 5 15 16 239 #6216 2 15 20 7 7 4 15 17 235 #64
36 7 f6 26 16 12 2 14 16 4 347 #10
14 5 9 13 9 7 5 17 18 7 240 #6716 7 17 15 15 11 10 18 26 2 258 #6821 9 11 13 13 9 8 17 23 5 246 #68
22 4 8 16 4 8 6 9 17 5 223 #3014 3 4 5 6 9 2 11 7 7 170 #30
13 2 10 23 6 9 4 10 21 2 219 #54
11 3 11 14 6 10 6 9 8 5 187 #1910 3 13 24 7 14 5 10 11 5 217 #21
13 3 7 10 5 7 4 11 21 2 199 #12
21 7 12 28 10 4 2 7 20 5 270 #1323 9 14 23 9 4 2 12 16 5 270 #1313 5 9 12 7 4 3 12 8 3 176 #1416 7 7 18 7 9 4 12 19 8 251 #4
18 5 20 21 15 10 10 20 1 313 #1714 6 11 10 11 12 12 14 1 198 #1812 3 18 18 12 8 10 13 3 268 #58
65
CM DES VIRUS ISOMETRIQUES
DATA VIRUS TRANSMISSION ASP THR SER GLU PRO GLY ALA CYSTOMBUSVIRUS GROUP14 CaMV ? 36 36 28 31 24 29 31 517 CuNV ? 46 31 32 24 23 32 41 028 ToBSV ? 44 45 35 21 16 38 37 330 TUCV COLEO 14 14 12 16 9 15 17 1203 SaCY COLEO 28 36 36 25.- 25 23 37 8240 GaMV MECA 34 33 32 29 16 36 26 6TYMOVIRUS GROUP31 TYMV COLEO 11 26 16 15 20 8 15 432 TYMV C COLEO 17 20 20 15 20 7 13 533 WCuMV COLEO 15 13 26 11 19 9 16 2180 BeMV COLEO 11 16 24 17 16 13 16 2198 KYMV COLEO 14 24 23 12 17 9 20 1199 EMV COLEO 16 20 20 13 19 7 25 1205 ScrMV COLEO 14 21 27 16 22 12 13 0206 APLV COLEO 12 17 28 11 22 11 19 2207 BMV COLEO 12 17 25 19 17 13 18 2208 CYVV COLEO 13 22 26 10 20 8 22 4209 DMV COLEO 10 19 20 20 15 13 20 1210 OYMV COLEO 15 24 18 15 19 8 21 2211 EMV COLEO 17 22 19 15 18 8 27 3212 OMV COLEO 15 26 19 10 20 11 22 4213 OYMV COLEO 15 12 32 17 21 9 10 2214 SCMV COLEO 15 20 25 16 21 12 13 3217 EryLV COLEO 11 20 28 21 21 17 14 0TOBACCO NECROSIS SATELLITE VIRUS GROUP *23 STNV FUNGUS 57 34 24 32 9 28 28 325 STNV FUNGUS 27 25 12 18 4 8 9 2185 STNV FUNGUS 31 19 14 17 4 18 16 1186 STNV FUNGUS 25 26 17 18 3 12 18 2ALFALFA MOSAIC VIRUS GROUP177 AMV APHIO 30 15 20 25 23 21 30 5178 AMV APHIO 17 8 9 17 13 19 17 2179 AMV APHIO 16 10 12 16 14 14 17 2250 AMV-S APHIO 19 14 16 17 17 17 21 3
66
CAA DES VI RUS ISOMETRIQUES
VAL MET ILE LEU TYR PHE HIS LYS ARG TRP TOTAL AUTHOR
35 9 19 28 10 14 1 25 19 2 382 Il
33 1 20 33 12 20 3 16 17 7 391 Il
40 3 13 43 10 14 5 13 20 2 402 12012 2 5 11 4 6 1 12 9 4 164 12231 3 17 24 12 12 2 15 23 4 361 13223 0 11 32 7 34 8 17 16 3 363 160
14 4 15 18 3 5 3 7 3 2 189 12214 4 13 19 3 3 5 4 6 2 190 12212 1 13 24 3 8 3 9 5 1 190 12215 2 18 18 4 5 0 9 5 1 192 126Il 2 15 22 6 4 4 5 0 1 190 12818 3 13 20 4 6 3 7 4 1 200 12916 4 14 17 3 5 3 7 8 2 204 13316 4 Il 24 5 6 2 7 3 2 202 1416 2 17 18 5 5 0 10 5 1 . 202 1411 0 20 22 8 4 5 7 1 1 204 1419 3 13 21 5 6 0 10 6 2 203 1412 2 12 25 9 3 6 10 1 1 203 148 3 13 20 4 7 3 8 4 1 200 14
15 2 18 18 6 6 5 6 4 1 208 1415 3 14 22 4 6 2 6 8 2 200 1415 4 15 17 3 6 3 8 8 2 206 1416 3 8 22 3 7 7 4 5 1 208 134
25 9 25 29 8 14 8 15 25 1 374 11613 4 13 20 6 11 6 11 24 1 214 11814 5 14 16 4 7 4 8 14 2 208 12719 3 13 9 4 11 3 8 15 1 207 127
16 4 7 29 5 20 8 21 16 2 297 123Il 2 5 16 4 11 4 Il 7 1 174 1249 2 9 2 4 13 5 11 8 1 165 125
13 3 5 21 4 16 6 14 10 1 217 166
67
CM DES VIRUS EN BATONNET
DATA VIRUS TRANSMISSION ASP THR SER GLU PRO GLY ALA CYS
HORDE 1V1RUS GROUP182 BSMV ? 25 9 9 19 12 8 20 0TOBAMOV IRUS GROUP47 FMV MECA 17 13 14 16 4 9 14 148 SOV MECA 12 11 9 12 6 5 12 149 TMV MECA 18 16 16 16 8 6 14 1 .50 ToMV MECA 18 16 15 19 8 6 11 151 HRV MECA 17 13 13 22 8 4 18 153 HRV MECA 16 13 16 21 9 3 17 154 T2MV MECA 22 19 10 16 10 4 18 155 CGMMV MECA 20 10 24 10 6 9 21 056 ORSVI MECA 20 21 12 15 9 7 11 157 ORSV2 MECA 20 21 12 15 9 7 11 158 CV41 MECA 18 11 24 10 9 6 19 059 CV42 MECA 20 12 23 10 8 5 20 060 SHMV MECA 18 19 18 16 8 4 12 062 TMV J1481 MECA 17 16 17 15 8 6 14 163 TMVYA MECA 19 17 14 16 8 6 14 164 TMV GA MECA 19 17 15 16 8 5 14 165 TMV OM MECA 19 15 16 16 8 6 14 166 DAHLE MECA 17 17 16 19 8 6 11 167 YTAMV MECA 18 17 15 19 8 6 11 168 G.TAMV MECA 22 19 10 16 10 4 18 169 U2 MECA 22 19 10 16 10 5 17 170 HR MECA 17 13 13 22 8 4 18 152 CCV ? 25 14 15 15 9 12 14 0TOBRAVIRUS GROUP61 TRV NEMA 20 10 21 16 13 7 21FUROVIRUS *46 BNYVV FUNGUS 24 15 18 14 10 14 19
68
CAA DES VIRUS EN BATONNET
VAL MET ILE LEU TYR PHE HIS LYS ARG TRP TOTAL~UTHOR
10 0 6 21 8 7 4 7 17 5 187 138
13 0 11 13 5 7 1 4 11 5 158 139 1 7 12 5 6 0 4 8 2 122 13
14 0 9 12 4 8 0 2 11 3 158 1315 1 7 13 5 8 0 2 9 3 157 1310 3 8 11 7 6 1 2 10 2 156 1310 4 7 12 7 5 1 2 11 3 158 1312 2 8 11 6 8 0 1 8 2 158 137 0 7 18 4 9 1 4 8 2 160 13
10 3 8 14 6 7 0 1 10 3 158 139 3 9 14 5 7 0 1 10 3 157 13
12 0 7 14 4 11 0 4 9 1 159 1313 0 6 13 4 11 0 4 10 1 160 1312 0 10 15 8 6 1 1 12 1 161 1314 0 9 12 4 8 0 3 11 3 158 1214 0 8 12 4 8 0 2 12 3 158 1214 0 8 12 4 8 0 2 12 3 158 1215 0 8 12 4 8 0 2 12 3 159 13915 1 7 13 5 8 0 2 9 3 158 1215 1 7 13 5 8 0 2 9 3 158 1212 2 8 11 6 8 0 1 8 2 158 1212 2 8 11 6 8 0 1 8 2 158 14010 3 8 11 7 6 1 2 10 2 156 1418 3 12 10 4 14 1 10 8 0 174 13
8 3 3 14 5 11 15 10 180 137
14 7 5 19 4 6 2 12 10 4 198 136
69
CAA DES VIRUS FILAMENTEUX
DATA VIRUS TRANSM 1SS ION ASP THR SER GLU PRO GLY ALA CYS
CARLAVIRUS GROUP74 PYS APHID 16 8 10 17 11 9 13CLOSTEROVIRUS GROUP219 BYV APHID 16 15 16 22 8 17 17 6220 BYV APHID 22 17 21 18 8 21 17 3221 CNFV APHID 23 20 15 24 9 15 18 3POTEXV1RUS GROUP73 PVX MECA 19 24 14 15 14 11 38 276 WCMV MECA 12 11 10 9 8 7 19 2183 PVX MECA 43 41 23 31 29 25 74 1184 PVX MECA 9 13 7 9 8 5 17 1226 FMV MECA 25 16 9 20 14 7 27 2227 NMV MECA 24 13 15 18 20 13 32 2228 VMV MECA 14 25 17 18 17 14 27 2229 PMV MECA 18 17 23 21 18 8 27 2230 CYMV MECA 20 17 19 20 10 10 21 2231 WCMV l'1ECA 16 17 15 14 13 11 27 3232 PVX MECA 19 24 14 16 15 11 38 3233 P1VX MECA 19 20 20 28 22 17 -Z7 2234 PAMV MECA 22 11 16 22 17 20 40 3235 PAMV MECA 18 9 15 16 16 11 30 2236 PVX MECA 24 29 17 19 18 13 46 3237 PVX MECA 24 31 17 20 18 13 44 2POTYV 1RUS GROUP71 TEV APHID 25 13 9 23 8 13 1972 TUMV APHID 29 16 10 23 9 15 1775 PVY APHID 22 13 10 23 11 13 1677 PVY APHID 33 24 18 34 18 18 2678 BYMV APHID 42 20 15 33 11 21 2179 PMV APHID 40 20 15 33 11 22 2280 LMV APHID 44 19 12 32 11 23 2681 SPMV APHID 42 20 13 33 10 22 2282 SCMV APHID 47 19 22 25 11 19 2683 PVY APHID 22 13 10 22 11 13 1684 TEV APHID 25 13 9 23 8 13 1985 MDMV B APH/D 27 25 20 29 10 34 2387 PWV APHID 46 18 14 31 10 21 2788 BCMV APHID 47 16 16 28 15 19 2289 PVY APHID 17 16 9 22 10 10 15202 PSBMV APHID 39 17 18 41 12 22 27RICE STRIPE VIRUS GROUP *241 RSV CICA 25 28 21 22 5 21 23
70
CM DES VIRUS FILAMENTEUX
VAL MET 1LE LEU TYR PHE HIS LYS ARG TRP TOTAL AUTHOR
10 6 10 9 3 4 3 4 11 146 *1
7 1 7 26 4 11 5 14 12 0 204 *526 1 9 31 3 12 6 17 12 0 224 *539 0 5 30 9 13 1 14 12 0 220 *53
11 6 10 8 2 10 2 10 8 6 210 *447 2 9 10 3 6 2 8 6 2 133 *46
22 12 19 18 4 22 3 16 15 5 403 *496 3 5 4 1 5 1 5 4 2 105 *1
11 3 7 11 7 8 1 13 9 2 192 *5113 3 8 21 6 9 2 10 10 3 222 *518 1 7 24 3 10 1 5 9 2 204 *51
11 4 11 13 4 12 1 10 5 2 207 *517 1 8 15 6 9 3 10 8 3 189 *51
10 2 13 14 4 9 4 12 8 3 195 *5111 6 10 8 2 10 2 11 9 4 213 *5118 5 11 17 6 6 1 10 13 2 244 *5119 5 14 23 5 11 8 13 12 4 265 *5412 4 10 17 7 7 5 12 13 5 209 '5514 8 12 10 2 12 6 12 10 2 257 '5614 7 12 10 2 12 6 12 9 2 255 '57
12 10 5 13 7 5 6 10 13 2 194 *4212 10 11 20 8 9 8 13 17 2 230 '4313 8 12 10 6 5 4 13 11 2 193 '4216 7 15 18 10 6 6 18 16 3 287 '5116 9 14 22 11 9 6 20 17 5 293 '5116 7 15 22 13 9 4 19 17 4 290 '5111 12 12 20 14 6 9 18 16 4 290 '5116 8 15 21 11 8 5 22 18 4 291 '5116 9 11 16 11 9 6 22 16 4 290 '5113 8 12 10 6 5 4 13 11 2 192 '4512 10 5 13 7 5 6 10 13 2 194 '4212 11 8 13 9 7 5 12 14 4 264 '4819 18 7 21 10 8 5 22 14 3 295 '5118 18 7 20 10 8 6 20 17 3 291 '5113 11 9 12 7 5 5 10 13 2 187 '4720 16 15 18 10 9 8 12 21 1 307 '50
14 8 14 24 9 8 5 27 7 263 '61
71
Tableau 2.2. : Références des résultats du tableau 2.1.
#1 Tremaine, J.H.; Goldsack,O.E.: Virology~: 102·107 (1968).#2 Tsugita, A.: J. Mol. Biol.,~: 293-300 (1962).#3 Gibbs, A.J.: CMIlAAB n'184 (1977).#4 Paul, H.L.; et al.: Intervirology il: 99-109 (1980).#5 Moghal, S.M.; Francki, R.I.B: Virology la: 350-362 (1976).116 Fauquet, C.; Thouvenel, J-C.: ln Init. Doc. Tech., 1.0RSTOM, Paris, (1986).#7 Semaneik, K.S.: Virology,aQ,: 698·704 (1966).#8 Yamazaki, H.; Kaesberg, P.: J. Mol. Biol., 2 :455-473 (1963).#9 Stubbs, J.O.; Kaesberg, P.: J. Mol. Biol.,,a: 314-323 (1964).#10 Kalmakoff, J.; Tremaine, J.H.: Virology~: 10-16 (1976).#11 Bancroft, J.B.; et al.: Virology~: 224-229 (1968).#12 Shepherd, R.J. et al.: Virology ~: 255·267 (1968).#13 Tremaine, J.H.: Virology,aQ,: 348-354 (1966).#14 Kado, C.I.: Virology.al: 217-229 (1967).#15 Mazzone, H.M.; et al.: Biochem. Biophys. Acta~: 164-175 (1962).#16 Reichmann, R.E.: U. S. Nat!. Acad. Sei. Proe. §2: 1009-1017 (1964).#17 Lesnaw, J,A.; Reichmann, R.E.: Virology a2: 729-737 (1969 a).#18 Uyemoto, J.K.; Grogan, R.G,: Virology a2: 79-89 (1969).#19 Stace-Smith, R.; et R.: Virology~: 487-494 (1965).#2.0 De Fremery, O.; Knight, C.A.: J. Biol. Chem.,~: 559-566 (1955).#21 Tremaine, J.H.; Stace-Smith, R.: Virology~: 102·107 (1968).#22 Symons, R.H.; et al.: J. Mol. Biol., 2: 1-15 (1963).#23 Hull, R.; et al.: Virology ~: 404-415 (1969). .#24 Kelly, J.J.; Kaesberg, P.: Biochem. Biophys. Acta 21: 865-871 (1962).#25 Tremaine, J.H.; Stace-Smith, R.: Phytopathology~: 521-522 (1969).#26 Jankulova, M,; et al.: Phytopathologische Z. 23,: 177-185 (1968).#27 Gibbs, A.J.: CMIlAAB n'194 (1978).#29 Gibbs, A.J.; Harrison, B.D.: CMI/AAB n'124 (1973).#30 Bamett, O.W.; Fulton, R.W.: Virology a2: 556·561 (1969).#31 Nelson, M.R.; Tremaine, J.H.: Virology~: 309-319 (1975).#32 Mink, G.I.: CMIlAAB n'92 (1972).#33 Bercks, R.: CMI/AAB n'113 (1973).#34 Shukla, 0.0.; et al.: Phytopathology 12: 382-384 (1980).#35 Van Regenmortel, M.H.V.; et al. : Virology~: 647-653 (1972).#36 Putz, C. : J. Gan. Virol.,~: 317-401 (19n).#37 Semancik, J.S.: Phytopathology ~: 1190-1193 (1966).#38 Gumpf, O.J.; Hamilton, R.I.: Virology ~: 87-93 (1968).#39 Nozu, Y.; Okada, Y. : J. Mol. Biol.,~: 643-646 (1968).#40 Rentschler, L: Mol. Gen. Genet,.1Q2: 84-95 (1967).#41 Fanatsu, G.; Funatsu, M.: Phytopathol. Soc. Japan 1-9 (1968).#42 Oamirdagh, I.S.; Shepherd, R.J.: Virology!Q: 84-89 (1970).#43 Hill, J.H.; Shepherd, R.J.: Virology~: 807-816 (1972).#44 Miki, T.; Knight, C.A.: Virology~: 168-173 (1968).#45 Stace-Smith, R.; Tremaine, JH.: Phytopathologym: 1785-1789 (1970).#46 Miki, T.; Knight, C.A.: Virology.al: 55-63 (1967).#47 Miki, T.; Oshima, N. : J; gen. Virol.,~: 179-182 (1972).#48 Hill, .I.H.; et al.: J. gen. Virol., 2Q; 327-339 (1973).#49 Shaw, J.G.; Larson, R.H.: Phytopathology~: 170-171 (1962).#50 Knesek, J.E.; et al.: Phytopathology~: 1076-1081 (1974).#51 Short, M.N.: pers. com.#52 Carpenter, J.M.; et al.: Virology ll.: 101-109 (1977).#53 Short, M.N.; et al.: Virology ll.:408-412 (19n).#54 Artyukova, E.V.; Kaylor, A.V.: Phy1opath. Z.,.1QZ: 263-275 (1983).#55 Miki, T.; Oshima, N.: Virology~: 386-393 (1972).#56 Tung, J.S.; Knight, C.A.: Virology~: 214-223 (1972).#57 Koenig. R.; et al.: J. gen. Virol.,~: 329-337 (1978).#58 Tremaine, J.H.; et Argyle. R.: Phytopathology m: 654·659 (1970).#59 Kubo, S.: CMIlAAB n'234 (1981).#60 Shotnicki, J.; Gibbs, A.J.: Australas PI. Path., 1.Q: 27-29 (1981).1161 Toriyama. S.: CMIlAAB n'269 (1983).#62 Habili, N.; Francki, R.I.B.: Virology~: 392-401 (1974).#63 CQllot. O.; et al.: pers. com.#64 Stace-Smith, R.; Tremaine, J.H.: Virology~: 401-408 (1973).1165 Reas, M.W.; Short, M.N.: John Innes Rpt.,.2a: 111-113 (1977).1166 Collot, O.; et al.: Virology M: 236-238 (1976).1167 Mullineaux, P.M.; et al.: Embo J., a: 3063-3068 (1984).#68 Hamilton, W.O.O.; et al.: Nucleic Aeids Res.,U: 7387-7396 (1983).#69 auiot-Oouine, L: pers. com.
72
Tableau 2.3. : Index des phytovirus de Côte d'Ivoire classés selon la classification de l'ICTV. Estaussi donné leur mode de transmission et leur plante hôte de multiplication. Le signe (*) indiqueque le groupe de virus considéré n'est pas encore reconnu par l'ICTV.
73
VIRUS ISOMETRIQUES TRANSM ISS ION PLANTE HOTE
CUCUMOVIRUS GROUPCMV YE22 Cucumber mosalc vlrus - YE22 APHIDE Nlcotiana tabacumCMV 59 Cucumber mosalc vlrus - 59 APHIDE Nicotlana tabacumCMV MK Cucumber mosaic virus - MK APHIDE Nicotiana benthamianaCMV AV1 Cucumber mQsalc virus - AVl APHIDE Vigna sinensisCMV D Cucumber moulc vlrus - 0 APHIDE ?CMV RUP Cucumber mosalc vlrus - RUP APHIDE ?CMV PC Cucumber mosaic virus - PC APHIDE ?CMV OS Cucumber mosaic virus - OS APHIDE ?eMV DA Cucumber mosaic virus - DA APHIDE ?CMV SET Cucumber mosaic virus - SET APHIDE ?CMV CRS Cucumber mosaic virus - CRS APHIDE ?CMV LTD Cucumber mosaic virus - LTD APHIDE ?
SOBEMOVIRUS GROUPRYMV Rice yellow mottle virus COLEO Oryza sativa
TYMOVIRUS GROUPVoNMV Voandzeia necrotlc mosalc virus COLEO Voandzeia subterranea
COCKSFOOT MILO MOTTLE VIRUS GROUP *MESV Maize eye spot virus COLEO Zea mais
VIRUS NON CLASSEHC1RSV Hibiscus chlorotic ring spot virus ? Hibiscus rosa-sinensis
74
VIRUS EN BATONNET
FUROVIRUS GROUP *PCV GA Peanut clump virus - Green AfricaPCV YA Peanut clump virus - Yellow AfricaPCV S Peanut clump virus - SenegalPCV 1 Peanut clump virus - India°RSNV Rice stripe nec rosis virus
VIRUS FILAMENTEUX
TRANSM 1SS ION
FUNGUSFUNGUSFUNGUSFUNGUSFUNGUS
PLANTE HOTE
Nicotiana benthamianaNicotiana benthamianaNicotiana benthamianaNicotiana benthamianaOryza sativa
·CARLAVIRUS· GROUPGCV Groundnut crinkle virusPNMV Psophocarpus necrotic mosaic virusVoMV Voandzeia mosaic virus
POTYVIRUS GROUP
ALEURODE Arachis hypogeeaALEURODE PsophocarpustetragonolobusALEURODE Voandzeia subterranea
AsysMoVCanMVCuMVGEVAGEV BGEV HVGGMVAGGMV BGGMVCPRSVPVMVVbDMVYMV
Asystasia moUle virusCanavalia mosaic virusCucurbita mosaic virusGroundnut eyespot virus - AbidjanGroundnut eyespot virus - BouakeGroundnut eyespot virus - Haute-VoltaGuinea grass mosaic virus - AGuinea grass mosaic virus - BGuinea grass mosaic virus - CPassiflora ring spot virusPepper veinal moUle virusVoandzeia distorsion mosaic virusYam mosaic virus
75
APHIDEAPHIDEAPHIDEAPHIDEAPHIDEAPHIDEAPHIDEAPHIDEAPHIDEAPHIDEAPHIDEAPHIDEAPHIDE
Nicotiana benthamianaCanavalia ensiformisNicotiana benthamianaArachis hypogeeaArachis hypogœaArachis hypogaeaPanicum maximumZea maisPanicum maximumPassiflora edulisNicotiana mega losiphonVoandzeia subterraneaNicotiana benthamiana
Tableau 2.4. : Index des phytovirus de Côte d'Ivoire avec le nombre et la nature·des purificationsde leur protéine capsidaire réalisées pour déterminer leur composition en acides aminés. Lesigne (*) indique que le groupe de virus considéré n'est pas encore reconnu par l'ICTV.
77
VIRUS ISOMETRIQUES ACIDE ACETI,QUE GUANIDINE PHENOL TOTAL
CUCUMOVIRUS GROUPCMV YE22 Cucumber mosaic virus - YE22 2 2 4CMVS9 Cucumber mosaic virus - 59 2 2 4CMVMK Cucumber mosaic virus - MK 2 2 4CMV AV1 Cucumber mosaic virus - AV1 2 "2 "CMV D Cucumber mosaic virus - D 1CMV RUP Cucumber mosaic virus - RUP 1CMV PC Cucumber mosaic virus - PC 1
CMVDS Cucumber mosaic virus - OS 1
CMVOA Cucumber mosaic virus - DA 1
CMV SET Cucumber mosaic virus - SET 1
CMV CRS Cucumber mosaic virus - CRS 1CMV LlO Cucumber mosaic virus - LlO 1
SOBEMOVIRUS GROUPRYMV Rice yel10w mottle virus 2 2
TYMOVIRUS GROUPVoNMV Voandzeia necrotic mosaic virus 2 2
COCKSFOOT MILO MOTTLE VIRUS GROUP *MESV Maize eye spot virus 2 2 "VIRUS NON CLASSEHC1RSV Hibiscus chlorotic ring spot virus 2 2
TOTAL 0 16 16 40
78
VIRUS EN BATONNET ACIDE ACETIQUE GUANIDINE PHENOL TOTAL
FUROVIRUS GROUP *PCV GA Peanut clump virus - Green Africa 2 2 4PCV YA Peanut clump virus - Yellow Africa 2 2 4
PCV S Peanut clump virus - Senegal 2 2 4
PCV 1 Peanut clump virus - India 1 1RSNV Rice stripe necrosis virus 2 2 4
VIRUS FILAMENTEUX
'CARLAVIRUS' GROUPGCV Groundnut crinkle virus 2 5 7PNMV Psophoca rpus nec rotic mosaic vi rus 2 4 6VoMV Voandzeia mosaic virus 2 7 9
POTYVIRUS GROUPAsysMoV Asystasia moUle virus 1 3 4CanMV Canavalia mosaic virus 1 3 4CuMV Cucurbita mosaic virus 2 4 6GEVA Groundnut eyespot virus - Abidjan 1 2 3GEV B Groundnut eyespot virus - Bouake 2 4 6GEV HV Groundnut eyespot vi rus - Haute-Volta 2 5 7GGMVA Guinea grass mosaic virus - A 2 4 6GGMVB Guinea grass mosaic virus - B 2 6 8GGMV C Guinea grass mosaic virus - C 2 3 5PRSV Passiflora ring spot virus 1 3 4
PVMV Pepper veinaI moUle virus 1 3 4VoDMV Voandzeia distorsion mosaic virus 2 4 6YMV Yam mosaic virus 1 4 5
TOTAL 35 72 0 107
79
Tableau 2.5. : Index des phytovirus de Côte d'Ivoire donnant quelques caractéristiquesphysico-chimiques des étapes de la purification du virus puis de la protéine capsidaire avecsuccessivement :
-l'absorption en UV de la solution virale purifiée, exprimée en unités densité optique à260 nm (uDO/ml),-le coefficient d'extinction pour chaque virus (E),-la concentration de virus ainsi calculée ([virus]) exprimée en mg/ml,-la concentration de protéine capsidaire obtenue après purification ([PC]), expriméeen mg/ml, .-le poids moléculaire de la protéine capsidaire déterminé par électrophorèse (PM PC),-et le nombre de nmoles de protéine capsidaire finalement obtenu.
Le signe (-) indique que le groupe de virus considéré n'est pas encore reconnu par l'ICTV.
81
VIRUS ISOMETRIQUES DO/ml E [VIRUS] [PC] PM PC PCuOO mg/cm3 mg/ml mg/ml d nmoles
CUCUMOV1RUS GROUPCMV YE22 100 5.0 20.0 15.5 28000 554CMV S9 127 5.0 25.4 19.4 28000 693CMV MK 59 5.0 17.8 9.0 28000 321CMV AVl 76 5.0 15.2 11 .3 28000 404CMVD 1 1 1 1 1 1
CMV RUP 1 1 1 1 1 1
CMVPC • 1 1 1 • 1
CMVDS • • 1 • 1 •CMVDA 1 1 • • 1 1
CMV SET 1 1 • • 1 1
CMV CRS • • 1 1 1 1
CMV LTD • • • • • •SOBEMOVIRUS GROUPRYMV 52 6.5 8.7 6.4 28000 229
TYMOVIRUS GROUPVoNMV 70 9.0 7.8 5.6 21000 267
COCKSFOOT MILO MOTTLE VIRUS GROUP *MESV 64.5 6.0 10.8 8. 1 29000 279
VIRUS NON CLASSEHC1RSV 14.8 6.0 2.5 1.5 28000 54
82
VIRUS EN BATONNET DO/ml E [VIRUS] [PC] PM PC PCuoO mg/cm3 mg/ml mg/ml d nmoles
FUROV IRUS GROUP *PCV GA 8.4 3.0 2.8 2.2 24000 92PCV YA 16.7 3.0 5.6 4.8 24000 200PCVS 12.7 3.0 4.2 3.5 24000 146PCV 1 • • • • 24000 •RSNV 1.7 3.0 0.6 0.3 '24000 13
VIRUS FILAMENTEUX
·CARLAVIRUS· GROUPGCV 1.7 3.0 0.6 0.2 33000 6PNMV 4.2 3.0 1.4 1.0 33000 30VoMV 1.8 3.0 0.6 0.2 33000 6
POTYV1RUS GROUPAsysMoV 1.9 3.0 0.5 0.2 33000 6CanMV 13.3 3.0 4.4 3.7 33000 112CuMV 11.6 3.0 3.9 3.2 33000 97GEVA .3 3.0 0.1 0.05 32500 2GEV B 2.3 3.0 0.8 0.4 32500 12GEV HV 8.5 3.0 2.7 2.0 32500 62GGMVA 5.3 3.0 1.8 1.2 33500 36GGMV B 15.5 3.0 5. 1 4.3 35500 120
. GGMV C 2.6 3.0 0.9 0.5 33500 15PRSV 4. 1 3.0 1.4 1.0 32500 31PVMV 11.7 3.0 3.9 3.2 33000 97VooMV 4.7 3.0 1.4 1.0 34000 29YMV 4.2 3.0 1.4 1.0. 35000 29
83
Tableau 2.6. : Exemple de détermination de la composition en acides aminés de la protéinecapsidaire d'un virus, effectuée avec le Peanut clump virus, souche Afrique (PCV-A).
a • Hydrolyse HCI24, 48 et 72H,b - Hydrolyse avec oxydation performique,c - Hydrolyse à "acide méthane sulfonique,d - Calrol de la CM de la PC du virus.
85
HYDROLYSE ACIDE CHLORHYDRIQUEAcides Aminés Hel - 24H Hel - 48H Hel - 72H MOYENNE
n moles n moles n moles n moles
ASP 1895,2 1793,7 1791 , 1 1827THR 773,2 672,4 675, 1 707SER 789,6 700,7 695,2 729GLU 1518,1 1348,4 1365,6 1411PRO 554, 1 543,2 561,4 553GLY 678,4 1029,3 1026,6 911ALA 1266,4 1479,3 1533, 1 1426CYS • 1 1 1
VAL 823,6 1083,4 1104, 1 1104MET 58, 1 . 60, 1 68,6 69ILE 594, 1 601,2 624,2 624LEU 831,2 882,1 916, 1 916TYR 272,8 280, 1 358,2 304PHE 508,3 523,3 540,4 524HIS 199, 1 190,7 197,4 196LYS 367,2 396,6 419,2 394ARG H13,8 1396,5 1478, 1 1429TRP • 1 • •
HYDROLYSE AVEC OXYDATION PERFORM IQUEAcides Aminés HOP 1 HOP 2 MOYENNE
n moles n moles n moles n moles
ASP 2922,4 3032, 1 2977THR 1001,8 915, 1 958SER 1068, 1 960,8 1014GLU 1558,4 1549,3 1554PROGlY 2039,5 2118,7 2079ALA 1381,3 1432,5 1407CYS 19,3 21 , 1 20VAL11ETILELEUTYRPHEHISLYSARGTRP
l HOP 9990l Hel 24H 6604
CYS HCI24H- R x CYS HOP 13,4
86
111
207
114935
71,54330
321
1,210,418,86,4
10,64, 18,53,15, 1
I HMSI HCl 24H
RxTRP HMS
1,611,620,56,7
11 ,64,59,43,35,6
TRP HC124H=
HYDROLYSE A L'ACIDE METHANE SULFONIQUEAcides Aminés HMS 1 HMS 2 MOYENNE
n moles n moles n moles n moles
ASPTHRSERGLUPROGLYALACYSVALMETILELEUTYRPHEHISLYSARGTRP
CALCUL DU NOMBRE DE RESIDUS ACIDES AMINESAcides Aminés mi MOYENNE CAA % ni x mi CAA PM = Xi x mi
n moles PM-18 AA n moles % Xi-PM/InixmiASP 115, 1 1827 13,6 2103 29 3550THR 101 , 1 707 5,3 715 11 1112SER 87, 1 729 5,4 635 12 1045GLU 129, 1 1410 10,5 1820 22 2840PRO 97,1 553 4, 1 537 9 874GLY 57 911 6,8 519 14 798ALA 71 , 1 1426 10,6 1014 23 1635CYS 103, 1 13 0, 1 13 0 0VAL 99, 1 1104 8,2 1094 17 1685MET 131,2 62 0,5 81 1 131ILE 113,2 624 4,6 706 10 1132LEU 113,2 916 6,8 1037 15 1583TYR 163,2 304 2,3 496 5 816PHE 147,2 524 3,9 771 8 1178HIS 137, 1 196 1,5 269 3 411LYS 128,2 394 2,9 505 6 769ARG 156,1 1429 10,6 2231 23 3590TRP 186,2 321 2,4 598 5 931
I 13450 100 15145 213 24080
87
Tableau 2.7. : Index des compositions en acides aminés des protéines capsidalres desphytovirus de Côte d'Ivoire. exprimées en nombres de résidus acides aminés par molécule deprotéine capsidaire.
89
CAA DES VIRUS ISOMETRIQUES DE COTE D'IVOIRE
DATA N- VIRUS NAME ASP THR SER GLU PRO GLY ALA CYS VAL MET ILE LEU
COCKSFOOT MILO MOTTLE VIRUS GROUP *256 MESV 21 29 20 15 28 24 20 21 8 8 24
CUCUMOVIRUS GROUP
002 CMV 28 13 31 . 18 17 19 20 2 21 4 la 22003 . CMV 28 14 31 ,17 17 18 20 2 21 3 la 22004 CMV 29 14 31 .18 16 20 . 24 2 19 4 la 22005 CMV 26 14 26 17 16 14 23 2 20 4 la 23263 CMVD 25 13 24 14 17 12 22 a 22 6 11 24264 CMV RUP 26 12 19 18 14 la 13 a 17 5 12 23265 CMV PC 25 12 20 18 15 11 13 a 18 3 12 23266 CMV OS 26 12 18 18 13 la 16 a 20 4 11 23267 CMV DA 26 13 18 17 15 11 14 a 20 4 11 23268 CMV SET 23 16 15 24 14 13 13 a 18 3 12 22269 CMV CRS 25 12 18 19 14 11 15 a 20 5 11 23270 CMV LTD 27 12 20 15 15 11 15 a 19 5 la 23
SOBEMOV1RUS GROUP001 RYMV 24 19 30 13 19 18 28 6 20 9 8 19
TYMOVIRUS GROUP
258 VoNMV 9 17 17 14 25 12 24 2 15 17 22
NON CLASSES257 HC1RSV 30 23 24 17 12 26 24 3 22 4 11 23
90
CN\ DES VIRUS ISOMETRIQUES DE COTE D'IVOIRE
TYR PHE HIS LYS ARG TRP TOTAL REF AUTHOR
8 5 4 12 20 2 270 16 FAUQUET
9 7 4 15 20 1 261 16 FAUQUET9 7 4 15 20 1 259 16 FAUQUET
10 6 3 13 19 1 261 16 FAUQUET
10 6 3 14 24 1 253 16 FAUQUET11 6 4 15 24 1 251 169 QUIOT13 8 4 18 28 1 241 169 QUIOT14 8 4 18 27 1 241 169 QUIOT13 7 5 18 27 1 242 169 QUIOT13 8 4 17 28 1 242 169 QUIOT12 9 7 17 22 2 242 169 QUIOT13 8 5 17 26 1 242 169 QUIOT14 7 4 16 28 2 242 169 QUIOT
9 5 3 10 17 3 260 16 FAUQUET
4 5 6 8 5 0 203 16 FAUQUET
6 10. 3 13 12 2 265 16 FAUQUET
91
CAA DES VIRUS HELICOIDAUX DE COTE D'IVOIRE
DATA W VIRUS NAME ASP THR SER GLU PRO GLY ALA CYS VAL MET ILE LEUFUROVIRUS GROUP034 PCV-GA 27 8 13 25 12 26 21 1 20 0 11 18035 PCV-GA 27 8 13 25 13 27 21 1 19 0 Il 18036 PCV-VA 27 7 12 25 12 26 21 1 20 0 11 17037 PCV-VA 26 8 13 25 13 26 21 1 19 0 11 18038 PCV S 28 6 13 24 12 30 22 1 18 0 11 18039 PCV S 27 8 14 25 13 26 21 1 18 0 11 18251 PCV-I 29 11 12 23 9 15 23 0 16 1 10 13259 RSNV ml 28 15 22 21 7 32 21 1 13 2 8 16260 RSNV m2 29 14 22 20 9 20 20 2 15 2 9 16261 RSNV 13 29 16 18 18 8 32 22 1 14 2 9 18262 RSNV 15 31 14 21 20 9 21 20 3 15 2 8 17
·CARLAVIRUS· GROUP162 VoMV 36 20 22 32 16 20 27 3 13 7 14 24169 GCV 32 18 22 34 15 26 27 5 14 8 13 24176 PNMV 30 22 22 26 19 27 34 5 17 3 18 26
POTYVIRUS GROUP090 PVMV 39 15 17 38 10 19 21 2 20 12 13 25095 PRSV 40 18 16 36 12 21 23 3 20 12 9 21098 GGMVA 41 14 17 35 14 21 25 3 12 12 14 17106 GGMV C 46 19 18 33 23 26 26 2 11 11 11 13122 GGMV B 42 13 16 32 13 17 23 4 15 12 12 19130 YI'1V 35 15 19 39 14 23 26 3 16 15 15 24136 CuMV 37 19 13 34 10 20 27 4 14 14 14 24143 CanMV 42 17 15 35 13 19 25 4 12 13 12 22146 GESV 39 16 19 39 10 19 23 3 14 Il 13 23222 GGMVA 44 15 18 37 14 22 26 3 13 13 14 18223 GGMVC 47 20 19 34 24 27 26 2 11 Il 12 13224 GGMV B 45 14 17 35 15 19 25 5 16 13 13 21225 YMV 35 15 19 40 14 23 26 4 16 15 15 25252 AsysMoV 35 17 38 40 11 41 25 2 17 6 12 17253 VoDMV 36 17 26 34 13 27 27 4 17 10 10 19254 VoDMV 48 16 23 31 11 23 27 2 15 13 11 19255 VoDMV 44 15 26 34 12 25 29 2 14 9 12 19
92
CAA DES VIRUS HELICOIDAUX DE COTE D'IVOIRE
TYR PHE HIS LYS ARG TRP TOTAL REF AUTHOR
5 7 5 7 19 3 228 16 FAUQUET6 8 5 7 19 3 231 16 FAUQUET6 8 5 7 19 3 227 16 FAUQUET6 8 5 8 19 3 230 16 FAUQUET6 8 4 7 19 3 230 16 FAUQUET6 8 5 7 19 3 230 16 FAUQUET5 8 3 6 23 5 212 16 FAUQUET
12 5 5 8 9 1 228 16 FAUQUET7 6 6 10 13 2 222 16 FAUQUET
15 4 4 8 9 1 228 16 FAUQUET6 7 6 10 13 1 224 16 FAUQUET
9 119 127 13
7 19 157 18 147 19 10
233
297301308
16 FAUQUET16 FAUQUET16 FAUQUET
10 9 8 14 18 2 292 16 FAUQUET10 9 6 17 19 2 294 16 FAUQUET11 11 8 16 19 2 292 16 FAUQUET10 9 7 18 17 2 302 16 FAUQUET12 10 8 19 19 3 289 16 FAUQUET13 11 9 16 11 1 305 16 FAUQUET1.1 8 8 18 15 3 293 16 FAUQUET10 9 6 18 16 3 291 16 FAUQUET10 8 8 17 16 2 290 16 FAUQUET12 11 9 17 21 2 309 16 FAUQUET10 9 7 18 17 2 309 16 FAUQUET13 11 8 20 21 3 314 16 FAUQUET13 11 9 18 11 2 311 16 FAUQUET7 9 8 11 15 1 312 16 FAUQUET
11 7 8 18 16 2 302 16 FAUQUET12 9 7 17 15 1 299 16 FAUQUET13 10 7 14 15 1 301 16 FAUQUET
93
Tableau 2.8. : Corrélations de PEARSON entre divers résultats de compositions en acidesaminés de protéine capsidaire de phytovirus.
95
CORRELATION DE PEARSON ENTRE 2 METHODES DE PURIFICATION
GGMY-B
0,9980,9990,999
1
GEY
0,9990,9990,977
1
CORRELATION DE PEARSON ENTRE DIFFERENTS ECHANTILLONS DE GGMY-B
GGMY-B M nQ 30 no31 no38 n041M
n030 0,993n031 0,997 0,998n038 0,984 0,958 0,97n041 0,995 0,981 0,986 0,992
96
CORRELATION DE PEARSON ENTRE DIFFERENTS ECHANTILLONS DE CMV-AV!
CMV-AVIn020n021n022
n020
0,9980,997
n021
0,999
n022
CORRELATION DE PEARSON ENTRE DIFFERENTES SOUCHES DE CMY
AY1MK
YE22S9
AY1
0,9980,9980,968
MK
0,9870,971
YE22
0,966
S9
CORRELATION DE PEARSON ENTRE DIFFERENTES SOUCHES DE PCV
PCV-GA PCY-GA PCV-YA PCY-YA PCY-S PCY-S .
PCV-GAPCV-GA 0,999PCY-YA 0,998 0,997PCY-YA 0,999 0,994 0,997PCY-S 0,994 0,993 0,996 0,995PCV-S 0,999 0,998 0,997 0,999 0,998
CORRELATION DE PEARSON ENTRE DIFFERENTS ISOLATS DE RSNV
RSNYm 1 RSNYm2 RSNY 13 RSNY 15RSNYml
RSNYm2RSNV 13RSNY 15
0,7870,9530,785
0,5780,988 0,728
CORRELAT ION DE PEARSON ENTRE DIFFERENTS FUROYIRUS
PCVPCY-IRSNY
PCV
0,7710,721
97
PCY-I
0,668
RSNY
Tableau 2.9. : Index général des compositions en acides aminés de protéine capsidaire dephytovirus. exprimées en nombre de résidus acides aminés par molécule de protéinecapsidaire. Sont également donnés:
-la structure des particules virales; isométrique (SPH-1),en bâtonnet (ROD-2) et filamenteuse (FIL-3),
- le mode de transmission (1 à 10).- et l'appartenance à un groupe (A à FA).
Le signe (.) indique que le groupe de virus considéré n'est pas encore reconnu par l'IeTV.
99
W. DES VIRUS ISOMETRIQUES
DATA VIRUS STRUCTURE TRANSM ISSION GROUP ASP THR SER GLUBROMOVIRUS GROUP12 BBI'1V SPH COLEO 3 BRO A 14 10 18 1713 BMV SPH COLEO 3 BRO A 10 11 13 1816 CCMV SPH COLEO 3 BRO A 11 17 16 16248 CCMV-A SPH COLEO 3 BRO A 12 17 12 14249 BYSV SPH 1 COLEO 3 BRO A 10 13 17 16COCKSFOOT MILO MOTTLE VIRUS GROUP •215 CMMV SPH 1 COLEO 3 CMM B 20 18 19 20256 MESV SPH 1 ? 10 SPH M 21 29 20 15COMOVIRUS GROUP11 BPMV SPH COLEO 3 COM C 21 14 18 1722 SqMV SPH COLEO 3 COM C 21 17 16 14CUCUMOV1RUS GROUP2 CMV AVl SPH 1 APHIO 2 CUC 0 28 13 31 183 CMV MK SPH 1 APHIO 2 CUC 0 28 14 31 174 CMV YE22 SPH 1 APHIO 2 CUC 0 29 14 31 185 CMV S9 SPH 1 APHIO 2 CUC 0 26 14 26 17204 PSV SPH 1 APHIO 2 CUC 0 16 15 19 14218 CMV SPH 1 APHIO 2 CUC 0 22 13 24 15242 CMV-S SPH 1 APHIO 2 CUC 0 24 14 26 16243 CMV-O SPH 1 APHID 2 CUC 0 24 13 20 12244 CMV-Q SPH 1 APHIO 2 CUC 0 24 14 26 16245 PSV SPH 1 APHIO 2 CUC 0 22 21 16 19246 TAV-V SPH 1 APHIO 2 CUC 0 27 19 23 19247 TAV-C SPH 1 APHID 2 CUC 0 29 17 21 19263 CMV D SPH 1 APHIO 2 CUC 0 25 13 24 14264 CMV RUP SPH 1 APHIO 2 CUC 0 26 12 19 18265 CMV PC SPH 1 APHIO 2 CUC 0 25 12 20 18266 CMV OS SPH 1 APHID 2 CUC 0 26 12 18 18267 CMV DA SPH 1 APHIO 2 CUC D 26 13 18 17268 CMV SET SPH 1 APHID 2 CUC 0 23 16 15 24269 CMV CRS SPH 1 APHIO 2 CUC 0 25 12 18 19270 CMV LTO SPH 1 APHIO 2 CUC 0 27 12 20 15
100
CAA DES VIRUS ISOMETRIQUES
PRO GLY ALA CYS VAL MET ILE LEU TYR PHE HIS LYS ARG TRP TOTAL AUTEUR
9 10 23 2 23 2 7 19 4 7 2 . 15 12 0 194 #87 10 33 1 18 3 8 15 5 5 4 13 13 2 189 #97 10 25 2 19 1 7 16 5 4 2 12 9 4 183 #119 10 30 2 19 1 6 15 5 5 2 11 10 2 182 #658 10 30 2 19 1 6 15 5 4 2 12 9 3 182 #65
16 21 21 3 16 8 9 18 10 6 3 8 17 3 236 #428 24 20 1 21 8 8 24 8 5 4 12 20 2 270 #6
13 21 14 15 7 12 18 2 11 3 9 6 203 #710 15 19 9 4 14 19 3 10 3 8 7 191 #15
17 19 20 2 21 4 10 22 9 7 4 15 20 1 261 #617 18 20 2 21 3 10 22 9 7 4 15 20 1 259 #616 20 24 2 19 4 10 22 10 6 3 13 19 1 261 #616 14 23 2 20 4 10 23 10 6 3 14 24 1 253 #613 10 13 2 17 0 6 15 5 5 5 12 12 1 180 #3214 12 13 0 16 6 12 20 8 4 3 14 18 1 215 #3515 13 14 0 18 6 13 22 9 6 3 15 20 1 235 #6213 12 20 2 22 4 11 21 10 6 3 14 14 1 222 #6318 14 14 0 18 5 12 22 9 6 4 15 20 1 238 #6415 15 17 2 20 2 12 20 7 6 7 12 12 1 226 #6314 14 19 1 17 2 13 19 8 7 5 15 16 1 239 #6215 13 15 2 16 2 15 20 7 7 4 15 17 1 235 #6417 12 22 0 22 6 11 24 11 6 4 15 24 1 251 #6914 10 13 0 17 5 12 23 13 8 4 18 28 1 241 #6915 11 13 0 18 3 12 23 14 8 4 18 27 1 241 #6913 10 16 0 20 4 11 23 13 7 5 18 27 1 242 #6915 11 14 0 20 4 11 23 13 8 4 17 28 1 242 #6914 13 13 0 18 3 12 22 12 9 7 17 22 2 242 #6914 11 15 0 20 5 11 23 13 8 5 17 26 1 242 #6915 11 15 0 19 5 10 23 14 7 4 16 28 2 242 #69
101
CM DES VIRUS ISOMETRIQUES
DATA VIRUS STRUCTURE TRANSM ISSION GROUP ASP THR SER GLU
DIANTHOVIRUS GROUPlS CaRSV SPH ? 9 DIA E 34 37 37 23GEMINIVIRUS GROUP271 MSV SPH WHITEFLY 4 GEM EA 22 25 18 12272 CLV 1 SPH WHITEFLY 4 GEM EA 30 16 11 15273 TGMVA SPH WHITEFLY 4 GEM EA 30 12 15 lSILARVIRUS GROUP200 PNRSV SPH ? 10 ILA F 2S 16 11 18201 TuAMV SPH ? 10 ILA F 16 10 16 11LUTEOVIRUS GROUP239 TNDV SPH APHID.P 2 LUT FA 20 12 24 16NEPOVIRUS GROUP27 ToRSV SPH NEMA S NEP G 17 13 14 14
29 TomRSV SPH 1 NEMA 5 NEP G 17 15 16 18PEA ENATION MOSAIC VIRUS GROUP18 PEMV SPH 1 APHID PEM H 21 13 16 14SOBEMOVIRUS GROUP1 RYMV SPH COLEO 3 SOB 24 19 30 1319 SBMV SPH COLEO 3 SOB 18 32 26 1820 SBMV SPH COLEO 3 SOB 21 30 17 1921 SoMV SPH COLEO 3 SOB 16 13 14 12
216 CFMV SPH 1 COLEO 3 SOB 19 22 24 17TOBACCO NECROSIS VIRUS GROUP24 TNV SPH 1 FUNGUS 7 TNV J 34 19 21 24
26 TNV SPH 1 FUNGUS 7 TNV J 18 16 14 20
238 TNV SPH 1 FUNGUS 7 TNV J 31 18 17 23TOMBUSVIRUS GROUP14 CaMV SPH ? 9 TOM K 36 36 28 3117 CuNV SPH ? 9 TOM K 46 31 32 24
28 ToBSV SPH ? 9 TOM K 44 45 35 2130 TUCV SPH COLEO 3 TOM K 14 14 12 16
203 SaCY SPH COLEO 3 TOM K 28 36 36 25
240 Gal'1V SPH MECA 9 TOM K 34 33 32 29
102
CM. DES VIRUS ISOMETRIQUES
PRO GLY ALA CYS VAL MET ILE LEU TYR PHE HIS LYS ARG TRP TOTAL AUTEUR
20 20 24 3 36 7 16 26 16 12 2 14 16 4 347 #10
12 23 19 5 14 5 9 13 9 7 5 17 18 7 240 #6715 17 12 5 16 7 17 15 15 11 10 18 26 2 258 #6813 15 12 5 21 9 11 13 13 9 8 17 23 5- 246 #68
25 13 11 5 22 4 8 16 4 8 6 9 17 5 223 #3019 13 16 1 14 3 4 5 6 9 2 11 7 7 170 #30
9 23 12 3 13 2 10 23 6 9 4 10 21 2 219 #54
11 15 15 5 11 3 11 14 6 10 6 9 8 5 187 #1911 18 15 5 10 3 13 24 7 14 5 10 11 5 217 #21
11 21 17 3 13 3 7 10 5 7 4 11 21 2 199 #12
19 18 28 6 20 9 8 19 9 5 3 10 17 3 260 #614 19 24 3 21 7 12 28 10 4 2 7 20 5 270 #1318 16 28 4 23 9 14 23 9 4 2 12 16 5 270 #1312 16 15 2 13 5 9 12 7 4 3 12 8 3 176 #1417 22 21 2 16 7 7 18 7 9 4 12 19 8 251 #4
23 25 41 5 18 5 20 21 15 10 10 20 1 313 #1715 8 13 2 14 6 11 10 11 12 12 14 1 198 #1820 24 33 4 12 3 18 18 12 8 10 13 3 268 #58
24 29 31 5 35 9 19 28 10 14 1 25 19 2 382 #123 32 41 0 33 1 20 33 12 20 3 16 17 7 391 #116 38 37 3 40 3 13 43 10 14 5 13 20 2 402 #209 15 17 1 12 2 5 11 4 6 1 12 9 4 164 #22
25 23 37 8 31 3 17 24 12 12 2 15 23 4 361 #3216 36 26 6 23 0 11 32 7 34 8 17 16 3 363 #60
103
CAA DES VIRUS ISOMETRIQUES
DATA VIRUS STRUCTURE TRANSMISSION GROUP ASP THR SER GLUTYMOVIRUS GROUP31 TYI'1V SPH 1 COLEO 3 TYM L 11 26 16 15
32 TYMV C SPH 1 COLEO 3 TYM L 17 20 20 15
33 WCuMV SPH 1 COLEO 3 TYM L 15 13 26 11180 BeMV SPH 1 COLEO 3 TYM L 11 16 24 17198 KYMV SPH 1 COLEO 3 TYM L 14 24 23 12199 EMV SPH 1 COLEO 3 TYM L 16 20 20 13205 ScrMV SPH 1 COLEO 3 TYM L 14 21 27 16206 APLV SPH 1 COLEO 3 lYM L 12 17 28 11207 BMV SPH 1 COLEO 3 TYM L 12 17 25 19208 CYVV SPH 1 COLEO 3 TYM L 13 22 26 10209 DMV SPH 1 COLEO 3 TYM L 10 19 20 20210 DY1'1V SPH 1 COLEO 3 TYM L 15 24 18 15211 EMV SPH 1 COLEO 3 TYM L 17 22 19 15
212 DMV SPH 1 COLEO 3 TYM L 15 26 19 10
213 OYMV SPH 1 COLEO 3 TYM L 15 12 32 17
214 SCMV SPH 1 COLEO 3 TYM L 15 20 25 16217 EryLV SPH 1 COLEO 3 TYM L 11 20 28 21
258 VoNMV SPH 1 COLEO 3 TYM L 9 17 17 14SATELLITE TOBACCO NECROSIS VIRUS GROUP.23 STNV SPH 1 FUNGUS 7 SPH M 57 34 24 3225 STNV SPH 1 FUNGUS 7 SPH M 27 25 12 18
185 STNV SPH 1 FUNGUS 7 SPH M 31 19 14 17
186 STNV SPH 1 FUNGUS 7 SPH M 25 26 17 18
VIRUS NON CLASSES257 HC1RSV SPH 1 ? 10 SPH M 30 23 24 17ALFALFA MOSAIC VIRUS GROUP177 AMV SPH 1 APHID 2 AMV N 30 15 20 25178 AMV SPH 1 APHID 2 AMV N 17 8 9 17
179 AMV SPH 1 APHID 2 AMV N 16 10 12 16
250 AMV-S SPH 1 APHID 2 AMV N 19 14 16 17
104
CM. DES VIRUS ISOI'1ETRIQUES
PRO GLY ALA CYS VAL MET ILE LEU TYR PHE HIS LYS ARG TRP TOTAL AUTEUR
20 8 15 4 14 4 15 18 3 5 3 7 3 2 189 #2220 7 13 5 14 4 13 19 3 3 5 4 6 2 190 #2219 9 16 2 12 1 13 24 3 8 3 9 5 1 190 #2216 13 16 2 15 2 18 18 4 5 0 9 5 1 192 #2617 9 20 1 11 2 15 22 6 4 4 5 0 1 190 #2819 7 25 1 18 3 13 20 4 6 3 7 4 1 200 #2922 12 13 0 16 4 14 17 3 5 3 7 8 2 204 #3322 11 19 2 16 4 11 24 5 6 2 7 3 2 202 #417 13 18 2 16 2 17 18 5 5 0 10 5 1 202 #420 8 22 4 11 0 20 22 8 4 5 7 1 1 204 #415 13 20 1 19 3 13 21 5 6 0 10 6 2 203 #419 8 21 2 12 "2 12 25 9 3 6 10 1 1 203 #418 8 27 3 8 3 13 20 4 7 3 8 4 1 200 #420 11 22 4 15 2 18 18 6 6 5 6 4 1 208 #421 9 10 2 15 3 14 22 4 6 2 6 8 2 200 #421 12 13 3 15 4 15 17 3 6 3 8 8 2 206 #421 17 14 0 16 3 8 22 3 7 7 4 5 1 208 #3425 12 24 2 15 1 17 22 4 5 6 8 5 0 203 *6
9 28 28 3 25 9 25 29 8 14 8 15 25 1 374 #164 8 9 2 13 4 13 20 6 11 6 11 24 1 214 #184 18 16 1 14 5 14 16 4 7 4 8 14 2 208 #273 12 18 2 19 3 13 9 4 11 3 8 15 1 207 #27
12 26 24 3 22 4 11 23 6 10 3 13 12 2 265 #6
23 21 30 5 16 4 7 29 5 20 8 21 16 2 297 #2313 19 17 2 11 2 5 16 4 11 4 11 7 1 174 #2414 14 17 2 9 2 9 2 4 13 5 11 8 1 165 #2517 17 21 3 13 3 5 21 4 16 6 14 10 1 217 #66
105
CAA DES VIRUS EN BATONNET
DATA VIRUS STRUCTURE TRANSM ISSION GROUP ASP THR SER GLUHORDE IVIRUS GROUP182 BSMV ROD 2 ? 10 HOR P 25 9 9 19TOBAMOVIRUS GROUP47 FMV ROD 2 MECA 9 TOB Q 17 13 14 1648 SOV ROD 2 MECA 9 TOB Q 12 11 9 1249 TMV ROD 2 MECA 9 TOB Q 18 16 16 1650 ToMV ROD 2 MECA 9 TOB Q 18 16 15 1951 HRV ROD 2 MECA 9 TOB Q 17 13 13 2253 HRV ROD 2 MECA 9 TOB Q 16 13 16 2154 T2MV ROD 2 MECA 9 TOB Q 22 19 10 1655 CGMMV ROD 2 MECA 9 TOB Q 20 10 24 1056 ORSVI ROD 2 MECA 9 TOB Q 20 21 12 1557 ORSV2 ROD 2 MECA 9 TOB Q 20 21 12 1558 CV41 ROD 2 MECA 9 TOB Q 18 11 24 1059 CV42 ROD 2 MECA 9 TOB Q 20 12 23 1060 SHMV ROD 2 MECA 9 TOB Q 18 19 18 1662 TMV J1481 ROD 2 MECA 9 TOB Q 17 16 17 1563 TMVYA ROD 2 MECA 9 TOB Q 19 17 14 1664 TMV GA ROD 2 MECA 9 TOB Q 19 17 15 1665 TMVOM ROD 2 MECA 9 TOB Q 19 15 16 1666 DAHLE ROD 2 MECA 9 TOB Q 17 17 16 1967 YTAMV ROD 2 MECA 9 TOB Q 18 17 15 1968 GTAMV ROD 2 MECA 9 TOB Q 22 19 10 1669 U2 ROD 2 MECA 9 TOB Q 22 19 10 1670 HR ROD 2 MECA 9 TOB Q 17 13 13 2252 CCV ROD 2 ? 10 TOB Q 2S 14 15 15TOBRAVIRUS GROUP61 TRV ROD 2 NE 1'1A 5 TBR R 20 10 21 16FUROV 1RUS GROUP *34 PCV-GA ROD 2 FUNGUS 7 ROD S 27 8 13 2535 PCV-GA ROD 2 FUNGUS 7 ROD S 27 8 13 2S36 PCV-VA ROD 2 FUNGUS 7 ROD S 27 7 12 2537 PCV-VA ROD 2 FUNGUS 7 ROD S 26 8 13 2538 PCV S ROD 2 FUNGUS 7 ROD S 28 6 13 2439 PCV S ROD 2 FUNGUS 7 ROD S 27 8 14 2546 BNYVV ROD 2 FUNGUS 7 ROD S 24 15 18 14251 PCV-I ROD 2 FUNGUS 7 ROD S 29 11 12 23259 RSNV ml ROD 2 FUNGUS 7 ROD S 28 15 22 21260 RSNV m2 ROD 2 FUNGUS 7 ROD S 29 14 22 20261 RSNV 13 ROD 2 FUNGUS 7 ROD S 29 16 18 18262 RSNV 1S ROD 2 FUNGUS 7 ROD S 31 14 21 20
106
CAA DES VIRUS EN BATONNET
PRO GLY ALA CYS VAL MET ILE LEU TYR PHE HIS LYS ARG TRP TOTAL AUTEUR
12 8 20 a la a 6 21 8 7 4 7 17 5 187 #38
4 9 14 1 13 a 11 13 5 7 1 4 11 5 158 #36 5 12 1 9 1 7 12 5 6 a 4 8 2 122 #38 6 14 1 14 a 9 12 4 8 a 2 11 3 158 #38 6 11 1 15 1 7 13 -5 8 a 2 9 3 157 #38 4 18 1 la 3 8 11 7 6 1 2 la 2 156 #39 3 17 1 la 4 -7 12 7 5 1 2 11 3 158 #3
la 4 18 1 12 2 8 11 6 8 a 1 8 2 158 #36 9 21 a 7 a 7 18 4 9 1 4 8 2 160 #39 7 11 1 la 3 8 14 6 7 a 1 la 3 158 #39 7 11 1 9 3 9 14 5 7 a 1 la 3 157 #39 6 19 a 12 a 7 14 4 11 a 4 9 1 159 #38 5 20 a 13 a 6 13 4 11 a 4 la 1 160 #38 4 12 a 12 a la 15 8 6 1 1 12 1 161 #38 6 14 1 14 a 9 12 4 8 a 3 11 3 158 #28 6 14 1 14 a 8 12 4 8 a 2 12 3 158 #28 5 14 1 14 a 8 12 4 8 a 2 12 3 158 -#28 6 14 1 15 a 8 12 4 8 a 2 12 3 159 #398 6 11 1 15 1 7 13 5 8 a 2 9 3 158 #28 6 11 1 15 1 7 13 5 8 a 2 9 3 158 #2
la 4 18 1 12 2 8 11 6 8 a 1 8 2 158 #2la 5 17 1 12 2 8 11 6 8 a 1 8 2 158 #408 4 18 1 la 3 8 11 7 6 1 2 la 2 156 #419 12 14 a 8 3 12 la 4 14 1 la 8 a 174 #3
13 7 21 8 3 3 14 5 II 15 la 180 #37
12 26 21 1 20 a 11 18 5 7 5 7 19 3 228 #613 27 21 1 19 a II 18 6 8 5 7 19 3 231 #612 26 21 1 20 a II 17 6 8 5 7 19 3 227 #613 26 21 1 19 a 11 18 6 8 5 8 19 3 230 #612 30 22 1 18 a 11 18 6 8 4 7 19 3 230 #613 26 21 1 18 a 11 18 6 8 5 7 19 3 230 #6la 14 19 1 14 7 5 19 4 6 2 12 la 4 198 #369 15 23 a 16 1 la 13 5 8 3 6 23 5 212 #67 32 21 1 13 2 8 16 12 5 5 8 9 1 228 #69 20 20 2 15 2 9 16 7 6 6 la 13 2 222 #68 32 22 1 14 2 9 18 15 4 4 8 9 1 228 #69 21 20 3 15 2 8 17 6 7 6 la 13 1 224 #6
107
CAA DES VIRUS FILAMENTEUX
DATA VIRUS STRUCTURE TRANSMISSION GROUP ASP THR SER GLUCARLAVIRUS GROUP74 PYS FIL 3 APHID 2 CAR T 16 8 10 17·CARLAVIRUS· GROUP162 VoMV FIL 3 WHITEFLY4 CRL U 36 20 22 32169 GCV FIL 3 WHITEFLY4 CRL U 32 18 22 34176 PNMV FIL 3 WHITEFLY4 CRL U 30 22 22 26CLOSTEROVIRUS GROUP219 BYV FIL 3 APHID CLO W 16 15 16 22220 BYV FIL 3 APHID CLO W 22 17 21 18221 CNFV FIL 3 APHID CLO W 23 20 15 24POTEXVIRUS GROUP73 PVX FIL 3 MECA 9 POT X 19 24 14 1576 WCMV FIL 3 MECA 9 POT X 12 11 10 9183 PVX FIL 3 MECA 9 POT X 43 41 23 31184 PVX FIL 3 MECA 9 POT X 9 13 7 9226 FMV FIL 3 MECA 9 POT X 25 16 9 20227 NMV FIL 3 MECA 9 POT X 24 13 15 18228 VMV FIL 3 MECA 9 POT X 14 25 17 18229 PMV FIL 3 MECA 9 POT X 18 17 23 21230 CYMV FIL 3 MECA 9 POT X 20 17 19 20231 WCI'1V FIL 3 MECA 9 POT X 16 17 15 14232 PVX FIL 3 MECA 9 POT X 19 24 14 16233 P1VX FIL 3 MECA 9 POT X 19 20 20 28234 PAMV FIL 3 MECA 9 POT X 22 11 16 22235 PAMV FIL 3 MECA 9 POT X 18 9 15 16236 PVX FIL 3 MECA 9 POT X 24 29 17 19237 PVX FIL 3 MECA 9 POT X 24 31 17 20
108
CAA DES VIRUS FILAMENTEUX
PRO GLY ALA CYS VAL MET ILE LEU TYR PHE HIS LYS ARG TRP TOTAL AUTHOF:
11 9 13 10 6 10 9 3 4 3 4 11 146 Il
16 20 27 3 13 7 14 24 9 11 7 19 15 2 297 1615 26 27 5 14 8 13 24 9 12 7 18 14 3 301 1619 27 34 5 17 3 18 26 7 13 7 19 10 3 308 16
8 17 17 6 7 1 7 26 4 11 5 14 12 0 204 *528 21 17 3 6 1 9 31 3 12 6 17 12 0 224 *539 15 18 3 9 0 5 30 9 13 1 14 12 0 220 *53
14 11 38 2 11 6 10 8 2 10 2 10 8 6 210 *448 7 19 2 7 2 9 10 3 6 2 8 6 2 133 *46
29 25 74 1 22 12 19 18 4 22 3 16 15 5 403 *498 5 17 1 6 3 5 4 1 5 1 5 4 2 105 *1
14 7 27 2 11 3 7 11 7 8 1 13 9 2 192 *5120 13 32 2 13 3 8 21 6 9 2 10 10 3 222 *5117 14 27 2 8 1 7 24 3 10 1 5 9 2 204 *5118 8 27 2 11 4 11 13 4 12 1 10 5 2 207 *5110 10 21 2 7 1 8 15 6 9 3 10 8 3 189 *5113 11 27 3 10 2 13 14 4 9 4 12 8 3 195 15115 11 38 3 11 6 10 8 2 10 2 11 9 4 213 *5122 17 27 2 18 5 11 17 6 6 1 10 13 2 244 *5117 20 40 3 19 5 14 23 5 11 8 13 12 4 265 15416 11 30 2 12 4 10 17 7 7 5 12 13 5 209 *5518 13 46 3 14 8 12 10 2 12 6 12 10 2 257 15618 13 44 2 14 7 12 10 2 12 6 12 9 2 255 157
109
CAA DES VIRUS FILAMENTEUX
DATA VIRUS STRUCTURE TRANSMISSION GROUP ASP THR SER GLUPOTYV1RUS GROUP71 TEV FIL 3 APHID 2 PTY Y 25 13 9 2372 TUMV FIL 3 APHID 2 PTY Y 29 16 10 2375 PVY FIL 3 APHID 2 PTY Y 22 13 10 2377 PVY FIL 3 APHID 2 PTY Y 33 44 18 3478 BYMV FIL 3 APHID 2 PTY Y 42 20 15 3379 PMV FIL 3 APHID 2 PTY Y 40 20 15 3380 LMV FIL 3 APHID 2 PTY Y 44 19 12 3281 SPMV FIL 3 APHID 2 PTY Y 42 20 13 3382 SCMV FIL 3 APHID 2 PTY Y 47 19 22 2583 PVY FIL 3 APHID 2 PTY Y 22 13 10 2284 TEV FIL 3 APHID 2 PTY Y 25 13 9 2385 MDMV B FIL 3 APHID 2 PTY Y 27 25 20 2987 PWV FIL 3 APHID 2 PTY Y 46 18 14 3188 BCMV FIL 3 APHID 2 PTY Y 47 16 16 2889 PVY FIL 3 APHID 2 PTY Y 17 16 9 2290 PVMV FIL 3 APHID 2 PTY Y 39 15 17 3895 PRSV FIL 3 APHID 2 PTY Y 40 18 16 3698 GGMVA FIL 3 APHID 2 PTY Y 41 14 17 35106 GGMV C FIL 3 APHID 2 PTY Y 46 19 18 33122 GGMV B FIL 3 APHID 2 PTY Y 42 13 16 32130 YMV FIL 3 APHID 2 PTY Y 35 15 19 39136 CuMV FIL 3 APHID 2 PTY Y 37 19 13 34143 CanMV FIL 3 APHID 2 PTY Y 42 17 15 35146 GESV FIL 3 APHID 2 PTY Y 39 16 19 39202 PSBMV FIL 3 APHID 2 PTY Y 39 17 18 41222 GGMVA FIL 3 APHID 2 PTY Y 44 15 18 37223 GGMV C FIL 3 APHID 2 PTY Y 47 20 19 34224 GGMV B FIL 3 APHID 2 PTY Y 45 14 17 35225 YMV FIL 3 APHID 2 PTY Y 35 15 19 40252 AsysMoV FIL 3 APHID 2 PTY Y 35 17 38 40253 VoDMV FIL 3 APHID 2 PTY Y 36 17 26 34254 VoDMV FIL 3 APHID 2 PTY Y 48 16 23 31255 VoDMV FIL 3 APHID 2 PTY Y 44 15 26 34RICE STRIPE VIRUS GROUP *241 RSV FIL 3 CICA. 6 FIL Z 25 28 21 22
110
CAA DES VIRUS FILAMENTEUX
PRO GLY ALA CYS VAL MET ILE LEU TYR PHE HIS LYS ARG TRP TOTAL AUTHO~
8 13 19 1 12 la 5 13 7 5 5 la 13 2 194 *429 15 17 1 12 la 11 20 8 9 8 13 17 2 230 *43
11 13 15 1 13 8 12 la 5 5 4 13 11 2 193 *4218 18 25 1 15 7 15 18 la 5 5 18 15 3 287 *5111 21 21 1 15 9 14 22 11 9 5 20 17 5 293 *5111 22 22 1 15 7 15 22 13 9 4 19 17 4 290 *5111 23 25 1 11 12 12 20 14 5 9 18 15 4 290 *51la 22 22 1 15 8 15 21 11 8 5 22 18 4 291 *5111 19 25 1 15 9 11 15 11 9 5 22 15 4 290 *5111 13 15 1 13 8 12 la 5 5 4 13 11 2 192 *458 13 19 1 12 la 5 13 7 5 5 la 13 2 194 *42
la 34 23 1 12 11 8 13 9 7 5 12 14 4 254 *48la 21 27 1 19 18 7 21 la 8 5 22 14 3 295 *5115 19 22 1 18 18 7 20 la 8 5 20 17 3 291 *51la la 15 1 13 11 9 12 7 5 5 la 13 2 187 *47la 19 21 2 20 12 13 25 la 9 8 14 18 2 292 *512 21 23 3 20 12 9 21 la 9 5 17 19 2 294 *514 21 25 3 12 12 14 17 11 11 8 15 19 2 292 *523 25 25 2 11 11 11 13 la .9 7 18 17 2 302 *513 17 23 4 15 12 12 19 12 la 8 19 19 3 289 *514 23 25 3 15 15 15 24 13 11 9 15 11 1 305 *5la 20 27 4 14 14 14 24 11 8 8 18 15 3 293 *513 19 25 4 12 13 12 22 la 9 5 18 15 3 291 *5la 19 23 3 14 11 13 23 la 8 8 17 15 2 290 *512 22 27 1 20 15 15 18 la 9 8 12 21 1 307 *5014 22 25 3 13 13 14 18 12 11 9 17 21 2 309 *524 27 25 2 11 11 12 13 la 9 7 18 17 2 309 *515 19 25 5 15 13 13 21 13 11 8 20 21 3 314 *514 23 25 4 15 15 15 25 13 11 9 18 11 2 311 *511 41 25 2 17 5 12 17 7 9 8 11 15 1 312 *513 27 27 4 17 la la 19 11 7 8 18 15 2 302 *511 23 27 2 15 13 11 19 12 9 7 17 15 1 299 *512 25 29 2 14 9 12 19 13 la 7 14 15 1 301 *5
5 21 23 14 8 14 24 9 8 5 27 7 253 *51
111
2.3.
CLASSIFICATION DES PHYTOVIRUSPAR
LA COMPOSITION EN ACIDES AMINESDE LA PROTEINE CAPSIDAIRE
1
jjjjjjjjjjjjjjjjj
, jjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjj
2.3.1. INTRODUCTION
Si l'on admet que la systématique est la branche de "histoire naturelledéfinissant et classant par groupes les diverses catégories d'êtres vivants, la taxonomie outaxinomie est l'étude de l'arrangement de ces êtres vivants et de leur classification. Lataxonomie numérique est donc le groupement d'individus en utilisant pour cela des méthodesnumériques, (SNEATH & SOKAL, 1973 ; BENZECRI et al., 1973).
Selon SNEATH & SOKAL, les grands principes de la taxonomie sont lessuivants:
- la qualité et la valeur d'une classification numérique sont fonction de laquantité d'information contenue dans une unité taxonomique (ou taxa).Cette information dépend directement du nombre de caractères (ouvariables) utilisés pour établir cette classification,- à priori, chaque variable utilisée a un poids égal dans l'élaboration des taxaet donc de la classification,- on peut comparer la ressemblance entre 2 taxa en évaluant la corrélation quiexiste entre les caractères utilisés pour élaborer la classification,- des taxa seront différents lorsque les corrélations entre les caractèresutilisés seront faibles.- de l'arrangement de ces taxa, on peut déduire des relationsphylogénétiques et donc émettre des hypothèses sur l'évolution des êtresvivants classés,- la taxonomie est conçue et appliquée comme une science empirique,- les classifications obtenues sont basées sur des ressemblances.
Ces grands principes définiront donc notre trame de travail :• création et observation des taxa,- mesure des ressemblances,- observation des caractères,- évaluation de leur pouvoir discriminant,- généralisation lorsque cela est possible.
Toutes les classifications de type Linnéen sont fondées sur une classificationdichotomique. On prend en considération un caractère et l'on classe tous les individus enfonction de ce caractère. On prend un autre caractère et l'on procède de la même façon. Toutela valeur du taxonomiste réside dans le choix des caractères, dans leur hiérarchisation. Laseconde méthode de classification, que nous utiliserons ici, consiste à prendre enconsidération tous les caractères choisis, et leur nombre n'est pas limité. et à évaluer lasimilitude qui existe entre les individus pris 2 à 2. Ce genre de classification est absolumentimpossible pour un cervau humain et ce sont les ordinateurs qui nous ont permis de l'utiliser. Apostériori, lorsque l'on a établi une classification, on peut analyser statistiquement quels sont lescaractères qui ont le plus contribué à la bâtir, quels sont ceux qui permettent le mieux dediscriminer les groupes. On peut également classer d'autres individus qui pourront influer surles caractères utilisés. Le résultat final sera donc fonction de la représentativité de la populationdes individus classés par rapport à ceux qui ne le sont pas.
Nous avons donc, pour des raisons énoncées plus haut, choisi de comparer lesvirus de plantes en utilisant comme critère de similitude leur protéine capsidaire. Celle-ci étantcomposée de 18 résidus acides aminés différents, nous aurons un nombre de caractères limitéà 18. Tous les caractères auront le même poids dans nos classifications car, à priori, il n'y a pasde raisons de hiérarchiser ces caractères. Nous pourrons voir, à postériori, quels sont ceux quijouent le plus grand rôle dans les classifications, ceux qui discriminent le mieux les taxa.
Selon SNEATH & SOKAL, une classification est dite monothétique lorsquechaque individu d'un taxa possède tous les caractères qui le composent. Par opposition, uneclassification est polythétique lorsque chaque individu d'un taxa possède un grand nombre decaractères composant ce taxa. mais pas forcément toujours les mêmes. En règle générale, lesgroupements naturels sont polythétiques et ce sera bien sûr le cas de nos classifications
115
puisque tous les individus possèdent pratiquement tous les acides aminés,mais pas forcémenttous et en quantités variables. L'inconvénient de ce genre de classification est qu'il y a souventrecouvrement des nuages de points. ce qui augmente la difficulté pour réaliser desdiscriminations claires.
Il Y a plusieurs types de classifications. Les classifications chronologiquesbasées sur les relations entre individus au cours de l'évolution. Les classifications cladistiquesqui analysent l'évolution des groupes au cours du temps et les classifications phénotypiquesqui nous montrent la composition des groupes à un temps donné. C'est le dernier type quinous occupe ici et c'est en général cette classification qui est réalisée dans le règne animal ouvégétal.
On dit que les classifications monothétiques dichotomiques sontdescendantes. puisqu'elles vont des classes aux espèces et par opposition on dit que lesclassifications polythétiques sont ascendantes puisqu'elles vont des individus aux classes.C'est ce dernier type de classification que nous tenterons d'établir avec diverses méthodesstatistiques sur les virus de plantes, en prenant uniquement comme critère la CAA de leur PC.Nous classerons d'abord tous les virus ensemble puis les virus isométriques, les virus enbâtonnet et enfin les virus filamenteux.
116
2.3.2. METHODES
2.3.2. METHODES
L'analyse statistique des relations des données numériques représentantplusieurs variables (ou caractères) sur plusieurs individus est communément appelée "analysemultidimensionnelle" ou analyse multivariée" ou encore "analyse à plusieurs variables"(DAGNELlE,1977).
Selon KENDALL (1957) les caractéristiques fondamentales des méthodesd'analyse multivariées sont, d'une part, que les variables mesurées le soient pour tous lesindividus et d'autre part, que ces variables soient interdépendantes (correlées) ou du moinsétudiées en même temps.
, Les analyses multidimensionnelles ont été en grande majorité créées pourrésoudre des problèmes biologiques: systématique, génétique et anthropologie (LEFEBVRE,1980): Leurs principes' mathématiques ont presque totalement été élaborés au début de ce
. siècle (SPEARMAN, 1904; PEARSON, 1901; MAHALANOBIS, 1927; FISHER, 1928,1936;HOTELLlNG, 1931, 1933,1936; BARTLETT, 1933). Mais ce n'est qu'avec l'avènement desordinateurs que ces méthodes ont connu un véritable essor (BENZECRI. 1973 a, 1973 b;LANCE & WILLIAMS, 1966; GOWER, 1967) et elles sont maintenant très largement utiliséesdans tous les domaines scientifiques et en biologie en particulier (FENELON, 1981).
Les analyses multidimensionnelles ne donnent pas une réponse unique à unproblème donné mais elles pennettent d'obtenir des images simplifiées à partir de données quel'on ne peut intégrer facilement (LEDERMANN, 1965; BLACKITH, 1974). Ces méthodespermettent de décrire dans leurs grands traits une structure générale avec le minimum dedéfonnations. Pour chaque méthode, il y aura des techniques, des buts, des avantages et desinconvénients différents. Toutes ces méthodes d'analyse sont donc descriptives et ellesn'exigent pas d'hypothèses sur la nature des données.
Les méthodes d'analyses multivariables sont nombreuses, nous en avons utiliséquelques unes et nous expliciterons simplement les principes de chacune d'elles sansconsidérer leurs fondements matl:lématiques qui n'apporteraient rien de plus ou de moins auxrésultats. Nous nous inspirerons pour cela des définitions et explications de MASCHERPA(1977) qui ont le mérite d'être claires et à la portée de tous.
On peut classiquement regrouper ces analyses multivariables en deux groupes:d'une part, les méthodes d'ordination et d'autre part, les méthodes de groupement. Lesméthodes d'ordination en analyses multivariées (MARRIOTT, 1974) comprennent: les analysesen composantes principales, l'analyse factorielle de correspondance, l'analyse des variablescanoniques et l'analyse discriminante. Les 2 premières étudient la répartition des individus dansl'hyper-espace des variables mais aucune subdivision n'est introduite à priori, ni dans lesvariables, ni dans les individus. Tandis que les 2 suivantes étudient la répartition des individusdans l'hyper-espace des variables mais en imposant au départ la constitution de groupesd'individus.
Les méthodes de groupement sont des analyses statistiques qui, comme leurnom l'indique, groupent les individus en classes, subdivisions, sous-ensembles, ensembles... ,mais sans à priori sur la valeur de classement des différentes variables.
En résumé, on peut donc dire que les analyses en composantes principales etles analyses factorielles des correspondances servent à décrire statistiquement une populationd'individus. L'analyse des variables canoniques et l'analyse discriminante pennettent de décrirecette population en fonction de groupements imposés et enfin les méthodes de groupementservent à construire des classifications avec les individus et les variables choisis. Après avoirréalisé cet ensemble d'analyses, si tous les résultats sont concordants, on peut penser que l'ona cerné la structure profonde de la population envisagée et que l'on a mis à jour une réalitébiologique. S'il y a des divergences, il faudra essayer de comprendre à quoi elles sont duesavant de tirer des conclusions.
En ce qui nous concerne, nous avons choisi quelques analyses pour essayer
119
de classer les virus de plantes avec le critère retenu, c'est à dire la CAA de leur PC. Nousverrons donc successivement: l'analyse en composantes principales pour décrire les virus enfonction de la CM de leur PC, l'analyse discriminante pour décrire ces mêmes virus en fonctionde groupes composés et voir quelle est la correspondance de cette description avec laclassification actuelle. Enfin, dans un dernier temps, nous effectuerons des classificationshiérarchiques et nous calculerons un tableau de distances entre les virus que nousvisualiserons par une méthode d'agrégation dite de CZEKANOVSKI (dans ROBINSON, 1951).
2.3.2.1. ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES
L'analyse en composantes principales permet d'étudier la structured'un tableau de données dont on ne connait pas l'interdépendance des variables. Le principede cette analyse consiste donc à remplacer les variables parfois correlées entre elles par denouvelles variables non correlées entre elles.
Si l'on considère une matrice de données:
X1 2 •••••••••••••••••••••
X22 •••••••••••••••••••••
x=
XN1 •••••••••••••••••••••••••••.• xNn
Les composantes principales sont les combinaisons linéaires des variables x1'
x2 ... xn. telles que:
YI =811 X1 + 8i2 X2 + .... + 8ip Xp
dont les variances sont maximum.
Les principes de cette analyse sont les suivants :
- les nouvelles variables sont des combinaisons linéaires de x,- la somme des carrés des ai) est égale à 1,
- tous les Yi sont indépendants les uns des autres.
- de tous les Yi c'est Y1 qui a la plus grande variance.
- des combinaisons qui restent. Y2 est celle qui a la plusgrande variance et ainsi de suite.
Par conséquent, sans faire aucune hypothèse sur la distribution des variables, onremplace une série de données par une autre qui va exprimer pratiquement la mêmeinformation, mais dont le nombre est plus restreint et non correlé. La première composanteprincipale est celle qui prend la plus grande part possible de la variabilité totale du nuagemultidimensionnel des points (le plus grand axe du nuage). La seconde composante estorthogonale à la première (donc non corrélée) et prendra le maximum d'information de ce quirestera, et ainsi de suite. Chaque composante est une combinaison linéaire de plusieursvariables où chacune d'entre elles sera plus ou moins bien représentée et contribuera doncplus ou moins à l'établissement de ce facteur.
Pratiquement. un graphique à 2 dimensions ou une maquette à 3 dimensionsnous donnera une projection du nuage de points à n dimensions. qui représentera de 60 à 90% de l'information totale mais directement accessible pour l'homme cette fois.
Il faut noter que GOWER a décrit une "analyse en coordonnées principales"
120
Figure 3.1. : Projection de 2 ellipses-sur les axes des variables x1 et x2 et sur une directionparallèle à la direction conjuguée de la ligne des centres des 2 ellipses (fonction discriminante)(d'après LEFEBVRE, 1980).
121
(SNEATH & SOKAL, 1973) qui n'est autre qU'une analyse en composantes principales, dont onne connait ni la matrice des données, ni la matrice de variance-covariance. Elle est basée sur laressemblance existant entre les unités taxonomiques et elle en déduit les coordonnées surchaque facteur. Elle a la particularité de pouvoir s'appliquer à un espace non Euclidien et donc àun système d'axes non orthogonaux.
Nous utiliserons le programme ANCOMP d'analyse en composantes principalesde la librairie ADDAD(1). Nous le testerons sur l'ensemble des données de tous les virus, puissur les virus isométriques, les virus en-bâtonnet et enfin sur les virus filamenteux.
2.3.2.2. ANALYSE DISCRIMINANTE
Comme nous l'avons déjà précisé, cette technique présupposel'existence de groupes (définis par des variabl~s qualitatives), et elle a pour but de réduire lenombre de variables quantitatives, à celles qui "discriminent" les groupes imposés (Fig. 3.1.).
L'analyse discriminante de FISHER définit, pour L populations et Pvariables, une fonction linéaire de variables quantitatives :
Cette équation permet ensuite d'affecter un individu dontl'appartenance à un groupe déterminé est inconnue, avec le minimum d'erreur. On appellecette fonction une fonction discriminante où x1' x2 ... xp sont les variables mesurées et B1' ....
Bp des poids attachés à chaque variable. Plus B est grand et plus le poids de cette variable est
grand.
Il est évident que toutes les variables n'ont pas la même puissance dedisCrimination (certaines different beaucoup d'un groupe à un autre et d'autres non). Le but del'analyse discriminante par étapes (Stepwise Discriminant Analysis) est de découvrir unsous-ensemble de variables suffisamment puissant pour permettre une bonne dIscrimination.On choisit d'abord la variable pour laquelle la variabilité inter-groupes est la plus grande, puis lavariable qui, combinée linéairement avec la première augmentera encore la discrimination etainsi de suite. On s'arrêtera lorque la nouvelle combinaison n'apportera plus rien au système.
Afin de déterminer si un individu donné appartient à un groupedonné, on calcule la distance le séparant de chacun des groupes représentés par leurmoyenne. Une des distances les plus utilisées est la distance D2 de MAHALANOBIS (1936)aussi appelée "distance généralisée entre les groupes". Pour décider si cet individu rejoint legroupe ou non, on utilise le test F de FISHER.
Si la matrice de variance-eovariance n'est pas homogène ou si lesgroupes ont des tailles très différentes, le test F peut être relativement biaisé.
A postériori, on reclasse tous les individus dans les groupes enutilisant à nouveau la distance de MAHALANOBIS. Pour cela, on calcule ces distances entre unindividu i et tous les centres des k groupes, il sera classé dans le groupe pour lequel cettedistance est minimum.
ROMEDER (1973) introduit en plus une notion d'individus bienclassés, il calcule le pourcentage d'individus qui, à priori, sont classés dans un groupe et qui seretrouvent, à postériori, dans le même groupe. C'est une façon d'évaluer la valeur de la fonctiondiscriminante et la compositon des groupes.
Le programme [BMDP-7M] que nous avons utilisé est une analysediscriminante pas à pas (Stepwise Discriminant Analysis) de la librairie BMDP. Elle a laparticularité d'ajouter à chaque "pas" une variable discriminante supplémentaire et de tester si
122
la fonction discriminante ainsi recalculée est statistiquement plus discriminante que laprécédente.
Nous avons successivement testé les groupements suivants:
• 3 groupes de virus tirés au hasard,- 3 groupes de virus correspondant aux 3 structures ;
isométrique, en bâtonnet et filamenteuse,- 9 groupes de virus selon léur mode de transmission,- 23 groupes de virus selon la classification de l'ICTV.
2.3.2.3. CLASSIFICA110NS ASCENDANTES HIERARCHIQUES
On considère communément qu'il y a 2 types de méthodes:- les méthodes hiérarchiques,- les méthodes de partition.
De plus il y a deux sortes de classifications hiérarchiques : lesméthodes agglomératives ou ascendantes, et les méthodes divisives ou descendantes. Ilexiste de très nombreuses méthodes de classification suivant les critères, les indices desimilitude ou les algorithmes qu'elles utilisent. Nous nous bornerons à utiliser les classificationsagglomératives de type ascendant.
Théoriquement. il faudrait utiliser le plus grand nombre de méthodespossible sur une même population d'individus puis comparer les classifications obtenues encalculant des coefficients de corrélation cophénétiques (SOKAL & ROHLF, 1962).Pratiquement nous avons uniquement utilisé le premier type de méthode : la classificationhiérarchique qui est également la plus utilisée dans le domaine de la biologie.
Nous utiliserons notamment le programme [CAH-2Co] de l'ADDAD(JAMBU, 1980), programme basé sur une méthode agglomérative dans un espace Euclidien eten utilisant la distance du X2 calculée sur le tableau de correspondance. Au départ, chaqueindividu est considéré comme un groupe, on calcule la distance qui le sépare des autresindividus et l'on forme une paire avec celui qui est le plus proche et ainsi de suite. On aboutitfinalement à une représentation de la classification sous forme d'un dendrogramme.
Nous avons aussi utilisé le programme [CAH-3] de la librairie ADDAD,qui est également une classification automatique hiérarchique de type ascendant etagglomératif. Elle ressemble à la précédente par le fait qu'elle est réalisée dans un espaceEuclidien, mais à partir de données centrées et réduites et dont la stratégie de groupementadoptée est la perte minimale d'inertie, lorqu'on ajoute un individu au groupe concerné(JAMBU, 1980).
Nous utiliserons également un programme de classificationautomatique (2M) de la librairie BMDP. Il s'agit également d'une classification ascendanteagglomérative avec une distance Euclidienne calculée sur des données centrées et réduites.La stratégie d'agrégation adoptée est celle du plus proche voisin. L'algorithme utilisé dans lecas de ce programme est celui de la distance moyenne et le résultat de la classification estégalement présenté sous forme d'un dendrogramme.
Il est possible également de calculer une matrice des distances totalesentre les individus mais la matrice ainsi construite étant difficile à lire, ses lignes et ses colonnessont réarrangées d'après les résultats de la classification ascendante hiérarchique, les distancessont visualisées par des grisés allant du plus foncé au plus clair, le long de la diagonale. C'est ceque l'on nomme une agrégation de CZEKANOVSKI (dans ROBINSON, 1951).
Nous utiliserons successivement ces classifications automatiques etces agrégations sur l'ensemble de tous les virus, puis sur l'ensemble des virus isométriques,
123
puis des virus en bâtonnet et enfin sur celui des virus filamenteux.
2.3.2.4. CONCLUSION
Nous avons vu que l'analyse des données constitue unmonde à part entière et qu'il n'est pas facile de faire un choix dans l'ensemble des méthodes etanalyses proposées. Néanmoins, nous avons vu qu'il existe des analyses factorielles et desanalyses de type classification. Nous avons choisi pour chacune d'elles, celles qui nousparaissaient les plus appropriées à notre but et nos données, et aussi celles qui sont le pluscouramment employées dans le domaine biologique. Notre démarche logique sera donc dedécrire au mieux une population de virus, en utilisant la composition en acides aminés de leurprotéine capsidaire, puis de voir s'il existe une correspondance entre ces résultats et ce quel'on connait déjà des caractères biologiques ou biochimiques des virus et enfin d'établir desclassifications automatiques ne prenant en compte que ce seul critère.
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2.3.3. CLASSIFICATIONDE
L'ENSEMBLE DES VIRUS
1
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2.3.3. CLASSIFICATION DE L'ENSEMBLE DES VIRUS
2.3.3.1. INTRODUCTION
Nous avons vu qu'il était possible de choisir entre plusieurs typesd'analyses multivariées et pour chaque type d'analyse entre plusieurs méthodes. Noustenterons tout d'abord de décrire la population de virus en utilisant une analyse encomposantes principales. Puis nous essaierons de voir, grâce à une analyse discriminante, pasà pas, s'il est possible d'utiliser la CM des PC pour discriminer différents groupements de virus.Nous choisirons ces groupements en fonction de leur forme, de leur mode de transmission ouencore de leur groupement dans la classification actuellement reconnue par l'ICTV. Enfin nouseffectueroos divers types de classifications ascendantes hiérarchiques pour voir s'il est possiblede classer ces virus de plantes avec toujours le. seul crnère de la CM des PC.
2.3.3.2. ANALYSES EN COMPOSANTES PRINCIPALES
Ce paragraphe est entièrement traité dans l'article intitulé
"Evidence that the amino acid composition of the particleproteins of plant viruses is characteristic of the virus group.
I. Multidimensional classification of plant viruses"
Cet article, ci-après joint, donne les résu"ats et les conclusions quel'on peut tirer de cette analyse en composantes principales et il faudra donc s'y reporter. Nousavons ajouté en annexe à cet article des représentations bidimensionnelles des axes factoriels1-2 (Fig. 3.2.); 1-3 (Fig. 3.3.); 1-4 (Fig. 3.4.) et 2-3 (Fig. 3.5.) pour aider à la visualisation desschema en 3 dimensions de cet ensemble de virus. Cette analyse a été réalisée sur unepopulation de 135 virus dont la liste est donnée dans l'article ci-joint. Nous donnons égalementen annexe quelques caractéristiques de l'analyse en composantes principales comme la matricede corrélation des variables (Tableau 3.1.) qui montre les corrélations, presque toutes positiveset significatives, entre les acides aminés. Nous donnons aussi dans le tableau 3.2. le contenudes quatre premiers facteurs (axes ou composantes) de l'analyse, ensuite l'histogramme desvaleurs propres de l'analyse (Tableau 3.3.) et enfin les vecteurs propres des variables dans lesquatre premiers facteurs (Tableau 3.4.). Tous ces renseignements permettent de savoir ce quereprésentent les facteurs, l'importance des facteurs les uns par rapports aux autres etpermettent de positionner les variables dans les facteurs intéressants.
127
EVIDENCE THAT THE AMINO ACID COMPOSITION OF THE PARllCLE PROTEINS
OF PLANT VIRUSES IS CHARACTERISTIC OF THE VIRUS GROUP
1. Multidimensional Classification of Plant Viruses.
Plant Virus Classification
C. FAUQUET, J. DEJARDIN, J.-C. THOUVENEL
Phytovirologie, ORSTOM, Abidjan, Ivory Coast
Key Words. Coat prote in. Amino acid composition. Plant virus. Classification. Principalcomponent analysis.
Summary. The amino acid (M) contents of the coat proteins of 134 plant viruses and strainswere classified by principal component analysis. The virus groupings that were obtainedcorrelated weil with the classification of Matthews. The relationships of each virus weredependent on the number of M residues (axis 1) and onthe percentage composition of eachM in the proteins (axes 2-4). The classification indicated which data were anomalous andneeded confirmation. There seemed to be more anomalies in estimates of protein size than ofprotein composition.
Acknowledgments
The authors thank Dr. A,J. Gibbs and Dr. B.D, Harrison for help and advice in thepreparation of this paper.
Tremajne and Goldsack [1] attempted, without success, to determine if ·there was arelationship between the amino acid composition (MC) of the coat proteins (CPs) of theparticles of plant viruses and the shapes of those particles. Tremajne and Argyle [2], using anagglomerative method of sorting strategy and the Euclidean distance metric, could not correlatethe MC of the CPs of plant vÎruses with groupings basad on other classifications [3-5]. Gibbs[6] chose the same criterion in an attempt to classify 66 plant viruses by using the nonmetriccoefficient of Lance and Wmjams [7] and the principal coordinates method [8]. The analysisdistinguished only tobamoviruses and tymoviruses. Nevertheless, a hierarchical agglomerativeclassification of those viruses not separated by the ordination, using a nonmetric coefficient andflexible sorting [9], showed a general clustering of viruses belonging to the same group, such asbromoviruses and sobemoviruses.
Similarly, Gibbs and Harrison [10] studied tobamoviruses and found a close correlationbetween a classification based on the MC of the CPs and the groupings proposed by Tsugjta[11] and yan Regenmortel [12]. They also demonstrated a close correlation (0.832) between acomputer classification based on the amino acid (M) sequences of the CPs of 6 tobamoviruses'and one based on their AAC.~ [13] and fauJ. et al. [14] showed that for tobamovirusesthere is a Iinear correlation (0.833) between similarities based on the MC of the CPs and thosebased on serological relationships. Consequently, for tobamoviruses it seems clear thatgroupings based on biochemical criteria are correlated with serological relationships; suchgroupings are related to those based on sequences of the AAs of these CPs. By contrast, in a
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2study of the tymoviruses .E.a.uJ. et al. [14] concluded that although there is a general similaritybetween the classification based on the AAC of the CPs and that obtained from serologicalrelationships, the coefficient of correlation (0.369) is poor. Moghal and Eranckj [15], working withpotyviruses, concluded that: 'the AAC of antigenically closely related viruses were very similar,but similarities of those distantly related were no greater than those of the apparently unrelatedviruses'.
We have reexamined thepotential uses of these methods, using new data on the AACof the CPs and improved methods of statistical analysis. Several classification methods weretested, and the results obtained by the method that gave the best correlation with classificationsobtained by other methods using different data are presented here. Our aim was to compare ailknown data on the AAC of the CPs to discover how weil the classification obtained correlatedwith that of Matthews [16] which is now widely used.
MATERIALS AND METHODS
We collected ail published data on the AAC, as weil as some new AACs obtained forviruses isolated in the Ivory Coast [17]. If the amount of a partiœlar AA was unknown (e.g., cys ortrp), we replaced it either by the average amount in the CPs of the other strains of the same virusor by the average amount in the CPs of the other viruses belonging to the same group. When itwas not possible to estimate values in this way, it was assumed that one residue of the AA waspresent. The AAC data used. expressed in numbers of AA residues per molecule and groupedaccording to the usual accepted classification, are given in table 1.
The classification method used was a principal components analysis by the ANCOMPprogram from the ADDAD library1. The estimated numbers of AA residues in each protein werethe quantitative variables, and the principal components analysis was done with a Euclideanmetric of the data after standardizing them to zero mean and unit variance, Le., the Eigenstructurwas searched in the correlation matrix [18].
The objective of a principal component analysis is to find a small number of Iinearindependent combinations (principal components) that keep the maximum information of theoriginal variables. The results can be expressed graphically by representing the cluster ofindividuals as 3-dimensional diagrams that have a minimum of anomalies. The total variation isexpressed by a few components without any great loss of information: the first principalcomponent is that which accounts for mast of the information (variability) and corresponds to thelongest axis of the total cluster of individuals; the second component is orthogonal to it(uncorrelated) and takes a maximum of the residual variability; etc.
1 ADDAD (Association pour le Développement et la Diffusion de l'Analyse des Données)library is available at the CIRCE (Centre Interrégional de Calcul Electronique), CNRS-Orsay(Centre National de la Recherche Scientifique).
RESULTS
The first four axes obtained with the principal components analysis accountedrespectively for 39.6, 14.8, 7.6 and 6.1% of the total information available in the AAC of the CPsof the viruses. In other words, axes 1, 2 and 3 (fig. 1) account for 62 % of the variability and resultin clusters that correlate weil with the currently accepted groups; only the bromoviruses seem tobe intermingled with the potexviruses. Axis 1 correlates with 12 of the 18 AAs and the relativecontribution of any one AA does not exceed 10% (table Il). This axis mostly represents themolecular weight (MW) of the CPs, which range from 17,500 (17.5K) for tobamaviruses to 45Kfor tombusviruses. Axes 2, 3 a.,nd 4 correlate to particular AAs. For example, axis 3 is statisticallycorrelated only to tryptophan (trp) content, which represents 42% of the variability in thisdimension (table Il). Axes 2, 3 and 4 (fig. 2) represent only 28.5% of the total information, but
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3clearly differentiate the viruses into groups, although they are Jess weil separated. Whetherconsidering figure 1 or 2, most of the virus groups are clearly separated from one another;however, the potexviruses are very close ta the bromoviruses, comoviruses and nepoviruses.
Yiruses wjth Bod-Shaped partjcles
The tobamoviruses (23 data sets) were ail situated in a restricted part of the ordinationand showed great homogeneity. The exception was CCV (N°.052) a tentative member of thetobamovirus group [13].
Tobraviruses (1 data set; N·.061) were classified very close ta Chara corallinatobamovirus (N°.052).
The hordeiviruses, represented only by barley stripe mosaic virus (N°.182), and thefuroviruses [19], represented by beet necrotic yellow vein virus (N°.046) and peanut clump virus(N°.034- N° .039), were distinct from-the tobamoviruses and the single tobravirus (N°.061).Peanut clump virus seemed ta be the most clearly differentiated from ail the rod-shaped viruses.
Ali the rod-shaped virus groups were relatively close together in the ordination, showing that theMC of their CPs is homogeneous.
Yiruses with filamentous partjeles
The carlaviruses were represented by 4 data sets: potato virus S (N°.074) and 3 virusesrelated ta cowpea mild mottle virus (N·.162, 169 and176). These 3 viruses have propertiessimilar ta carlaviruses, but they are transmitted by whiteflies instead of aphids and theirintracellular inclusions are different [20]. Except for N°.074, ail are clustered and are close ta thepotyvirus group.
Potexviruses were represented by 12 data sets (4 of patata virus X and 2 of whiteclaver mosaic virus). This group was the most scattered, perhaps because of the difficuny indetermining the MWs of their CPs: estimates range from 103 AAs for data set N°.184 ta 463 Msfor N°.183. Gibbs and Mclntyre [21] suggested that the M number for potexviruses is around210-215, which agrees with that published by Miki and Knjght (N°.073) and by SM.!1(N°.226-232). Because the differences are very large and would unnecessarily complicate thefigures, we avoided the representation of the value 133 Ms for white claver mosaic virus(N·.076) and of the values 103 and 463 AAs for potato virus X (N°.184 and 183). Nevertheless,the MC of these data are not wrong, and their position in figure 2 is accurate. Except for the last3 examples, the cluster of potexviruses is clearly delimited in space and close ta several virusgroups with isometric particles (fig. 1,2).
The potyvirus group (29 data sets) was the best represented group. Just as forpotexviruses, there is uncertainty in the MWs of their CPs. with estimates ranging from 21 K ta37K. The sizes of these proteins have not been tested by the filmai method [21], but it isrecognized that the MW of the CPs of potyviruses is about 34K [22]. As for the potexviruses, weavoided the representation of the values corresponding ta Iow MWs of CPs (N· .071, 075, 083,084 and 089). Nevertheless. the MC of these data are possibly quite accurate , because infigure 2 (which does not take into account the MW factor) they would integrate weil into thepotyvirus cluster. This suggests that the main error may be in MW rather than in percentageMC. The potyvirus group was always strictly differentiated from other viruses (fig. 1, 2) and filleda volume of 1/8th of the ordination.
Closteroviruses were represented only by 3 analyses; nevertheless, they were similarand were separated from the other viruses.
When only the filamentous viruses are considered, they separate into subclusters that do notoverlap.
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Yiwses wijh Isometdc partjcles
The bromoviruses were represented by only 3 viruses, but the results were closelysimilar and the c1uster was compact.
The cornoviruses were iIIustrated by bean pod rnottle virus (N°.011) and squash rnosaicvirus (N°.022). They have 2 capsid proteins (22K and 42K) but the correspondence of the MCused here is unknown and the results are tentative. The 2 MCs are always very close and arenear the centroid of the general cluster.
The cucumoviruses were represented by cucumber mosaic virus (5 data setsN°.002-005 and 218) and by peanut stunt virus (N°.204). They cover a large space along axis 1,again revealing possible inaccuracies concerning the MW (185 AAs for peanut stunt virus and261 AAs for sorne estimates for cucumber mosaic virus). In the other axes (fig, 2) the MCs arehomogeneous. As the MWof cucumber mosaic virus has been revised to about 287 AAs [23]and 235 AAs [24], the real position of the group is probably much closer to the cluster of datasets N°,002-005. However, the cucurnoviruses are weil separated from the other groups ofsphedcal viruses.
The sobemoviruses were represented by 5 data sets: 2 strains of southern beanmosaic virus (N·.019 and 020), rice yellow mottle virus (N°.001), sowbane rnosaic virus (N°,021),and cocksfoot rnosaic virus (N°.216). Only data sets N°.001, 019 and 020 were always related,and hence probably indicate the position of the group. Data set N°,216 is remote from theothers, and N°.021 is probably not a sobernovirus, insofar as the MC of the CPs is concerned,which seems to be correct [21].
Four of the five tombusviruses are situated within one subcluster and clearly indicatethe position of the group. The tombusvirus group is the rnost distant from the center of theordination. The cluster is determined by factors other than the MW of their particle protein,because it is also quite distinct in figure 2. In fact the tombusvirus group is represented by onedefinitive member, tomato bushy stunt virus (N°.028), and by 4 tentative members (N°.014, 017,030, and 203) [25, 26]. Three of those tentative members (N° .014, 017 and 203) revealapparent affinities with tomato bushy stunt virus, providing a supplementary element for theirclassification in the tombusvirus group.
The tymovirus group (17 viruses) is the best represented group of viruses withisometdc particles and shows the greatest hornogeneity along each axis. It is weil separated from .the other groups and its body forms a reference mark for the others. It is noteworthy thaterysimum latent virus, which is a tentative member of the group is contained in the tymoviruscluster.
Only 2 nepoviruses represented this group: tomato ringspot virus (N°.027) andtobacco ringspot virus (N°.029). These were always associated and placed near the center ofthe ordination. The MW of their CPs had been deterrnined to be 53-60K [27, 28] and was thenrevised to 13·19K [29]. We used the AAC corresponding to about 20K: consequently, if thevalue of 53-60K is verified, the position of this group will have to be revised.
Other groups were represented by only 1 or 2 individuais, and consequently thepositions in the diagrams are uncertain, Le., tobacco necrosis virus group (N°.024 and 026), peaenation rnosaic virus group (N°.018), dianthoviruses (N°.015) and i1arviruses (N·.200 and 201).Most of these groups are found near the center of the ordination, as is the satellite virus oftobacco necrosis virus (4 data sets; N°.023, 025, 185, and 186). Three of these data sets arec1ustered (N°.025, 185, and 186).
When spherical viruses only are considered, they are spread through a large proportion of theordination, and sorne of them, Lg., tombusviruses and tymoviruses, occupy relatively largevolumes in the diagrams.
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Vjruses wtth Baejllijorm partjcles
There were 3 data sets for alfalfa mosaic virus (N°.177. 178, and 179), but its MW isuncertain. N°.177 has 297 AAs and correlates weil with the Fitmol analysis (21), in contrastN°.178 and 179 were assessed to have 172 and 1n Ms, respectively. The primary structure ofthe coat protein [30] has been shown to have 217 AAs, and consequently we must imagine amigration of the group (N°.178, 179) in the positive direction of axis 1 to get the correct positionof this virus in figure 1.
DISCUSSION
The analysis of principal components used in 1his work is a reliable method forrepresenting the relationships of individuals and clusters of individuais, when there is noevidence to indicate that they are phylogenetically related, for which a more realisticclassification is a hierarchical one. This method enables a multivariate analysis to be representedin multidimensional space, thus giving a precise picture of the relationships of the viruses [2,6].
The hyperspace filled by plant viruses in an ordination of ail proteins represents only 5 x10-4 of the total hyperspace [2]. The CPs of plant viruses therefore constitute a very densesubcluster of ail known proteins. This cluster is not organized at random, and the most importantconclusion of our study is that subclusters within it correlate weil with currently accepted virusgroups [16] that are formed on biochemical, structural, biological and serological criteria. Thus,the product of one gene of each of these viruses provides classificatory information which isclosely similar to that provided by ail genes of the viruses.
It is noteworthy that, despite the great range of sources of information, and of analysesused in our study, the classification obtained is close to the currently accepted classification[16]. There are sorne exceptions, and it is not known whether these are real or a result ofexperimental error. Our study showed that axis 1 correlates most closely with the MW of the CPsand consequently must be determined precisely. Nevertheless, the MW is not the solediscriminatory element; figure 2, which represents 28.5% of the information and excludes theMW axis, provides the same clustering pattern. Obviously, more data sets of the MC of theseand additional viruses would bring a greater precision to the ordination and wouId increase thedensity of the clusters.
Only 28.5% of the total information included in the MCs is needed to provide ameaningful classification and there is a similarity of CPs of plant viruses within the proteinhyperspaee. These apparent similarities may reflect a common origin in evolution, with onlysmall, but real, differences. Our classification does not correlate only with the shape of virusparticles within one part of the diagram, viruses can be found whose partieles are filamentous,rod-shaped, or isometric. Serologically related viruses are grouped in clusters, but the distancesbetween the clusters do not reflect distances in serological relationship. The MC of the CPs ofplant viruses seems to contain information derived from several sources that may be diverse andmay interfere with the MC of the CPs. Nevertheless. there is a basic similarity of ail plant virusCPs; this is presumably because the CPs protect the nueleic acid genomes and form largesoluble macromolecules. Plant virus CPs also have a structure that is related to biological factors(e.g., transmission mode), and they have a specific basis reflected and measured by serologicalrelationships [3'1].
The principal components method of classification, like hierarchical methods, showsclose relationships clearly. Unlike the latter, it also gives a measure of the relationship betweensubclusters. Therefore, as the close groupings within our classification correlate weil withcurrently accepted groupings of viruses, it is worth examining the correspondence between thehigher-order relationships (inter-cluster) shown by our classification and the recently discovered'inter-group' or 'inter-genus' relationships indicated by nucleotide sequence analysis. Distantrelationships of this sort have been found between viruses with RNA and DNA genomes [32],
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6between plant and animal viruses [33]. among those with rod-shaped, isometric or bacilliformparticles. and between those whose particles have a Iipid envelope and those that do not [34].
Such sequence homologies indicate. for example, that at least some of the genes ofalfalfa mosaic virus. brome mosaic bromovirus. cucumber mosaic cucumovirus. tobacco streakilarvirus and Sindbis alphavirus have homologous sequences [34-37] and hence probably havea common ancestor. Thus. it is of interest that ail these viruses Sexcept Sindbis alphavirus.which was not included in the classification) are close to one another in the central region of theordination (fig. 2). A similar distant relationship has been found among cowpea mosaiccomovirus and polio and encephalomyocarditis picornaviruses [33]; each of these viruses has adivided RNA genome and a S'·linked protein (VPg) [38-40]. Other viruses of this type are thenepoviruses [41] and pea enation mosaic virus [42] It is noteworthy that the single comovirusand nepovirus in our classification group close to pea enation mosaic virus (fig. 2). However.other viruses that have a S'-Iinked VPg but an undivided genome, Lg.• potyviruses [43].sobemoviruses [44]. and luteoviruses [45]. are widely dispersed in our classification. Thus atleast some of the relationships between subclusters that are iIIustrated in figures 1 and 2 maycorrelate with more distant. possibly more ancient, relationships between the currently acceptedgroups.
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138
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Table 1: List of the amino acid compositions of the coat proteins of 134 plant viruses withisometric, bacilliform, rod-shaped and filamentous particles. Data sources are given below thetable 1.
139
11DATA SOURCES Of TABLE 1
Data sources:
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140
10
AXIS 1 AXIS 2 AXIS 3 AXIS 4
AA COR %C AA COR %C AA COR %C AA COR %C
ASP 0.84 10 SER 0.70 19 TRP 0.76 42 ALA 0.44 17GLY 0.83 10 PRO 0.58 13 VAL 0.43 17LYS 0.79 9 THR 0.56 12 ARG 0.43 16GLU 0.77 9 MET 0.47 8TYR 0.75 8 GLU 0.46 8LEU 0.66 6 HIS 0.44 7ARG 0.65 6 VAL 0.42 6ALA 0.65 6MET 0.64 6HIS 0.64 6VAL 0.62 5ILE 0.59 5
Table Il: Correlation coefficients (Cor.) between the axes of the ordination and the aminoacid (AA) contents of the viral CPs, and percentage of contribution (% C.) of the aminoacid considered in the total variance of the axis.
141
023
14
3
~169
·"CARLA"0202
0122
095
POTY
L~~~=========:==239 38
• PCV
;... HORDEI
80
1
Fig. 1 : Three dimensional diagram showing the first three factors of a principal componentsanalysis of 122 data sets of plant virus coat proteins compared by their amino acid composition.The three axes contain 62% of the information. The key for the code numbers is in table 1. Thepositions of the viruses in the axis 1 is indicated by the sizes of the circles.
144
4 2
383
182HORDEI
TOMBUS
DIANTHO
G
Fig. 2 : Three dimensional diagram iIIustrating factors 2, 3 and 4 of a principal componentsanalysis of 122 data sets of plant virus-coat proteins compared by their amine acid composition.The three axes contain 28.5% of the information. The key for the code numbers is in table 1.The positions of the viruses in axis 2 is indicated by the sizes of the circles.
146
2<============~r"--"':""'J.
4
@POTEX
AMY0177
TNY024
STNV023
DIANTHO015
Fig. 3 : Three dimensional diagram illustrating factors 1, 2 and 4 of a principal componentsanalysis of 122 data sets of plant virus coat proteins compared by their amino acid composition.The three axes contain 60,5% of the information. The key for the code numbers is in table 1.The positions of the viruses in axis 1 is indicated by the sizes of the circles.
148
2_---------------:._--r-----------80'-_1I:""""---------,
23
DIANTHO
G
87811
"CARLA'"
122 20298
146 9078 95
10679 2238285
A~SOBEMO
POTY
86
~FMV
21
5 ~ CUCUMO
72
CARLA
184
Figure 3.2. : Graphique bidimensionnel montrant la répartition des individus suivant les axesfactoriels 1 et 2 d'une analyse en composantes principales portant sur 135 virus de plantescomparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Ces axesreprésentent 54% de "information. La correspondance entre les numeros et les noms des virusse trouve dans le tableau 2.9.
3
8CFMV
201
POTY
CARLA 146
G76 24 23
77 80184 88
Figure 3.3. : Graphique bidimensionnel montrant la répartition des individus suivant les axesfactoriels 1 et 3 d'une analyse en composantes principales portant sur 135 virus de plantescomparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Ces axesreprésentent 48% de l'information. La correspondance entre les numeros et les noms des virusse trouve dans le tableau 2.9.
150
Figure 3.4. : Graphique bidimensionnel montrant la répartition des individus suivant les axesfactoriels 2 et 3 d'une analyse en composantes principales portant sur 135 virus de plantescomparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Ces axesreprésentent 220/c, de l'information. La correspondance entre les numeros et les noms des virusse trouve dans le tableau 2.9.
4
76
DIANTHOG
14681 ~--...;:lI-_-"'f
87 80111
183
Figure 3.5. : Graphique bidimensionnel montrant la répartition des individus suivant les axesfactoriels 1 et 4 d'une analyse en composantes principales portant sur 135 virus de plantescomparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Ces axesreprésentent 46% de l'information. La correspondance entre les numeros et les noms des virusse trouve dans le tableau 2.9. 151
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Tableau 3.1. : Matrice des correlations linéaires des 18 acides aminés pris en compte dans lacomposition en acides aminés des protéines capsidaires de virus de plantes.
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Tableau 3.2. : Correlations et contributions des 18 variables correspondant aux 18 acidesaminés des compositions en acides aminés des protéines capsidaires de virus de plantes, dansles 4 premiers facteurs ou axes factoriels de l'analyse en composantes principales effectuée sur135 virus.
152
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Tableau 3.3. : Histogramme des valeurs propres des 18 facteurs d'une analyse en composantesprincipales portant sur 135 virus de plantes et comparés par la composition en acides aminés deleur protéine capsidaire.
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Tableau 3.4. : Tableau des valeurs propres et des vecteurs propres dans les 18 facteurs d'uneanalyse en composantes principales portant sur 135 virus de plantes comparés par lacomposition en acides aminés de leur protéine capsidaire.
153
CONCLUSION
L'analyse en composantes principales effectuée sur les CAA des PC de 135virus de plantes amène les conclusions suivantes:
- Bien que "hyper-espace occupé par les CAA des PC des virus deplantes ne représente qu'une infime partie de l'hyper-espace des CAAdes protéines en général, cet hyper-espace phytoviral n'est pashomogène ni chaotique.
- Il est possible dans cet hyper-espace phytoviral à 18 dimensions dereprésenter 135 virus de plantes que l'on peut regrouper en nuagesde plus grande densité. Ces nuages ne sont autres que les groupesdéfinis par l'ICTV.
- Il ne semble pas que les groupes soient répartis de façon simple suivantles critères habituellement reconnus par l'ICTV. Des virus de formesdifférentes, de modes de transmission différents et sans relationssérologiques peuvent occuper la même partie de cet hyper-espace.
- Il est possible de situer physiquement la position des 135 phytovirusdans un espace à 3 dimensions, qui peut représenter 70% de lavariabilité totale de l'espace à 18 dimensions.
- La répartition des phytovirus suivant les groupes habituellementreconnus existe dans l'espace des 3 premières dimensions mais aussidans celui des dimensions 2-3-4, qui ne contient pourtant que 28% dela variabilité totale.
- Cette classification polythétique des phytovirus suivant la CAA de leurPC est dite aussi classification multi-dimensionnelle par opposition auxclassifications monothétiques habituellement dressées.
Les résultats relativement clairs obtenus avec cette analyse en composantesprincipales sur la CAA des PC de virus de plantes, sont extrèmement surprenants. 1\ paraitimpossible de pouvoir classer 135 virus en ne prenant en considération qu'un seul critère, celuide le CAA de la PC, alors qu'II en faut de 6 à 10 dans la classification de l'ICTV pour aboutir aumême résultat. Cette réalité mérite attention et explications, nous nous attacherons à analyserdavantage ce phénomène dans les paragraphes suivants et nous nous interrogerons sur lasignification de cette énigme dans le paragraphe réservé à la discussion.
155
2.3.3.3. ANALYSE DISCRIMINANTE
2.3.3.3. ANALYSE DISCRIMINANTE
Nous avons effectué cette analyse sur la même population de virus que pourl'analyse en composantes principales, soit 135 virus. Nous avons testé successivementplusieurs groupements de virus:
- les 135 virus ont été tirés au hasard en 3 groupes.- les 135 virus ont été classés en 3 groupes suivant la structure de
leurs particules; isométrique, en bâtonnet. ou filamenteuse.- les 135 virus ont été classés suivant leur mode de transmission en·
9 groupes différents.- les 135 virus ont été classés suivant la classification de l'ICTV en
23 groupes différents. .
Les résultats de cette analyse se trouvent consignés dans l'article intitulé:
"Evidence that the amino acid composition of the particle proteinsof plant viruses is characteristic of the virus group .
II. Discriminant analysis according to structural, biological andc1asssifical properties of plant viruses."
159
EVIDENCE THAT THE AMINO ACID COMPOSITION OF THE PARTICLE PROTEINS OF
PLANT VIRUSES IS CHARACTERISTIC OF THE VIRUS GROUP
II. Discriminant analysis according to structural, biological and
classification properties of plant viruses
Plant Virus Classification
C. FAUQUET, J. DEJARDIN, J.-C. THOUVENEL
Phytovirologie. ORSTOM, Abidjan, Ivory Coast
Key Words Coat protein. Amino acid composition. Plant virus. Classification. Discriminantanalysis. Structure. Transmission. .
Subject index. Coat protein. Amino acid composition. Plant virus classification. Structure.Transmission.
Symmary, The amino acid composition (AAC) of the coat proteins (CPs) of 126 plant viruses orstrains were analyzed by stepwise discriminant analysis. The criteria chosen for discriminationwere firstly the structure of virus particles (3 clusters), secondly the mode of transmission of theviruses (6 clusters) and thirdly the grouping of viruses according to the classification of theInternational Committee on Taxonomy of Viruses (23 groups). Statistically significantcorrelations were obtained with different groups of discriminant amino acids. The results confirmthat the AAC of the CPs contains ail the information needed for a quantitative classification ofplant viruses. These results and possible explanations of these clustering patterns arediscussed.
Aknowledgments
The authors are very grateful to Ors B.D. Harrison and A.J.~ for their help in the correctionsof this manuscript and encouragement.
INTRODUCTION
ln a previous paper [1] we reported that the amino acid composition (AAC) of capsidproteins (CPs) of particles of plant viruses are characteristic of the virus group concerned. Theclusterings obtained by principal components analysis (PCA), closely correlated with theclassification of the International Committee on Taxonomy of Viruses (ICTV) [2].
We also concluded that these virus particle proteins showed a general feature to thevariability of proteins in general and that our groupings of them do not seem to correlate strictlywith the shape of the virus particles, nor with the serological relationships, nor with the biologicalproperties but with the whole of those factors. Indeed the AACs of CPs of plant viruses may be
161
2
moulded by several factors which interact to produce .the final scheme. The resulting featuresmay include:
1). Features comman to ail plant viruses.2). Features related to compatibility with the nucleic acid.3). Features related to compatibility with the other proteins or protein subunits
in the particle.4). Features related to biological properties such as the mode of transmission
by vectors.5). Features related to surface properties such as serological relationships.
The first point was previously investigated by Tremajne et al. [3], who found, in amultidimentional classification (MC) of ail proteins based on their AACs, that the space occupiedby plant virus proteins is no more than 5 x 10-4 of the total hyperspace occupied by proteins.·This result indicates that there is an extremely strong similarity of ail plant virus proteins. Thoughwhether this results from divergence from a common ancestor or is the result of a fonctionalconvergence, is not known.
As for the features related to surface properties,~ [4] found with tobamoviruses ahigh correlation (0.833) between the classification of viruses with the AACs of their CPs and theclassification on serological relationships. On the contrary .Eau! et al. [5] were unable to establisha significant correlation among the tymoviruses, using the same criteria. The MC previouslyobtained [1], clearly shows that any such correlation applies at most within a group and not toplant viruses as a whole. A possible explanation may be that the part of CPs involved inserological relationships is very small and inconstant for each group of viruses; for instance if it is5% for the tobamoviruses [6], it could be only 2% in the case of potyviruses and 1% fortombusviruses.
ln the present paper we give the results obtained by testing hypotheses n02, 3 and 4above mentionned, relating the AACs of CPs of plant viruses to other features. We consideredthat hypotheses n02 and 3 may be tested together by searching for a relation between theshape of the virus particles and the AACs of their CPs. Conceming the biological properties weonly took into account the mode of transmission of plant viruses. Finally we intend to use thesame procedure to establish the extent to which the AACs of CPs are characteristic of the virusgrçups in the ICTV classification.
MATERIALS AND METHODS
We used ail the same data on AACs of CPs of particles of plant viruses as in the previouspaper [1] based on PCA. The AACs are expressed in numbers of amino acid (AA) residues perprotein subunit.
The stepwise discriminant analysis (SOA) [7] used is the BMOP 7M program [8] from theBMOP Iibrary. The estimated numbers of AAs in each protein are the quantitative variables, andthe discriminant criteria are the groups. Using the SOA, we are attempting to explain a qualitativevariable (structure, transmission or classification groupings) by Iinear functions of quantitativevariables (AA numbers of AACs of CPs). These linear functions are called discriminant functions,and they are calculated with the mean of the quantitative variables to get the maximum ratiobetween the inter-population variance and the intra-population variance. A distance is thencalculated between the clusters represented by their mean. The distance here used is one ofthe most often used, Le., the 02 distance of Mahalanobis.
It is obvious that ail the AAs have not ail the same power of discrimination. Sorne ofthese are very different in number or percentage from one c1uster to another, others are not andthe objective If the SOA is to determine for each clustering a selection of variables with largeability to disc! minate. Consequently we are first searching for the AA whose variability is greatest
162
3
for ail the clusters (using the Fischer test; F), next we search for a second AAt which togetherwith the first one gives the linear combination of 2 AAs that discriminate best. This process isrepeated again and again until no AA can bring aily better discrimination to the analysis. Thesediscriminant AAs thus form a sufficient sub-set to discriminate between the clusters.
The ability of the discriminant function to discriminate between the clusters is assessedby the following method: for each individual with ail the discriminant AAs, the 0 2 distance ofMahalanobis is calculated to each cluster mean and a probability is calculated to reach them. Theindividual is finally classified in the cluster having the greatest probability. Then, this a posterioriclassification is compared to the a priori classification and a percentage of correctly classifiedindividuals is calculated.
Finally the program computes canonical discriminant variables and plots the first two, togive an optimal two-dimensional diagram of the positions of the individual viruses, and hencethe separation of the clusters. Furtherrnore we can represent each mean point of the clusterswith a 5% interval of confidence, which is in relation with the number of individuais present ineach cluster [9].
Initially to test the value of the method we grouped the individual viruses at random into3 groups and search for a discrimination of these clusters with the AAs. Then we made 3different analysis of clusterings of increasing complexity, Le., based on particle structure (3clusters), mode of transmission (7 clusters) and the ICTV classification (23 groups).
ln the first SOA the 3 categories of virus particles were:
1. Viruses with isometric particles : 53 individuals including Alfalfa mosaic virus.R. Viruses with rod-shaped particles : 32 individuals.F. Viruses with filamentous particles : 41 individuals.
ln the second SOA the seven categories of mode of transmission which excludedtransmission by pollen, seed or vegetative propagation, were:
A. Transmission by aphids : 39 viruses.C. Transmission by beetles : 30 viruses.W. Transmission by whiteflies : 3 viruses.N. Transmission by nematodes : 3 viruses.F. Transmission by fungi : 12 viruses.M. Mechanical transmission: 35 viruses.U. Unknown mode of transmission: 4 viruses.
Finally, in the third SOA we used the ICTV plant virus classification, with 23 groupsrepresented as follows:
A. Bromovirus group: 3 viruses.B. Cocksfoot mild rnosaic virus-group: 1 virus.C. Comovirus group: 6 viruses.O. Cucumovirus group: 6 viruses.E. Oianthovirus group: 1 virus.F. lIarvirus group: 2 viruses.G. Nepovirus group : 2 viruses.H. Pea enation mosaic group: 1 virus.1. Sobemovirus group : 5 viruses.J. Tobacco necrosis virus group: 2 viruses.K. Tombusvirus group: 5 viruses.L. Tymovirus group: 17 viruses.M. Tobacco necrosis satellite virus group: 4 viruses.N. Alfalfa rnosaic virus group: 3 viruses.P. Hordeivirus group : 1 virus.
163
4
Q. Tobamovirus group: 22 viruses.R. Tobravirus group: 1 virus.S. Unclassified rod-shaped viruses : 8 viruses.T. Carlavirus group: 1 virus.U. "Carlavirus" group: (whitefly trans.) 3 viruses.W. Closterovirus group: 3 viruses.X. Potexvirus group : 12 viruses.Y. Potyvirus group: 30 viruses.
RESULTS
Stepwise Discriminant Analysjs of Viruses placed in 3 Clusters al Bandom :
When the 126 individuals were allocated to 3 clusters at random, the 18 AAs were not able todiscriminate between the 3 clusters and consequently no viruses were classified a posteriori(table 1). This proves that the 3 clusters considered do not represent 3 different entitiesaccording to the AACs of their CPs and that the SDA method does not produce spuriousclusters.
Stepwise Discriminant Analysjs According to partiele Structure:
The SDA done with 3 clusters (l, Band F) based on the shape of the virus particles gave thecorrect assignment to the clusters in 93% of examples (table 1); the dispersion is 54% in the firstcanonical variable and 46% in the second one, consequently the figure 1 summarizes ail theinformation.
The table Il indicates the 9 AAs which are discriminant for particle shape with their respective Fvalues. The figure 1 shows the position of the means of the 3 clusters with the 5% confidenceinterval. The 3 clusters of individuals based on partiele structure are seen to be completelyseparated with only a few examples falling outside the boundaries of the clusters.
The percentage of examples correctly classified is consistently high for each particle shape (90,94, and 95%) (table III).
- For the 1cluster only 5 viruses are misclassified. Two examples, tobacco necrosisvirus (N°.024) and alfalfa mosaic virus (N°.177), are in the F cluster and these examples were alsowrongly placed in the MC [1]. In 3 other instances, tobacco necrosis satellite virus (N°.185 and186) and eggplant mosaic virus (N°.211) the points plot in the intermediate zone between theclusters (fig. 1).
- Two viruses of the B cluster are misclassified, beet necrotic yellow vein virus(N°.046) in the 1cluster and tobacco rattle virus (N° .061) in the F cluster, perhaps because valuesfor 1 or 2 discriminant AAs in their AACs are wrong.
- Only 2 viruses of the F cluster are misclassified, potato virus S (N°.074) and whiteclover mosaic virus (N°.231), bath fall in the intermediate zone between the c1usters (fig. 1).
Stepwise Discriminant Analysis According to the Mode of Transmission:
This SDA with 6 clusters (A, C. W, N, F and M) classifies 87% of the 122 viruses concerned (4viruses with unknown mode of transmission are not used) (table 1). The dispersion is 63% in thefirst canonical variable and 22% in the second one. Thus figure 3 represents 85% of the totalinformation, and the 5 axes would be needed to get the 100% of the information.
The table 1\ lists the discriminant AAs and their respective F values. The figure 2 visualizes the
164
5
5% confidence interval, centered on the mean of each cluster. Ali the clusters are separatedexcept the W and N c1usters, because of the small numbers of individuais (3 for each). Butnevertheless, considering the F-matrix of their means they are significantly distinct and the thirdaxis would separate them. The two soil-transmitted clusters are in a central position while theothers are in an external situation. Figure 2 indicates the position of the 126 individuais togetherwith the position of the clusters based on the mode of transmission, using the two first axes.
Table IV Iists the number of viruses in each cluster and the number misclassified. Between 75%and 100% of examples in each cluster are correctly classified. The 16 out of 122 virusesmisclassified are from several of the clusters:
- Six exarnples are A viruses, namely pea enation mosaic virus (N°.018), potato virusS (N°.074), alfalfa mosaic virus (N°.1n-179) and peanut stunt virus (N°.204).
- Four examples are C viruses, including two comoviruses, bean pod mottle virus(N°.011) and squash rnosaic virus (N°.022), and two bromoviruses, broad bean mosaic virus(BBMV)(N°.012) and brome mosaic virus (BMV)(N°.013). However for the comoviruses we donot know if the AACs represent the major coat protein or both proteins that may not have equalrelevance to transmission and this could explain the results obtained. The bromovirus group isalso represented by cowpea chlorotic mottle virus (CCMV)(N°.016), which is correctly classified.We considered this group as beetle transmitted even though this has not been proved for BMV[10]. CCMV which is known to be beetle transmitted [11] is really situated in the C cluster, andBBMV which is also transmitted by beetles [12] is on the edge of the C cluster (fig. 2). Theexperimental transmission of BMV by nematodes and by mechanical inoculation [10] is notconsistent with its position in figure 2.
- Among the F viruses, 3 out of 12 are misclassified: tobacco necrosis satellite virus(N°.186), tobacco necrosis virus (N°.026), and beet necrotic yellow vein virus (N°.046).
• Finally 3 out of 35 M viruses are misclassified: cauliflower mosaic virus (N°.014),white clover mosaic virus (N°.231), and plantain virus X (N°.233).
Four other viruses were not allocated to the above clusters because their mode of transmissionis unknown (3 of them are pollen-borne but this mode of transmission is not considered here):
- Chara corallina virus (N°.052) is classified in the M cluster with a probability of 0.59,this hypothesis, if confirmed by transmission tests would consolidate the assignment of thisvirus to the tobamovirus group.
- Barley stripe mosaic virus (N°.182) is classified in the F cluster with a probability of0.61, this suggests it has a fungal vector and hence it would be interesting to test whether it istransmitted by plasmodiophoraceous fungi.
- Prunus necrotic ringspot virus (N°.200) and Tulare apple mosaic virus (N°.201),both representing the i1arvirus group are respectively classified in the M and N clusters,confirming the assessment of the MC [1], Le., that their proteins differ greatly and no conclusioncan thus be reached about this group.
Stepwjse Discrimjnant Analys;s Accordjng to the ICJV Classification.
The SDA according to the classification of plant viruses of the ICTV [2] within 23 groups (A to Y)classifies correctly 97% of the individuals (table 1). The dispersion is of 33% in the first canonicalvariable and 20% in the second one, hence the figure 3 represents 53% of the information, athird axis would give 14% more and it is necessary to reach the fifth axis to get 90%. The table Ilgives the 15 discriminant AAs, with their respective F values, which are necessary todiscriminate the 23 groups of viruses.
The table V Iists the 23 groups and gives the percentage of correctly classified viruses and thenumber of misclassified viruses for each group. This percentage is 100% for ail the groupsexcept for tombusviruses (80%) and for the unclassified rod-shaped viruses (75%). Six groupshaving only one virus are automatically weil classified and consequently they have not to becounted for a correct evaluation. The 4 misclassified viruses are:
- Tumip crinkle virus (N°.030) in the tombusvirus group.
165
6
- Beet necrotic yellow veinvirus (N°.046) and the Chara corallina virus (N° .052) forthe unclassified rod-shaped virus group.
- Patata virus Y (N°.077) in the potyvirus group.
The 5% interval of confidence for the SDA on the 23 groups are indicated in figure 3, exceptedfor the 6 groups having only one individual which are represented by letters. Most of theclusters are correctly isolated but sorne of them are partially mixed in the center of the ordination.Considering the F-matrix of the 23 groups ail the groups are significantly differentiated the onesfrom the others, except 5 of the 6 groups composed of one individual. Consequently the thirdaxis will scatter the apparently mixed clusters in the centroid of the diagram. The figure 3represents the position of the 126 individu~ls in the 2 first canonical variables. Sorne c1usters areclearly separated from the others: potyviruses (Y), tymoviruses (L), tobamoviruses (0) and thetobacco necrosis satellite virus group (S), and sorne others are in the center of the ordination:potexviruses (X), tombusviruses (K), bromoviruses (A), comoviruses (C)...
DISCUSSION
The failure of the SDA find parameters ta describe clusters of randomly selected virusescomfirms that the method does not produce artefacts. Hence the results of SDA according taparticle shape, mode of transmission and conventional classification support the ideas outlinedin the introduction. The AACs of CPs of particles of plant viruses thus are adapted ta the particleshape and the mode of transmission. Each CP is therefore suitable for particles of only one kindof shape and with only one mode of transmission. Common features of CPs of several sphericalviruses were also confirmed by high resolution structural studies [13].
For each analysis made we had a good general result: 93,87 and 97% of viruses were correctlyclassified in the three analysis and almost ail clusters, (except the groups represented by onemember), were completely separated from other clusters within 3 axes. The good resultsobtained with the 23 groups of the classification is not a simple superposition of the results ofthe two first SDA because many groups have the same shape and different vectors and viceversa (table VI) and they are nevertheless differentiated by their AAC with a high degree ofsignification. In the opposite the results of the SDA on the shape and on the mode oftransmission are not the reflect of the results of the SDA on the 23 groups because of the samereason as above and also because the statistical probabilities of the discrimination F values aremuch greater in the two first SDA (table Il). This might indicate a degree of importance ofdiscrimination in the AACs: it is easier ta discriminate first the shape (mean F=21.8), then themode of transmission (mean F=9.1) and finally the groups (mean F=7.8).
It is obvious that 14 out of 15 discriminant AAs used in the third SDA ta discriminate the 23groups of the ICTV classification were correlated with the three axes of the MC [1]. Twelve AAscorrelated with the axis 1, one correlated with the second and one with the third axis of the MC[1]. The 3 AAs ionically charged; asx, his, lys, and pro which is involved in the structure ofproteins, are present in the 3 different SDA. The AAs ala, glu, met and val are common ta theSDA realized on the shape and on the groups. The AAs gly, phe, and trp are common for theSDA on the mode of transmission and on the groups. Thr is discriminant only for the first and thesecond SDA while 4 more AAs are needed in the third SDA ta discriminate perfectly ail the 23groups.
ln bath SDA and MC several data sets are always misclassified: N°.074, 177, 186, 231, ...suggesting these AACs may be completely wrong. In other instances data sets were correctlyclassified in the MC and in one SDA but not in the others, we consider that this is because SDAis more precise than MC. On the contrary of the first axis of the MC, the molecular weight of theCPs is not at ail important in the SDA, but a change in one or two discriminant AAs cancompletely change the position of a virus.
166
7
The results of SDA therefore provide evidence that the AAC of plant virus CPs is adapted toformation of particles of a particular shape, to have a particular mode of transmission andprobably to possess other unspecified properties. Ali such properties are taken into account invirus classification and it is therefore not surprising to be able to discriminate by this criterion, ail23 groups of the ICTV classification, even though 15 AAs are needed to do this. The CPs ofplant viruses therefore contain an amazing amount of information in a molecule of 150 to 450AAs, representing 500 to 1500 bases of nucleic acid.
167
8
REFERENCES
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168
CWSTERIl\GCRIlERIO'J NBOFa..usrERS CORRECT"a.ASSIFIED%NB OF DISCRIMINANT AA
RANJO\1Q-01CE
STRl..CTt.flE
TRANSMISSION
CLASSIFICATION
3
3
7
23
o
93
87
97
o
9
8
15
Table 1: Comparison of the different SDA made with the AACs of CPs of particles of plant virusesaccording to different clusterings of plant viruses.
CLUSTERING
STRUCTURE TRANSMISSION GROUPS
LYS 71 LYS 8 LYS 21PRO 14 PRO 4 PRO 10HIS 13 HIS 27 HIS 5ASP 9 ASP 9 ASP 5
GLU 31 GLU 5VAL 36 VAL 8ALA 10 ALA 5MET 4 MET 10
PHE 7 PHE 8GLY 5 GLY 5TRP 5 TRP 6
THR 8 THR 8
ARG 12ILE 6TYR 6LEU 5
Table Il: List of the discriminant AAs for each SDA, i.e., particle structure, mode of transmissionand ICTV classification clusterings. The F value is given for each AA.
169
cx::ffECf NBOFVlRUSESClASSIFlED INrOCLUSTERS TOTAL0/0
Q.LSTERED R F
90% 48 2 3 53
R 94% 1 30 1 32
F 93% 1 1 39 41
TOTAL 93% 50 33 43 126
Table III: Classification matrix, indicating the number and percentage of examples correctlyclassified into cJusters l, R and F, by SDA on the shape of plant virus particles.
CLL5TERS CXFlFEI" NBOF VIRUSES CLASSIFlED INrO CLUSTERS TOTAL%
a..J..SIEFeD A C W N F M
A 85% 33 1 1 2 2 0 39
C 87% 2 26 0 0 2 0 30
W 100% 0 0 3 0 0 0 3
N 100% 0 0 0 3 0 0 3
F 75% 0 0 0 2 9 1 12
M 91% 1 1 0 1 0 32 35
TOTAL 87% 36 28 4 8 13 33 122
Table IV: Classification matrix, indicating the number and percentage of examples correctlyclassified into clusters A, C, W, N, F and M by SDA on the mode of transmission of plant viruses.
170
% IN CLUSTERS NB OF VIRUSES CLASSIFlED INTO CLUSTERS TOTAL
Cl..LSTERSABCDEFGHI J KL MNPO RSTUWX yA 100% 3 3B 100% 1 1C 100% 2 2D 100% 6 6E 100% 1 1F 100% 2 2G 100% 2 2H 100% 1 11 100% 5 5J 100% 2 2K 80% 4 1 5L 100% 17 17M 100% 3 3N 100% 3 3P 100% 1 1o 100% 22 22R 100% 1 1S 75% 1 6· 1 8T 100% 1 1U 100% 3 3W 100% 3 3X 100% 9 9Y 96% 1 24 25
rOI 97% 3 1 3 6 1 2 2 1 5 2 4 17 3 3 1 22 1 7 1 4 3 10 24 126
Table V: Classification matrix. indicating the number and percentage of examples correctlyclassified into virus groups A ta Y by SDA on the groups of the ICTV classification.
R F
A 11I11I11I11 D, H, N 111I111I11111111I11I111I11I11I11I1111I11I1111111111111111I111I11I11I1111I1111I1 T,W,y
C 11I11I1 A,B,C,I,K,L
W 11I111I1111I11111111111111I1111I11111111111I111I11111111I111111111I1111111111111111I11I111111111I11I111111I11I111111111111111111I U
N /1111I1111I11I11I11I1 GIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII R
F 111I11I11111111I J ,M 11111I11111I11I111I11I111I11I11I111I1111I11I1 S
M 111I111111I11I11I11I1 EIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII QIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII X
U 11I11I1111I11I11I1 F,K 111111I11I11I11I11I111I1111I11I111I111I111I11 P
Table VI: Repartition of the 23 virus groups of the ICTV classification in the clusterings of shapeand mode of transmission of plant virus particles. .
171
2 -3
x 0R1A -1BLE -2
1186
F74
.•...... 48 "'"?---
....5:82.....\\7....•....•69\.707
51
14 212
.........................................................·•··•· ••••·•. ··••...•·..•···:zR.~<· ..•.·······..··············31·:....... ·····
2
4
3
1
CANoN1CAL
-4 ·3 -2 ·1
CANONICAL
o 1
VARIABLE 1
2 3 4
Fig. 1: Two-dimensional diagram showing the first and second canonical variables of a SDA onthe shape of plant virus particles. 126 data sets of CPs, compared by their MCs, are analysed.The key for the code numbers is in table 1of the MC [1]. The position of the mean for eachcluster as weil as the particle structure of the misclassified individuals are indicated by a letter: 1for isometric, R for rod-shaped and F for filamentous particles. The 5% interval of confidence ofeach cluster is visualized by a circle around the mean point. The Iimits of the clusters areindicated by a line joining ail the outside members of each cluster.
172
4321
o 1VARIABLE
-2 -1CANONICAL
4
CA 3N0N 21CA 1L
0VAR -11AB -2LE
2-3
-4-5 -4 -3
Fig. 2: Two-dimensional diagram showing the first and second canonical variables of a SDA onthe mode of transmission of plant viruses. 126 data sets of CPs, compared by their AACs, areanalysed. The key for the code numbers is in table lof the MC [1]. The position of the mean foreach cluster as weil as the mode of transmission of the misclassified individuals are indicated bya letter: A for aphid transmission, C for beetle transmission, W for whitefly transmission, F forfungus transmission, N for nematode transmission, M for mechanical transmission and U forunknown transmission. The 5% interval of confidence of each cluster is visualized by a circlearound the mean point. The Iimits of the clusters are indicated by a line joining ail the outsidemembers of each c1uster.
173
P182
48
5~;ft1~7"'5458 ",
6
CAN 40N 2101C 2AL
0VAR1 -2ABLE -4
2
-6
-8 -6 -4 -2
CANONICAL
552
o 2
VARIABLE 1
4 6
Fig. 3: Two-dimensional diagram showing the first and second canonical variables of a SDA onthe grouping of plant viruses according to the ICTV classification. 126 data sets of CPs,compared by their AACs, are analysed. The key for the code numbers is in table 1of the MC [1].The position of the mean for each cluster is indicated by a letter: A for bromovirus group, B forcocksfoot mild mosaic virus group, C for comovirus group, 0 for cucumovirus group, E fordianthovirus group, F for i1arvirus group, G for nepovirus group, H for pea enation mosaic virusgroup, 1for sobernovirus group, J for tobacco necrosis virus group, K for tombusvirus group, Lfor tyrnovirus group, M for tobacco necrosis satellite virus group, N for alfalfa rnosaic virus group,P for hordeivirus group, a for tobamovirus group, R for tobravirus group, S for unclassifiedrod-shaped viruses, T for carlavirus group, U for whitefly transmitted carlavirus group, W forclosterovirus group, X for potexvirus group and Y for potyvirus group. The 5% interval ofconfidence of each cluster (except for the clusters with only one individual) is visualized by acircle around the mean point. The Iimits of the clusters are indicated by a line joining ail theoutside members of each cluster.
174
CONCLUSION
Les conclusions que l'on peut tirer de l'analyse discriminante pas à pas réaliséesur une population de 135 virus sont les suivantes:
- les résultats positifs obtenus avec ce genre d'analyse ne sont pas dûs à des"artifices statistiques" puisque il est impossible de discriminer avec la CMdes PC les virus de plantes'répartis au hasard en 3 groupes.
- Il est très facile de discriminer la structure des particules virales par la CM de leurPC et nous l'avons prouvé statistiquement pour les 3 structures les pluscommunes; isométrique. en bâtonnet. et filamenteuse.
-II est assez facile de discriminer le mode de transmission "actif" (à l'exclusion destransmission par pollen. par graine ou par voies végétatives) des virus deplantes, par la CM de leur PC.
- Il est possible, dans leur très grande majorité. de discriminer 23 groupes devirus, reconnus par l'ICTV, grâce à la CM de leur PC.
- Dans chaque cas il est possible de définir quels sont les acides aminés quidiscriminent ces groupes et nous avons vu qu'il y avait des différencesimportantes entre certains groupements.
Cette étude est très satisfaisante quant à ses résultats statistiques et elle est trèsétonnante quant à ses résultats scientifiques. Ces conclusions appellent de nombreusesquestions relatives à leur signification; étant donné qu'elles vont dans le même sens que cellesdes autres paragraphes, nous nous les poserons dans le paragraphe réservé à la discussiongénérale.
175
2.3.3.4. CLASSIFICATIONSASCENDANTES HIERARCHIQUES
2.3.3.4. CLASSIFICATIONS ASCENDANTES HIERARCHIQUES
Trois types de classifications ascendantes hiérarchiquesagglomératives ont été testées, elles ont toutes en commun le choix de la métrique qui est lamétrique Euclidienne et elles se différencient par la distance ou l'algorithme utilisés.
2.3.3.4.1. CLASSIFICATION ASCENDANTE HIERARCHIQUE[CAH-2Co] SUR 135 VIRUS DE PLANTES
La population de virus utilisée est exactement la même que celle quenous avons utilisée dans la classification multidimensionnelle, il est donc possible d'en trouverla liste dans "article correspondant.
Comme le montre le dendrogramme de la figure 3.6., les 135 virus serangent en 5 grands ensembles dont les noeuds d'inertie se situent à : 0, 25, 32, 47 et 100%de dissimilitude. Ces ensembles comprennent successivement:
niveau 1 : les furovirusniveau 2 : un très grand nombre de groupesniveau 3 : le STNV group et les tobamovirusniveau 4 : les tymovirusniveau 5 : les potyvirus.
La seconde constatation concerne le fait que les virus se trouventgroupés selon la classification de l'ICTV (MATIHEWS,1982). Presque tous les virus seretrouvent classés dans leur groupe. C'est à dire que, par exemple, tous les tobamovirus saufle sous-groupe [CGMMV (§055) - CV4 (§058)] sont dans le même groupement et avec unedissimilarité inférieure à 3%. De la même façon tous les tymovirus sans exception sont dans lemême groupement avec un taux de dissimilarité de l'ordre de 8%. Tous les potyvirus sansexception sont groupés ensemble avec 7% de dissimilarité. Ce même phénomène se répèteainsi pour presque tous les groupes.
Il faut cependant noter quelques exceptions comme le Plantago virus X(PIVX, §233) qui n'est pas classé avec les potexvirus mais mélangé avec les tombusvirus. Il fautdire que ce même virus était déjà mal classé dans la classification multidimensionnelle. Il fautaussi noter que le Rice yellow mottle virus (§Oà1) et le Sowbane mosaic virus (§021) sedifférencient de 3% du Southern bean mosaic virus (§019-020) et du Cocksfoot mild mottlevirus (§216) et ne sont donc pas exactement regroupés. En ce qui concerne les tombusvirus,seuls le Tomato bushy stunt virus (TBSV, §028) et le Turnip crinkle virus (TuCV, §030) ne sontpas dans le groupe. Ce fait est étonnant pour le TBSV mais c'était déjà le cas pour le TuCVdans la classification multidimensionnelle.
Parmi les virus mal classés il faut aussi noter le cas du Tobacco necrosisvirus (§024 - 026) où les deux valeurs du même virus diffèrent de 3% et sont donc dissociées.Ou bien encore le Psophocarpus necrotic mosaic virus (PNMV, §176) classé dans lespotexvirus alors que les deux autres virus du type carlavirus avec lesquels il est reliésérologiquement, sont classés dans les potyvirus, et ceci avec un taux de dissimilarité de 80% !
A ces seules exceptions près, on peut estimer que la classification estexcellente et que les virus de plantes sont regroupés selon les groupes de la classification del'ICTV.
Cette classification est surprenante également par le fait que desindividus, représentant le même virus, qui étaient très dispersés dans la classificationmultidimensionnelle se retrouvent regroupés dans la [CAH-2Co]. Par exemple les quatrevaleurs du Potato virus X (PVX, §073-183-184 et ~ '2) sont absolument semblables. Ils ont parcontre une dissimilarité de 9% avec tous les a. ;res potexvirus, ce qui est surprenant et
179
peut-être anormal. De même les trois valeurs de l'Alfalfa mosaic virus (AMV, §177-178 et 178)sont bien regroupées alors que la valeur §177 était très éloignée dans la classificationmultidimensionnelle. Ou bien encore les quatre valeurs du Satellite du Tobacco necrosis virus(STNV, §023-025-185-186) qui sont ici regroupées. De la même façon les valeurs despotyvirus qui dans la classification multidimensionnelle étaient en dehors du nuage despotyvirus sont, dans cette classification, bien regroupées (PVY, §075-077-083). Tout ceciprovient sans aucun doute du fait que l'on travaille sur des données centrées et réduites. C'estdonc l'effet. du PM des PC qui est ici annulé et comme nous l'avions suggéré dans laclassification multidimensionnelle, nombre de valeurs, d'un même virus, différentessentiellement par le PM de leur PC et non pas par la CAA de leur PC.
Une dernière conclusion à tirer de cette classification est le fait que lesgroupes sont entièrement mélangés au point de vue structure des particules virales. Virusfilamenteux, en batonnet, ou isométriques sont répartis uniformément tout le long dudendrogramme, apparemment sans aucune' organisation à ce point de vue. La mêmeremarque est valable pour le mode de transmission de ces virus, on ne trouve pas dans lamême branche de virus transmis par le même vecteur.
2.3.3.4.2. CLASSIFICATION ASCENDANTE HIERARCHIQUE[CAH-3] SUR 135 VIRUS DE PLAN"rES.
Nous avons également réalisé cette analyse sur la même population de135 virus de plantes. Lorsque l'on regarde le dendrogramme obtenu (Fig. 3.7.) la premièreconstatation est que cet arbre est partagé en deux ensembles:
- un ensemble 1 qui contient la très grande majorité des virus, avecune séparation à 21% de dissimilarité avec un sous-ensemble qui isole tous les tymovirus,
- un ensemble 2 très dissemblable (100%) contenant lespotyvirus, les carlavirus et les tombusvirus.
La partition de la population de 135 virus est donc beaucoup plus grandeque dans la [CAH-2Co).
A nouveau, les virus sont répartis dans leur grande majorité selon lesgroupes de la classification de l'ICTV et ceci à quelques exceptions près. Par exemple leMaize dwarf rnosaic virus - B (MDMV-B, §085) se trouve dans le groupe des cucumovirus, aulieu d'être dans les potyvirus (83% de différence). Il y a un sous-groupe de potyvirus, dont lePM de la PC a été sous-évalué, qui se trouve dans l'ensemble 1 avec 83% de différence avecles potyvirus. Le Sowbane mosaic virus (SOMV, §021) est, à nouveau, non classé, dans lessobemovirus alors que tous les autres le sont. Le Peanut stunt virus (PSV, §204) qui était bienclassé avec la [CAH-2Co) est à nouveau mal classé. Le Turnip crinkle virus (TuCV, §030) n'estabsolument pas classé dans les tombusvirus, et ceci avec 83% de différence. Le sous-groupedes tobamovirus, [Cucumber green mosaic virus (CGMMV, §055) et le cucumber virus 4 (CV4§058-059)) est à nouveau éloigné du TMV-group (7%). Le Potato virus S (PVS, §074) estclassé dans les tymovirus, une valeur du Potato virus X (PVX §184) est classée dans lestobamovirus tandis qu'une autre (§183) est classée dans les tombusvirus. La valeur §024 duTobacco necrosis virus est située dans les carlavirus, comme l'Alfalfa mosaic virus (§177) etenfin la valeur du Satellite du Tobacco necrosis virus (§023) est classée dans les tombusvirus.
Si l'on se réfère aux résultats obtenus avec la classificationmultidimensionnelle, on s'aperçoit que ce sont les mêmes individus qui sont mal classés dansles deux analyses (§177-023-021-074-184-024...). Il semble donc qu'il y ait une certaineconstance dans nos résultats.
Dans cette classification nous retrouvons les problèmes de déterminationde PM de la PC comme dans la classification multidimensionnelle. Nous retrouvons égalementles grandes partitions de la classification multidimensionnelle, d'une part les potyvirus,
180
carlavirus et tombusvirus, d'autre part les tymovirus et un ensemble contenant presque tousles autres groupes de virus avec une nette différentiation pour les tobamovirus.
Comme pour la classification précédente tous les groupes sontapparemment mélangés sans aucune relation entre la structure des particules virales ou leurmode de transmission et leurs groupements.
On peut aussi remarquer que tous les potyvirus de Côte d'Ivoire, sauf leGuinea grass mosaic virus-C, sont dans le même groupement qui est légèrement dissemblabledes autres potyvirus (3%).. De la même façon 5 tymovirus sur les 6 qui composent la bouclesérologique du Turnip yellow mosaic virus (TYMV, §031-032) sont dans le même groupementQui diffère de 3% des autres tymovirus.
Par conséquent cette classification (CAH-3], à quelques exceptions près,est également très satisfaisante et très claire. On y retrouve les mêmes anomalies declassement que dans la classification multidimensionnelle, dues aux PM mal déterminés desPC.
Si "on compare les deux classifications ascendantes hiérarchiquesréalisées sur la même population de virus, on s'aperçoit qu'il y a beaucoup de points communset qu'elles sont donc concordantes. Par contre elles diffèrent beaucoup sur la composition desensembles et sous-ensembles et surtout sur l'évaluation des indices de similarité.
2.3.3.4.3. CLASSIFICATION ASCENDANTE HIERARCHIQUE[CAH-2Col SUR 167 VIRUS DE PLANTES
Nous avons refait une classification ascendante hiérarchique avec leprogramme (CAH-2 Co] sur une population plus importante que la précédente (167 individusau lieu de 135 individus). La liste des individus analysés est donnée au chapitre 2.2. On peutvoir sur le dendrogramme de la figure 3.8., que les virus sont à nouveau répartis en groupes,eux-mêmes constituant 5 grands ensembles qui sont :
niveau 1 : 0 % les carlavirusniveau 2 : 19 % le TNV-group
les nepovirusles sobemovirusles geminivirusle CMMV-group
niveau 3 : 28 % les potyvirus
niveau 4 : 37 % les tombusvirus
niveau 5 : 100 % les tymovirusles potexvirusles bromovirusles furovirusles closterovirusl'AMV-grouples comovirusles tobamovirus
Cette fois les exceptions sont encore plus rares, on peut noter le PIVX(§233) toujours classé dans les sobemovirus, le SOMV (§021) plus proche des bromovirusque des sobemovirus, et le TuCV (§030) qui n'est toujours pas dans le groupe destombusvirus. Il est intéressant de remarquer que la nouvelle valeur du Peanut stunt virus (PSV,§204) et les deux valeurs de Tomato aspermy virus (TAMV, §246-247) ne se rangent pas dutout avec les cucumovirus, ni avec la précédente valeur du PSV. La nouvelle valeur de l'AMV-S
181
(§250) confirme la position de groupe avec les valeurs §178-179. Le Peanut clump virus,souche India (PCV-2, §251) est dans le même groupe que le PCV. souche Afrique (PCV-A,§034-039) de même que le Barley stripe mosaic virus (§182). Les nouvelles valeurs du PVX(§236-237) renforcent la précédente position du PVX. La boucle du TYMV des tymovirus esttoujours marquée et elle est renforcée par l'addition du Voandzeia necrotic mosaic virus(VoNMV, §258) sérologiquement relié avec l'Okra mosaic virus (OMV, §212) membre de cetteboucle. Les nouvelles valeurs de potyvirus africains: l'Asystasia mottle virus (AsysMoV, §252),et le Voandzeia distorsion mosaic virus (VoDMV, §253-254-255) viennent renforcer cesous-groupe de potyvirus. Le Rice stripe virus (RSV, §241), virus filamenteux "branché" vientse ranger près des potyvirus. Le Maize eye spot virus (MESV, §256) sérologiquement relié auPanicum mosaic virus est confondu avec le Cocksfoot mild mottle virus (CMMV, §215). Lestrois geminivirus sont à 4% près dans le même groupe.
Si l'on compare ce dendrogramme (Fig. 3.8.) avec celui réalisé avec lamême classification mais seulement sur 135 virus (Fig. 3.6.), il est évident qu'il y a très peu depoints communs en ce qui concerne la composition des classes de groupes ainsi que l'indicede similitude. Par contre les mêmes grands principes comme le groupement selon laclassification de MATTHEWS sont respectés. Par conséquent on peut dire que le changementde la population analysée n'altère pas le principe de la classification mais seulement l'ordre decette classification. Comme par définition l'inertie des groupes intervient dans l'algorithme iln'est pas surprenant que la classification change en fonction du changement des effectifs desgroupes. Cependant la composition des groupes ne change pas et finalement c'est ce qui estimportant.
2.3.3.4.4. CLASSIFICATION ASCENDANTE HIERARCHIQUE[BMDP-2M] SUR 135 VIRUS DE PLANTES
Il est possible de calculer les distances totales entre les individus d'unepopulation de 135 individus, en les prenant deux à deux. Ces distances peuvent êtreconsidérées comme étant les mesures des relations entre individus en prenant le critère de laCAA de la PC. Elles varient de 0 à 13,70. Ce tableau peut être une source de donnéesnumériques à comparer avec d'autres évaluations comme l'indice différentiel des relationssérologiques. Il peut être visualisé sous forme d'un dendrogramme (Fig. 3.9.). Contrairementaux autres classification ascendante hiérarchique, cet algorithme a tendance à chainer lesindividus les uns aux autres, plutôt qu'à faire des groupes. Il subsiste cependant un certainnombre de groupes clairement établis comme les tymovirus, les tobamovirus, ou encore lespotyvirus. Par contre les potexvirus se retrouvent complètement éparpillés dans ledendrogramme. De la même façon beaucoup d'individus sont isolés comme le RYMV (§001),le TNV (§026), le PSV (§204) le BBMV (§012), et l'ELV (§217). Par conséquent ce genre dedendrogramme n'est pas très informatif, du moins dans notre cas, puisqu'il ne regroupe queles individus qui montrent une très grande similitude entre leur CM de PC.
La matrice des distances totales peut aussi être visualisée en transformantles valeurs des distances en différentes intensités de grisés. C'est ce que l'on appelle latransformation de CZEKANOVSKI (cité par ROBINSON, 1951). La figure 3.11. nous montrecette transformation. Le nombre de 135 individus et la réduction de taille du schéma rendentcette visualisation difficile. Néanmoins on voit très clairement que les tombusvirus sont distantsde pratiquement tous les virus. On peut aussi voir que les potyvirus, qui sont très liés entreeux, ne sont pas liés avec les tobamovirus alors qu'ils ont quelques liaisons avec les autresvirus.
2.3.3.4.5. CLASSIFICATION ASCENDAN·rE HIERARCHIQUE[BMDP-2M] SUR 167 VIRUS DE PLANTES
Comme pour les [CAH-2Co] nous avons comparé les classificationsascendantes hiérarchiques [BMDP-2M] pour deux populations différentes : 135 et 167individus.
182
La figure 3.10. montre le dendrogramme avec le programme [BMDP-2M],basé sur une distance moyenne, avec 167 virus.
Si l'on compare ce dendrogramme avec celui de la figure 3.9. on s'aperçoit qu'il y abeaucoup de similitudes entre les deux . Les nouveaux individus se sont intercalés entre lesanciens mais la répartition des groupements reste la même. Les distances entre individuschangent très peu d'une analyse à l'autre (Tableau 3.5. ).
On peut facilement reconnaître davantage de groupes comme les tymovirus, lestobamovirus, les bromovirus, les cucumovirus, les potyvirus et les tombusvirus. A nouveau, lespotexvirus sont disséminés dans tout le dendrogramme.
183
2.3.3.4.6. DISCUSSION· CONCLUSION
Nous avons vu les résultats obtenus avec diverses classificationsautomatiques et l'on peut retenir les conclusions suivantes:
- Dans l'ensemble il a une bonne concordance des groupes, à savoir que leregroupement des virus correspond à la classification de l'ICTV.
- La meilleure classification, du moins celle qui est la plus homogène et la plus correléeavec celle de l'ICTV est celle obtenue avec le programme [CAH-2Co] basée sur ladistance du X2.
- La classification obtenue avec le programme [CAH-3] est très proche de celleobtenue avec [CAH-2Co].
- Par contre celle obtenue avec le programme [BMDP-2M] est peu convaincante, dumoins au niveau de tous les virus ensemble.
- Le fait de réaliser une classification avec 167 individus au lieu de 135 modifiecomplètement la structure de la classification mais n'altère en rien les groupements.Bien au contraire comme on enrichit ces groupements, leur inertie augmente et laséparation entre les groupes est plus évidente et plus tranchée.
- La classification réalisée avec le programme [CAH-2Co] annule complètement l'effetdu PM des PC et montre bien que de nombreuses CAA sont fausses uniquementpour cette raison (PVX, STNV, TNV, PVY..). Ce qui n'est pas le cas pour laclassification ascendante hiérarchique faite avec [CAH-3].
- Nous avons pu confirmer avec les classifications ascendantes hiérarchiques que desindividus mal classés dans la classification multidimensionnelle se retrouvent malclassés dans les classifications ascendantes hiérarchiques. A cela il peut y avoir deuxraisons; soit que les virus que ces CAA représentent n'appartiennent pas auxgroupes considérés, soit que leur CM est complètement fausse et qu'ils soienttoujours mal classés.
- Les classifications ascendantes hiérarchiques sont des techniques de classementpuissantes puisqu'elles parviennent dans certains cas [CAH-2Co] à rangercorrectement presque tous les individus sont dans deux dimensions ce qui, comptetenu des résultats de la classification multidimensionnelle, est un véritable exploit.
- De plus nous avons pu remarquer que dans certains groupes nous pouvons mettreen évidence des différences très faibles comme la boucle sérologique du TYMV destymovirus, le sous-groupe du CGMMV des tobamovirus ou encore le sous-groupedes potyvirus.
- Il est également évident, et en cela les classifications ascendantes hiérarchiquesconfirment la classification multidimensionnelle, que les groupes ne se classent passuivant la structure des particules virales qu'ils représentent, ni suivant le mode detransmission de ces virus. Tous les groupes sont mélangés les uns avec les autres.
Par conséquent nous pouvons conclure que les classifications ascendanteshiérarchiques sont des analyses multivariables de classement hautement performantes,qu'elles parviennent à classifier les virus de plantes selon la CM de leur PC et que nouspouvons donc largement les utiliser à cette fin. Il est certain que les distances et les algorithmesutilisés influent sur les résultats mais nous avons vu que les fondements mêmes de laclassification sont conservés. Les matrices de distances que nous pouvons ainsi calculer sontpour le moment la seule façon de mesurer quantitativement la "distance" qui sépare deux virus,quels que soient ces virus, cela peut donc être un outil appréciable.
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Figure 3.9. : Dendrogramme d'une classification ascendante hiérarchique réalisée avec leprogramme [BMDP-2M] avec 135 virus de plantes en utilisant comme critère la composition enacides aminés de leur protéine capsidaire.
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Figure 3.10. : Dendrogramme d'une classification ascendante hiérarchique réalisée avec leprogramme [BMDP-2M] avec 167 virus de plantes en utilisant comme critère la composition enacides aminés de leur protéine capsidaire.
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Figure 3.11. : Agrégation de CZEKANOVSKI à partir d'une matrice de distances totales entreles individus représentant 167 virus de plantes comparés par la composition en acides aminésde leur protéine capsidaire.
198
POTEXVIRUS
TYMOVIRUS
POTEXVIRUS
TOBAMOVIRUS
TOBAMOV 1RUS
POTEXVIRUS
FUROVIRUS
CUCUMOVIRUS
POTYVIRUS
..
-
--
CLOSTEROVIRUS -- .....TOMBUSVIRUS
....
Figure 3.12. : Comparaison entre la classification ascendante hiérarchique [BMDP-2M] réaliséesur 135 virus (à gauche) et la classification ascendante hiérarchique [BMDP-2M] sur 167 virus (àdroite).
Tableau 3.5. : Matrice des distances totales entre 167 virus de plantes comparés par lacomposition en acides aminés de leur protéine capsidaire.
201
TABLEAU DE CORRESPONDANCE TABLEAU DE CORRESPONDANCE
NUMERO lABEL VIRUS STRUCTURE TRANSMISSIO,. NUMERO lABEL VIRUS STRUCTURE °RANSM ISSIC
1 1 RYMV ISO COLEa 15 57 ORSVZ ROD MECA
2 2 CMV AVI ISO APHID 16 58 CV11 RaD MECA
3 3 CMV MI' ISO APHID 17 59 CV1Z RaD MECA
1 1 CMV YE22 ISO APHID 18 60 SHMV RaD MECA
5 5 CMV 59 ISO APHID 19 61 TRV RaD NEMA
6 11 BPMV ISO COLEa 50 62 TMV JI181 RaD MECA
7 12 BBMV ISO COlEO 51 63 TMV YA ROD MECA
8 13 BMV ISO COlEO 52 61 TMV GA RaD MECA
9 11 CIMV ISO ? 53 65 TMV aM RaD MECA
10 15 CIRSV ISO ? 51 66 DAHlE RaD MECA
Il 16 CCMV ISO COlEO 5S 67 y TAMV RaD MECA
12 17 CuNV ISO ? 56 68 G TAMV RaD MECA
13 18 PEMV ISO APHID 57 69 U2 RaD MECA
11 19 SBMV ISO COlEO 58 70 HR RaD MECA
15 20 SBMV ISO COlEO 59 7Z TUMV Fil APHID
16 21 SoMV ISO COlEO 60 73 PVX Fil MECA
17 22 SqMV ISO COlEO 61 71 PYS Fil APHID
18 Z1 TNV ISO FUNGUS 62 77 PVY Fil APHID
'9 25 STNV ISO FUNGUS 63 78 BYMV Fil APHID
20 26 TNV ISO FUNGUS 61 79 PMV FIL APHID
21 27 ToRSV ISO NEMA 65 80 LMV Fil APHID
22 28 ToBSV ISO ? 56 81 SPMV FIL APHID
23 29 TomR5V ISO NEMA 57 82 SCMV FIL APHID
24 30 TUCV ISO COlEO 68 85 MDMV B FIL APHID
25 31 TYMV ISO COlEO 69 86 TuMV FIL APHID
26 32 TYMV C ISO COLEa 70 87 PWV FIL APHID
27 33 WCuMV ISO COlEO 71 88 BCMV FIL APHID
28 177 AMV ISO APHID 7Z 90 PVMV FIL APHID
29 178 AMV ISO APHID 73 95 PRSV FIL APHID
30 179 AMV ISO APHID 74 98 GGMV A FIL APHID
31 180 BeMV ISO COlEO 7S 106 GGMV C FIL APHID
32 185 STNV ISO FUNGUS 76 IZ2 GGMV B FIL APHrD
33 186 5TNV ISO FUNGUS 77 130 YMV FIL APHID
31 198 KYMV ISO COlEO 78 136 CuMV FIL APHID
35 199 EMV ISO COlEO 79 113 CanMV FIL APHID
36 200 PNRSV ISO ? 80 146 GESV Fil APHID
37 201 TuAMV ISO ? 81 162 VoMV FIL WHITEFLY
38 203 SaCY ISO COlEO 82 169 GCV Fil WHITEFLY
39 204 PSV ISO APHID 83 176 PNMV FIL WHITEFLY
10 205 ScrMV ISO COlEO 81 177 AMV ISO APHID
11 206 APlV ISO COlEO 85 178 AMV ISO APHID
42 207 BMV ISO COlEO 86 179 AMV ISO APHID
13 Z08 CYVY ISO COLEO 87 180 BeMV ISO COlEO
11 209 DMV ISO COLEa 88 182 BSMV RaD ?
202
TABLEAU DE CORRESPONDANCE TABLEAU DE CORRESPONDANCE
IUMERO lABEL VIRUS STRUCTURE 'RANSMISSIO NUMERO lABEL VIRUS STRUCTURE "RANSMISSIO
89 185 STNV ISO FUNGUS 133 240 GlIMV ISO MECA
90 186 STNV . ISO FUNGUS 134 241 RSV Fil CICA91 198 KYMV ISO COlEO 135 242 CMV-S ISO APHID92 199 EMV ISO COlEO 136 243 CMV-D 150 APHID
93 200 PNRSV ISO ? 13' 244 CMV-Q ISO APHID94 201 TuAMV ISO ? 138 245 PSV ISO APHID95 202 PSBMV Fil APHID 139 246 TAV-V ISO APH/D
96 203 SaCY ISO COlEO 140 24' TAV-C ISO APHID97 204 PSV ISO APHID 14 1 248 CCMV-A ISO COlEO98 205 StrMV ISO COlEO 142 249 BYSV ISO COlEO99 206 APlV ISO COLEO 143 250 AMV-S ISO APHID100 207 BMV ISO COlEO 144 251 PCV-f ROD FUNGUS101 208 CYVY ISO COlEO 145 252 AsysMoV Fil APHID102 209 DMV ISO COlEO 146 253 VoDMV Fil APHIO103 210 DYMV ISO COlEO l'l' 254 VoDMV Fil APHrO104 211 EMV ISO COlEO 148 255 VoDMV Fil APHID105 212 DMV ISO COlEO 149 256 MESY ISO ?
106 213 OYMV ISO COlEO 150 257 HC1RSV ISO ?
107 214 SCMY ISO COlEO 151 258 VoNMY ISO COlEO108 215 CMMV ISO COlEO 152 259 RSNY ml ROD FUNGUS109 216 CFMV ISO COlEO 153 260 R5NV m2 ROD FUNGUS110 217 ErylY ISO COlEO 154 261 R5NV 13 ROD FUNGU5111 218 CMV ISO APHID 155 262 R5NY 15 ROD FUNGUS112 219 BYV Fil APHID 156 263 CMY 0 ISO APHID113 220 BYV Fil APHID 157 264 CMY RUP ISO APHrD114 221 CNFV Fil APHID 158 265 CMY PC ISO APHID115 222 GGMV A Fil APHID 159 266 CMY OS ISO APHID116 223 GGMY C Fil APHID 160 267 CMY DA ISO APHID117 224 GGMV B Fil APHID 161 268 CMV SET ISO APHrD118 225 YMV Fil APHID 152 259 CMY CRS ISO APHID119 226 FMY FIL MECA 163 270 CMV lTD ISO APHID120 227 NMY Fil MECA 164 271 MSY ISO WHITEFly ,121 228 YMV Fil MECA 165 2n ClY f ISO WHITEFlY122 229 PMV Fil MECA 165 273 TGMYA ISO WHITEFlY123 230 CYMV Fil MECA
124 231 WCMY Fil MECA
125 232 PVX Fil MECA
125 233 P1VX Fil MECA
127 234 PAMY Fil MECA
128 235 PAMV Fil MECA
129 235 PVX Fil MECA
130 237 PVX Fil MECA
131 238 TNV ISO FUNGUS
132 239 TNDV ISO APHID.P
203
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2.3.3.5. DISCUSSION CONCLUSION
2.3.3.5. DISCUSSION· CONCLUSION
Nous avons donc successivement décrit une population de 13S virus de plantesavec la CAA de leur PC et ceci à l'aide de plusieurs analyses multivariées. Nous pouvonsmaintenant faire la synthèse des renseignements recueillis et des classifications réalisées.
Nous nous devons de discuter ces résultats à tous les niveaux: au niveau desdonnées, des analyses utilisées, des classifications obtenues et de la signification de cesclassifications. Ce dernier point sera plus particulièrement abordé dans la discussion généralesur cet:
"Essai de Classification des Virus de Plantes par la Composition enAcides Aminés de leur Protéine Capsidaire".
Tout d'abord en ce qui concerne la forme des données utilisées, c'est-à-dire lenombre de résidus acides aminés par molécule de protéine, il peut être défini soit enpourcentage de ~moles par ~mole de protéine C soit en nombres entiers de molécules dechacun des acides aminés pour 1 molécule de PC. Nous avons d'abord testé ce choix et nousavons réalisé la classification multidimensionnelle avec les deux types de données. Nousn'avons pas noté ici les résultats pour la CAA exprimée en ~Ies et ceci pour des raisons desimplification, mais nous avons vérifié au préalable que les résultats convergeaient. Cependantle fait d'utiliser les CAA des PC en ~oles de résidus acides aminés anihile l'effet de la massemoléculaire des PC. Or ce fait est une caractéristique des groupes de virus et il n'y a donc paslieu de le supprimer. En d'autres termes, en utilisant les données exprimées en ~moles, onperd de l'information qu'il n'y a pas lieu de perdre. Par conséquent nous avons décidéd'exploiter les CAA uniquement sous la forme du nombre de résidus d'acides aminés parmolécule.
Remarquons néanmoins qu'il est possible d'obtenir une classification avec lesCAA exprimées en ~Ies. Autrement dit le PM des PC est une caractéristique des groupesde virus mais en plus la CAA est aussi caractéristique de ces mêmes groupes. Si l'on neconsidérait que le PM des PC il est évident que nous aurions la ségrégation de quelquesgroupes comme les tobamovirus avec 17 SOOd, ou les tombusvirus avec 46 OOOd, mais tousles autres groupes seraient mélangés dans les limites de 21-37 OOOd. A l'inverse étant donnéque ce PM est spécifique des groupes, le fait d'utiliser cette information amplifie les résultatsqui seraient obtenus uniquement avec la CAA des PC exprimée en ~moles.
En ce qui concerne les données, nous avons vu que certains virus, quelles quesoient les analyses utilisées se retrouvent mal classés. Cela peut être dû à deux raisons: soitque la CAA de leur PC est vraiment fausse, soit que ces virus n'appartiennent pas au groupeconsidéré. Pour trancher entre les deux solutions, il faudrait avoir des CAA pour le même virus,provenant d'auteurs et de souches différents.
Nous avons prouvé par les analyse en composantes principales ou par les diverstypes de classification ascendante hiérarchique que la majorité des virus mal classés dans laclassification multidimensionnelle provient du fait que le PM de leur PC a été mal déterminé(PVX, AMV, PVY, TEV, TuMV, STNV, TNV...) et non pas d'une CM mal faite.
Pour ce qui est des techniques statistiques utilisées, seule la classificationascendante hiérarchique basée sur la distance moyenne nous a fourni des résultats peu clairs.Toutes les autres méthodes nous donnent des résultats convergeants, à savoir:
- la CAA des PC de virus de plantes est hautement spécifique du groupeconsidéré : groupes établis selon la classification de l'ICTV ;
- la CAA des PC de virus de plantes est caractéristique de la structure et dumode de transmission des particules virales.
229
Selon l'analyse discriminante réalisée la CAA des PC discrimine d'abord lastructure des particules. ensuite le mode de transmission des virus et enfin leur appartenanceà un groupe de la classification de l'ICTV, et avec une très forte proportion d'individus bienclassés (de 87 à 97%).
Les représentations bidimensionnelles de la classification des virus de plantesselon leur CAA de leur PC sont très claires avec les programmes [CAH-2Co] et [CAH-3]. Nousavons vu que si les groupements sont toujours respectés, l'ordre de classement de cesgroupements change avec la méthode ou la population de virus étudiées. Nous n'avons doncpas une classification fixe et rigide en dehors du niveau des groupes de l'ICTV.
Les représentations tridimensionnelles de la classification des virus de plantesselon leur CM de leur PC sont très informatives et c'est finalement le seul moyen dereprésenter correctement cette classification. Elle permet de situer les groupes les uns parrapport aux autres et donc de mesurer des distances entre les individus ou les groupesd'individus. C'est, pour le moment, la seule possibilité que l'on ait de quantifier ces relations.
En considèrant maintenant la classification multidimensionnelle il est évident quecertains groupes de virus sont très bien différenciés comme les tobamovirus, les tymovirus, lespotyvirus et les tombusvirus. Au centre du diagramme on retrouve des groupes tels que lescucumovirus, les sobemovirus, ou encore l'AMV-group, le TNV-group ou encore lesbromovirus ou les comovirus. Ce sont ces groupes qui dans les classifications ascendanteshiérarchiques se retrouvent au centre des dendrogrammes et qui sont mal différenciés.
En conclusion on peut donc dire que les résultats convergents des différentesméthodes statistiques nous permettent de penser que ces méthodes n'ont aucun rôle dansles classifications obtenues et que celles-ci réflètent bien l'information contenue dans les CAAdes PC de virus de plantes.
Une classification de l'ensemble des phytovirus fut tentée par GIBBS en 1969,sur une population de 66 virus. avec des CAA de PC exprimées en moles %. La techniqueutilisée fut la méthode des coordonnées principales de GOWER (1966) qui utilise le coefficientnon métrique de LANCE & WILLIAMS (1966c).
La figure 3.13a. montre les résultats obtenus dans les trois premierescoordonnées qui regroupent environ 50% de l'information. Cette classification sépare trèsbien cinq souches de TMV et deux souches de TYMV mais tous les autres virus sontregroupés. Une classification hiérarchique réalisée avec les paramètres de LANCE &WILLIAMS (1967a) sur les virus non différenciés dans la précédente, a permis de distinguer legroupe de brornovirus, mais n'a pas permis de donner une classification absolue de tous lesvirus (Fig. 3.13b.). GIBBS conclut en disant que certains groupes sont bien identifiés alors qued'autres groupes sont mélangés, sans savoir si ce mélange est dû à de mauvaises analyses ousi la classification est impossible avec ce critère.
TREMAINE & ARGYLE en 1970 ont réalisé une classification ascendantehiérarchique de 54 virus ou souches de virus (Fig. 3.14.).,11 ont montré qu'en utilisant dans unespace Euclidien, un coefficient de corrélation calculé sur des données normalisées, il y avaitun groupement qui s'opérait entre les souches d'un même virus mais qu'il était impossibled'établir une distinction des formes de virus de plantes suivant la CAA de leur PC.
Nous pouvons voir sur la figure 3.14. le dendrogramme ainsi obtenu. Il est facilede constater que l'algorithme utilisé (BAKER, 1962) comme le programme [BMDP-2M] atendance à "chainer" les individus au lieu d'établir des groupements comme ceux desprogrammes [CAH-2 Co] et [CAH-3]. De plus la distance utilisée dans cette classification, n'estpeut-être pas non plus très sélective puisque tous les individus sont compris entre 0,80 et1,00 de coefficient de corrélation et que la très grande majorité des virus (42 sur 54) ont uncoefficient de corrélation ide"ntique de 0,88. Par ailleurs les résultats de cette classification sonttrès bons et TREMAINE & ARGYLE ont été dans l'impossibilité de conclure positivement pour
230
les raisons suivantes:
- ils ne possédaient pas, à cette date, une classification des virus, correcteet satisfaisante,
• ils n'ont pas essayé d'autres méthodes de classification,
- ils n'ont pas tenté d'analyse discriminante avant d'affirmer qu'il n'y avaitpas de relation entre la CAA des PC et la forme des virus,
- enfin de nombreuses valeurs de CAA étaient mal estimées, ou uniques,de sorte qu'ils furent incapables de discerner les valeurs "malclassées" des défauts de. leur technique.
A posteriori, et après avoir fait notre étude avec plusieurs méthodes d'analyse surdes populations de 135 et 167 individus on comprend mieux les résultats de GIBBS et lesconclusions auxquelles il arrive. Il est certain que la détermination de la CAA de la PC d'unindividu est très importante et nous l'avons clairement démontré pour plusieurs virus, mais il estévident également que la méthode utilisée met plus ou moins bien en évidence lesgroupements de virus. Il semble que l'analyse en composantes principales et les classificationshiérarchiques ascendantes que nous avons utilisées soient particulièrement performantes.
Nous avons aussi démontré que la CAA des PC est en relation étroite avec lastructure des particules virales, avec le mode de transmission naturel des virus concernés etenfin avec les groupes actuellement établis et reconnus par l'ICTV. Il est donc possible, pourpeu que l'on utilise les bonnes CAA et les bonnes méthodes statistiques de réaliser desclassifications de virus de plantes avec ce seul critère.
231
+
TMV.A
..lAI
f'\TMV.O
\ ....
Thlv.Bo
~~+ 2
+
rBl
CMY $MYI.2TRStv'XPEMY WCuMY
EAMY WClMVBaMY CAMY SBMY 1.2.3
BRMV SV<:ARSVTCV TRV CCMY
TBSV
TMV.ATMV.B
o
,~..;f':4y::6
TM~'\D f'MV.C' ... ::1-.,1
+
Ti'iv.A..•..'
TYMV.B.....
(a) FIG. 3. Diagrams ~ sh~w a prin~i.pal coord!nates. ana.lysis 01 66 plant.~rueeacompared by the amlno aCld composItion 01 theu pllrtlcles; A shows the positIOn 01the viruees in coor!linates 1 and 2, and B ShO\\'8 them in coordinatea 1 and 3.The acron}'ms 01 the virus names have the lollowing meaninga:
Rothamstcd,
AMV-allalla mosaic virus (top a and S1\fVI-sowbane mosaic \'irus (Kada)bottom componenta) S!\IV2-so\\'bane mosaic virus (Mac-
BBMV-broad bean mottle virus Leod)SV-satellite virus
BrMV-brome mosa.ic virus TIl.'5V-tomato bushy stunt virusCuMV~amlltionmottle virus TCV-turnip crinkle virusCaRSV~:J.mation ringspot virua T1\fV-tobarco mosllic virus (liveCCM\'~owpca chlorotie moitie virus groups)CMV~ucumbermosaic virus TMV.A-two strain~ grown in beansE.4M\·-true broad bean mosaic virus Tl\1V.B-Holmes ribgrass strainPEl\IV-pea enation mOs.:Jic "irus 'l'l\fV.C-tomato strains (yellow to-l'VX-potato virus X mnto ntypical mOS:Jic, dahlemense,SBMVI-southem bean mosaie virus DI, AC-9, DUT-l, HD, AUS.l1, K-
(type) 1 PTA PTV, SAF, SJ, VC-aO, VC-SU1\I\'Z-southem ùcan mosllic virus 6'1, VEN, YLGP, and Y.TAMV)
(bean) TMV.D-tvpe strains (t}'pe, masked,SIlMV3-Southprn bean mosaic virus J14Dl, YA, GA), orchid strains (05,
(co\\'pea)
01, 03, 01), legume strains grown lntobacco (type, cOlVpea, sunnhemp)
TMV.E-green tomato at}'pieal mossievirus and orchid strains (06, 02, 07,ORSV) and Odont0I1/o88um ringspot virus
TRSV-tobaeeo ringspot virusTRV-tobacco rllttle "irusTYMV-tumip yel1o\l\' mosaic virus (two
groups)TYMV.A-tYllc, honesty, Rademacher
strainsTYMV.B-eauliflower,
Denmark strainsWCIMV-whitc clover mosllic virusWCuMV-wild cucumbcr mosaie virus
(top and bottom eomponents)
Estimatl's of the amino al'id "omposilion of the virus particles are lrom Bancroftf't ni. (HlCtS); Clarke et al. (1005); Ghaurial ct al. (1967); I(ado (l9G7); Kado"1 ul. (]oos); I\:lllllaf;o(f lIu.! l'rrrnainc (1!JG7); Kellcy and I\3csberg (]002); Mac.).1'0<1, personal comnlllnÏ<'alion; Miki :md Knight (]007); OtTortl and Harris (1005);1'11111 et al. (]005); 111'1'5 :lnù Short (I!ll;:;); Sh:lw /llId J..arson (1962); Shepherd ct al.,Cl!J(i~); SllIcr-Smith f'1 ni. (965); Slllhb$ all.1 K:tc!'ht'r~ 000·1): S.\"Inons ct Ill.(1003); T.ugita (]U62); V:ln negt'OIl1orlrl (I!JG7); Wallg and Klli~"t (1967); Witt.lIlann and 1':l1l1 (Jool); 'Yamazald And I\aesberg (1003).
0.4 0.2 0
i • 'AMV__-?'IX
TRSV,EAMVCMVSBMV 1.2,3SV
.....~~-TBSVC&MV,CARSV1'-___ TCV, TRV
SMV 1,2. PEMV. WCLMV.... __ BRMV, CCMV
BBMV
(b) FIG. 4. A dendrogrnm ilIustrating :J. eomputed clnssi~eatio.n of t?e eentra~ clu~ter01 viruscs in the classification in Fig. 3; agglomeratlve hlerarchlcal c18SS1ficatlOn,nonmetric coefficient/flexible 80rting ""ith CI, = CI, = 0.625, fJ = -{J:250, .., ;:: 0(Lance and WiIlinms, 1967a). Virus acronyms as in Fig. 3. Horizontal seale givesmeasure 01 dissimilllrity.
Figure 3.13. : (a)- Diagramme représentant les individus sur les coordonnées 1, 2 et ~. d'uneanalyse en coordonnées principales de 66 virus de plantes comparés avec la composition enacides aminés de leur protéine capsidaire.(b)- Dendrogramme d'une classification ascendantehiérarchique de 21 virus de plantes comparés avec le même critère (selon GIBBS, 1969).
233
ï...J
-r-,I- ...,
:::JJ------,h
, i80
1
1
------.J.......-lr- 1--
~
-----'~
PLANT VIRUS DENDROGRAM
ï...Jï
-...J
-
-I-------lil-
10'1- i "i1.00 9590 95
CORRelAT ION THRfSHOLD r
TYN\V·IATVMV '1nMV·ICTVMV'2ATYM"'21TVMV·2CTVMV'''''Crav· 1rav·cAMV' TA""'V'IA"'\V'I,VX'C'VI-A
''IX''WCMVIIMV 'AU .....V·G'MVCCMVT,"t\V· TT""V ·GATMV VATN.V JTMV' 0TN.V-YTTMV'GTTI"V 'NTIo'V-OT."'V· ...(.MIVSoMV.'CVSIM"-IISIMV'"SIMV·nSIIN...,·C\SI,"'.v·C2
!'l"'''Tb_SVCNV"MVIAMVTUVC'SVTMV·CV., .. RSVSTNVT"'VPVSISMVCMV'lMV.",VlII.'*'
.'l:. 2. Tho: dcndrogram of rIant "iruses from c1ustcran:ll\"Si~ of :lmino acid Clllllpositio'l oi virus cOo1t protcins.Th.:' horizontal lin!:s frOnt virus strains ar.: joincd b)' "crtical Iines at the corrclation thrcshold, r.
Figure 3.14. : Dendrogramme d'une classification ascendante hiérarchique réalisée avec 54virus de plantes, comparés avec la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire(selon TREMAINE & ARGYLE, 1969).
234
2.3.4. CLASSIFICATIONPAR ENSEMBLE DE VIRUS
11111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111
2.3.4. CLASSIFICATION PAR ENSEMBLE DE VIRUS
2.3.4.1. INTRODUCTION
Nous avons précédemment considéré les virus dans leur ensemble etnous avons vu que la CM de leur PC pourrait être un critère valable pour les classer dans unespace à 2, 3 ou 4 dimensions. Mais nous avons vu également que l'on pourrait aisémentdiscriminer la structure des particules virales suivant cette CM. Nous nous proposons donc derefaire ces mêmes classifications mais en ne considérant cette fois que les sous-ensembles enfonction de la structure des particules virales. Nous verrons donc successivement lesous-ensemble des virus isométriques, puis celui des virus en forme de bâtonnet et enfin lesous-ensemble des virus filamenteux.
Pour chaque sous-ensemble de virus nous reprendrons le mêmeensemble d'analyses multivariées, à savoir, l'analyse en composantes principales et lesclassifications ascendantes hiérarchiques, et nous donnerons une matrice des distancestotales entre individus.
2.3.4.2. CLASSIFICATION DES VIRUS ISOMETRIQUES
2.3.4.2.1. INTRODUCrlON
De la même façon que nous avons tenté de classer l'ensemble desvirus de plantes en utilisant comme critère de classification la CM des PC, nous avons essayéde classer les virus isométriques seuls, et toujours avec le même critère.
Nous verrons donc successivement les résultats obtenus avecl'analyse en composantes principales puis avec les classifications ascendantes hiérarchiques etenfin nous donnerons une matrice des distances totales entre les virus et une visualisation decette matrice par la méthode de CZEKANOWSKI.
Ces méthodes statistiques ont été essayées sur deux populationsde virus isométriques; d'une part une population de 47 virus appartenant à 14 groupes etd'autre part une population de 79 virus appartenant à 16 groupes différents. Ces populationscorrespondent exactement aux sous-populations de virus isométriques des populations de135 et 167 individus utilisés dans les classifications portant sur l'ensemble des virus (Tableau2.9.).
2.3.4.2.2.ANALYSES EN COMPOSANTESPRINCIPALES
2.3.4.2.2.1. ANALYSES EN COMPOSANTESPRINCIPALES SUR 47 VIRUSISOMETRIQUES
Une combinaison bidimensionnelle du premier facteur avec lessuivants nous fournit toujours de 44 à 51 % de l'information. Les trois premiers facteursexpliquent 60% de l'information. Ces chiffres sont tout à fait en accord avec ceux obtenus avecl'analyse en composantes principales faite sur l'ensemble des virus (62%). Tandis que lesfacteurs 2, 3 et 4 ne représenteront que 30% de l'information ce qui à nouveau est en accordavec l'analyse en composantes principales faite sur tous les virus (28%).
237
FACTEURS123456
ACP 4738%13%9%6%6%5%
ACP 7932%15%10%8%7%5%
Le premier facteur est une combinaison de 12 acides aminésqui contribuent pour 91 % de l'explication de ce facteur (Tableau 4.1.), tandis que le secondn'est correlé significativement qu'avec 5 acides aminés contribuant pour 67% de l'explication dece facteur, le troisième est correlé avec 3 acides aminés contribuant pour 60% et enfin seuls 2acides aminés sont significativement représentés dans le facteur 4 avec 66% de contribution.
Nous avons donc un premier facteur qui est essentiellementun facteur de masse tandis que les suivants sont des facteurs sélectifs des acides aminésconsidérés.
La figure 4.1. représente un diagramme bidimensionnelsuivant le plan factoriel 1-2. Le facteur 1 sépare les virus en 3 ensembles:
- les tombusvirus,-les sobemovirus et les cucurnovirus,- de tous les autres virus isométriques.
Tandis que le facteur 2 sépare:- les tymovirus, les sobernovirus, les tombusvirus,- de tous les autres virus isométriques.
Le plan factoriel 1-2 (Fig. 4.1.) isole donc les tombusvirus, lescucumovirus, les sobemovirus, les tymovirus, l'AMV-group; par contre comovirus, bromovirus etnepovirus sont confondus, et il permet donc une identification de la majorité des groupes devirus isométriques.
Si l'on considère le facteur 3 (Fig. 4.2.), celui-ci isole lescomovirus, les tymovirus et l'AMV-group, de tous les autres virus isométriques. Le plan factoriel1-3 (Fig. 4.2.) isole à nouveau les tombusvirus, les sobemovirus, les cucumovirus, lestymovirus, l'AMV-group et le STNV-group, trandis que bromovirus et nepovirus sont encoreconfondus.
Le plan factoriel 1-4 (Fig. 4.3.) sépare toujours les tombusvirus,les sobemovirus et les cucurnovirus mais tous les autres groupes sont confondus.
Le plan factoriel 2-3 (Fig. 4.4.) sépare très bien l'AMV-group,les comovirus, et les sobemovirus. Les cucurnovirus ont une position centrale, les bromovirus,les nepovirus et le STNV-group sont confondus, tandis que les tymovirus et tombusvirus serecouvrent sur une grande proportion des nuages.
Par conséquent, si l'on représente les virus de formeisométrique dans l'espace des trois premiers facteurs, il y aura 60% de la variabilité représentéeet l'on peut pratiquemeot isoler tous les groupes de virus isométriques sans recoupement, saufpeut-être les nepovirus et les brornovirus (Fig. 4.5.).
En plus de ces groupes bien identifiés il y a des individusisolés; soit ils représentent à eux seuls un groupe et on ne peut donc pas dire s'ils représententla juste position de ce groupe, soit ce sont des individus qui sont trop éloignés des groupesauxquels ils appartiennent pour y être intégrés.
238
Par exemple le numéro 177 de l'Alfalta rnosaic virus n'est jamaisproche de l'AMV-group, ou encore le numero 023 du Satellite du Tobacco necrosis virus, demême que le Peanut stunt virus (§204) n'est jamais inclus dans les cucurnovirus, ou encore leTurnip crinkle virus (§030) qui n'est jamais situé dans le groupe des tombusvirus.
Pour certains groupes nous n'avons que deux valeurs et cesindividus ne sont jamais regroupés, comme pour le Tobacco necrosis virus (§024 et §026) et leslIarvirus (§200 et §201), dans ces cas il est impossible de choisir entre les deux positions etnous n'avons donc pas représenté ces groupes sur les figures.
2.3.4.2.2.2. ANALYSES EN COMPOSANTESPRINCIPALES SUR 79 VIRUSISOMETRIQUES.
Dans le tableau ci-dessus on peut voir la répartition de lavariabilité sur chaque facteur, elle est pratiquement identique à celle de la population de 47virus, avec un pourcentage légèrement moins fort sur le premier facteur (32 au lieu de 38%).
En ce qui concerne la signification des facteurs, du fait quenous avons ajouté des virus appartenant à des groupes différents nous avons quelque peumodifié les composantes principales du nuage. Cette modification apparaît peu sur le facteur 1(Tableau 4.1.) puisque les mêmes acides aminés y sont correlés avec, il est vrai, des coefficientsdifférents. Par contre pour le facteur 2, seule la lysine est commune avec le facteur 2 del'analyse en composantes principales sur 47 virus. Pour le facteur 3, 1 acide aminé sur 3 estidentique et pour le facteur 4 aucun acide aminé n'est identique entre les 2 analyses encomposantes principales.
L'axe factoriel 1 (Fig. 4.6.) sépare:- les tombusvirus,- les geminivirus, les sobemovirus et cucurnovirus,- de tous les autres virus isométriques.
L'axe factoriel 2 (Fig. 4.6.) différentie:- les tombusvirus, les sobemovirus et tymovirus,-les cornovirus, les brornovirus, les nepovirus,l'AMV-group et le STNV-group,
- et les cucurnovirus et geminivirus.
Le plan factoriel 1-2 (Fig. 4.6.) donne donc une excellenteséparation de tous les groupes de virus isométriques. Ce plan factoriel 1-2 est presqueidentique au plan factoriel 1-2 de l'analyse en composantes principales précédente avec unelégère amélioration.
Le facteur 3 (Fig.4.7, 4.9.) nous permet de discriminer:-les nepovirus,I'AMV-group, et les geminivirus,- les cucumovirus,- de tous les autres virus isométriques.
Le plan factoriel 1-3 nous livre donc une excellente image decette population de 79 virus, qui, comparativement à l'analyse en composantes principalesréalisée sur 47 virus, est plus claire. Dans ce plan, pratiquement tous les groupes de virus sontisolés, seuL le STNV-group recouvre les bromovirus d'une part; les sobemovirus, tombusviruset tymoviru~ se recouvrent partiellement d'autre part.
Mais comme le facteur 1 sépare très facilement ces troisderniers groupes la représentation tridimensionnelle (Fig.4.11.) des facteurs 1, 2 et 3, avec57% de la variabilité nous propose une répartition satisfaisante des groupes de virusisométriques. Cette image est peu différente de celle obtenue avec 47 virus sauf que nousavons une meilleure répartition des bromovirus, comovirus, nepovirus, AMV-group etSTNV-group.
239
En ce qui concerne les nouvelles valeurs il faut noter que surles 3 geminivirus, 2 sont toujours très proches l'un de l'autre, le Cassava latent virus (§272) et leTomato golden mosaic virus (§273) et ils sont tous deux transmis par aleurode, tandis que leMaize streak virus transmis par cicadelle (§271) est toujours éloigné.
- Les nouvelles valeurs de bromovirus (§248 et §249) viennent renforcer et doncconfirmer le groupe déjà présent.
- Le Voandzeia necrotic mosaic virus (§258) s'intègre parfaitement au nuage destymovirus.
- Le nouveau tombusvirus, Galinsoga mosaic virus (§240) rejoint bien ce groupedans les axes factoriels 1 et 2 mais pas dans l'axe 3.
- La nouvelle valeur de l'Alfalfa mosaic virus (§250) qui a été déterminée à partir de laséquence de la protéine et qui est donc probablement très juste, est exactementsituée entre la valeur §177 et les valeurs §178 et §179. Ceci prouve qu'il s'agittrès probablement d'une erreur de PM de PC, ce qui est confirmé par uneposition commune dans le plan factoriel 2-3.
- Nous avons le même phénomène pour le Tobacco necrosis virus (§238) qui setrouve entre les valeurs §024 et §026 mais sans pouvoir trancher, cette fois, pourla position réelle du groupe.
- En ce qui concerne les cucurnovirus nous avons une population qui est passée de6 à 20 individus, et nous pouvons en tirer les conclusions suivantes :
* les 20 individus farinent un énorme nuage aussi volumineux que celuides tyrnovirus;
* la valeur du Peanut stunt virus (§204) n'intègre pas ce nuage* la nouvelle valeur du Peanut stunt virus (§245) est bien dans le nuage;* les deux valeurs pour le Tomato aspermy virus (§246 et 247) se fondent
dans le nuage ;* les nouvelles valeurs de souches de Cucumber mosaic virus (§242-244)
sont toutes intégrées dans le nuage;* les nouvelles valeurs de souches de Cucumber mosaic virus (§263 à
270) sont inclues dans le nuage, avec semble-t-i1 unesous-population (§264 à 270).
Nous pouvons voir sur les figures 4.8. et 4.10 que l'axefactoriel 4 permet essentiellement de séparer les sobernovirus, les geminivirus et les i1arvirus del'ensemble des autres virus. L'espace tridimensionnel 2-3-4, qui ne représente pourtant que33% de la variabilité, montre cependant clairement une ségrégation des 11 groupes considérés(Fig. 4.12.).
Par conséquent nous pouvons conclure que la classificationmultidimensionnelle obtenue avec une analyse en composantes principales sur les CM desPC de virus de plantes, dont les particules sont isométriques, est parfaitement carrelée avec lesgroupes de virus de la classification de l'ICTV et que cette classification est particulièrementclaire.
2.3.4.2.3. CLASSIFICA'r10NS ASCENDANTESHIERARCHIQUES
2.3.4.2.3.1. CLASSIFICATION ASCENDANTEHIERARCHIQUE [CAH-2Co] SUR 47VIRUS ISOMETRIQUES
La classification obtenue avec le programme (CAH-2Co] sur 47virus isométriques (Fig. 4.13.) est pratiquement parfaite: tous les virus sont correctementclassés dans leurs groupes à part quelques exceptions. Il y a deux grands ensembles, avec94% de dissimilarité entre eux :
240
- d'une part les tymovirus,- et d'autre part tous les autres virus.Ce dernier ensemble se divise en deux:
- avec d'un côté " Alfalfa mosaic virus-groupe- et de l'autre tous les virus isométriques.Ceux-ci comprennent les individus représentant:
- le STNV-groupe,- les cucumovirus,- et un groupe de virus comprenant:
-les i1arvirus,-les nepovirus,-les tombusvirus,-les sobemovirus,-les comovirus,-et les bromovirus-ainsi que les individus non classés
Même le numéro §204 qui représente le Peanut stunt virus estbien classé dans les cucumovirus. Parmi les individus non réunis dans un même groupe il y a ;les Tobacco necrosis virus (§024-026L et les numéros §017 et §028 représentantrespectivement le Cucumber necrosis virus et Tomato bushy stunt virus tous deux membresdes tombusvirus et pour une fois non inclus dans le groupe. Le Tumip crinkle virus (§030) est,comme d'habitude, mal classé.
Nous avons donc obtenu avec le programme [CAH-2Co) uneexcellente classification bidimensionnelle des virus isométriques en fonction de la CAA de leurPC.
2.3.4.2.3.2. CLASSIFICATION ASCENDANTEHIERARCHIQUE [CAH-3] SUR 47 VIRUSISOMETRIQUES.
La figure 4.14. montre les résultats obtenus. Il y a d'emblée partitionde la population de virus isométriques en 2 groupements avec 65% de dissimilitude:
-les tombusvirus,-et tous les autres virus réunis.Dans cet immense ensemble on peut distinguer:
- les tymovirus,- tous les autres virus isométriques.A nouveau il y a une partition entre:
- les cucumovirus et les sobemovirus,- un ensemble comprenant:
- les i1arvirus,- les bromovirus,- les nepovirus,- le STNV-group,- les comovirus,- et l'AMY-group.
Bien sûr quelques individus sont mal classés:-le Tumip crinkle virus (§030)- le Peanut stunt virus (§24)- le sowbane mosaic virus (§021)-le Tobacco necrosis virus (§ 024 ou 026)-le Satellite du tobacco necrosis virus (§023)- et l'Alfalta mosaic virus (§177).
241
Par conséquent les deux classifications ascendantes hiérarchiquesréalisées sur une même population de 47 virus isométriques nous donnent des résultatsabsolument clairs et satisfaisants, à savoir que presque tous les virus isométriques sont classéssuivant leur groupement et que, à nouveau, seul l'arrangement de ces groupes change. Ce sonttoujours les mêmes individus qui sont mal classés, et ceci quelle que soit la méthode utilisée.
2.3.4.2.3.3. CLASSIFICATION ASCENDANTEHIERARCHIQUE [CAH-2Co] SUR 79VIRUS ISOMETRIQUES.
La figure 4.15. indique les partitions obtenues dans la populationde 79 virus isométriques par la classification ascendantè hiérarchique [CAH-2Co]. Lestombusvirus se différencient nettement avec 100% de dissimilarité. Après quoi nous trouvonsdeux ensembles :
Ensemble'1 comprenant 34 virus :-le TNV-groupe (2) et les sobemovirus (7),- les geminivirus (2) et les cucumovirus (22 )
Ensemble 2 comprenant 41 virus :· les tymovirus· le STNV-group· l'AMV-group· les nepovirus· les bromovirus· et des individus isolés.
Parmi les nouveaux virus par rapport aux classificationsascendantes hiérarchiques réalisées avec 47 individus, nous pouvons noter:
- le Galinsoga mosaic virus (§240) qui est bien dans les tombusvirus,- le Maize eye spot virus (§256) est proche de Cocksfoot mild mottle virus (§215) qui, par
ailleurs, pour d'autres raisons, semble en être proche,- les geminivirus se séparent en deux parties : d'une part le Maize streak virus qui est
proche du Cocksfoot mosaic virus (§216) et d'autre part le Tomato golden mosaicvirus (§273) et le Cassava latent virus (§272),
- le groupe des cucumovirus est composé de quatre sous-groupes: les CMV de RCI, lePSVet les TAMV, les CMV-D, R, S et a et enfin d'autres souches de CMV,
- un nouveau tymovirus, le Voandzeia necrotic mosaic virus (§258) qui rejoint le groupedes tymovirus ,
• l'Hibiscus chlorotic ringspot virus, virus non classé qui s'intercale dans les cucumovirus,-l'AMV (§250) qui est groupé aux individus §178 et §179,- et deux nouveaux bromovirus, qui se fondent dans les bromovirus.
Les individus mal classés sont toujours les mêmes (§ 030, §021,§204, §200 et 202, et la §1n).
Par conséquent la classification ascendante hiérarchique obtenueavec 79 virus isométriques et le programme [CAH-2Co] est tout à fait en accord avec lesrésultats précédents obtenus avec 47 virus. Comme nous en avons maintenant "habitude, seull'arrangement des groupement de virus change. Par contre les deux types de classificationsascendantes hiérarchiques utilisées donnent pratiquement le même classement.
2.3.4.2.3.4. CLASSIFICATION ASCENDANTEHIERARCHIQUE [BMDP-2M] SUR 79VIRUS ISOMETRIQUES.
Dans le dendrogramme obtenu avec le programme [BMDP-2M](Fig. 4.16.) on peut voir que nous avons encore le même phénomène de "chaînage" que nousavions pour les dendrogrammes réalisés avec le même programme sur l'ensemble des virus.
Cependant tous les individus des groupes bien identifiés sont
242
correctement regroupés. On peut ainsi reconnaître successivement les tombusvirus et lesgeminivirus, ensuite les sobemovirus puis une grande classe comprenant deux sous-classes:
-les tymovirus, les comovirus, le STNV-group-les nepovirus, les bromovirus, l'AMV-group et les
cucumovirus.
Parmi les virus mal classés nous pouvons citer:* les i1arvirus (§200 et §201) qui sont séparés d'une énorme distance
(5,250),
* l'Erysimum latent virus (§217) qui est un tymovirus non reliésérologiquement aux autres tymovirus, mais qui dans les autresclassifications ascendantes hiérarchiques était correctement classé, ilen est ici distant de 3,357,
* le Satellite du Tobacco necrosis virus (§025) séparé d'une distance de3,214 des deux autres valeurs (§185 et §186),
* le Tobacco necrosis virus dont les valeurs §024 et 0238 sontrelativement proches (2,845) mais dont la valeur §026 est trèséloignée de-l'ensemble (4,445),
* la valeur §1n de l'Alfalfa mosaic virus est très distante (4,437) des troisautres valeurs (§178, §179 et §250),
* le Turnip crinkle virus (§30) est comme dans les autres classificationsrangé dans les bromovirus (d = 2,499) et très distant des tombusvirus(d .. 5,5),
* le Peanut stunt virus (§204) est éloigné de l'autre valeur (§245) de d =3,164, alors que ce dernier est à 2,163 des Tomato aspermy virus(§246 et §247) et à 2,354 de tous les autres cucumovirus.
La figure 4.17. visualise le tableau des distances totales suivantl'agrégation de CZEKANOVSKI, et le tableau 4.2. donne toutes les valeurs des distancestotales entre les virus isométriques.
2.3.4.2.4. DISCUSSION· CONCLUSION.
Toutes les méthodes statistiques multivariées utilisées sur la populationdes virus isométriques nous ont donné des résultats montrant une très grande homogénéité.On peut donc raisonnablement penser que nous avons mis en évidence une classification desvirus de plantes qui est presque indépendante des techniques d'analyse utilisées.
La principale conclusion est bien sûr la même que celle de la classificationsur l'ensemble des virus; c'est à dire que la CAA des PC est hautement spécifique du groupede virus considéré. Il est possible de situer les individus, les uns par rapport aux autres, dans unhyper-espace défini par la CAA des PC, et il est donc possible de calculer les distances qui lesséparent et de dresser un tableau de ces distances.
Nous avons mis en évidence une certaine stabilité de la position de cesgroupes dans cet hyper-espace. L'adjonction de nouveaux individus modifie les imagestridimensionnelles du nuage des virus isométriques, dans la mesure où cette adjonction modifiel'inertie générale du nuage mais elle ne change pas les relations établies entre les groupes.
Les dendrogrammes, realisés avec des classifications ascendantes
243
hiérarchiques, changent avec l'algorithme ou la distance utilisés ou encore lorsqu'on ajoute denouveaux individus mais ils ne changent que dans l'évaluation des indices de dissimilitude etdonc dans l'arrangement des groupements; ils sont stables en ce qui concerne la structure desgroupements.
Enfin nous avons clairement mis en évidence que ce sont toujours lesmêmes individus qui sont mal classés, que ce soit dans les classifications faites avec les virusisométriques ou sur l'ensemble des virus. On peut établir si le mauvais classement provient de lamauvaise détermination du poids moléculaire de la PC ou non, mais on ne peut dire si la CAAest fausse ou bien si cet individu a un classement particulier.
Quant aux virus isométriques isolés en Côte d'Ivoire ils se rangentnormalement dans leur groupe et ceci dans la quasi totalité des cas:
-le Rice yellow mottle virus (§001) est bien rangé dans les sobemovirus,- le Voandzeia necrotic rnosaic virus (§258) est bien dans le groupe des
tymovirus,- les souches de Cucumber mosaic virus (§002, 003, 004 et 005) sont
inclues dans le groupe des cucumovirus,- le Maize eye spot virus (§256) qui est relié sérologiquement au Panicum
mosaic virus (PaMV) est associé au Cocksfoot mild mosaic virus[CAH-2Co], virus très proche du PaMV par ses propriétés,
- l'Hibiscus chlorotic ringspot virus (§257), qui n'est pas classé, se trouvepar contre être assez proche des cucumovirus où il est parfois inclus[CAH-2Co].
Nous pouvons donc considérer les classifications établies pour les virusisométriques, en utilisant comme critère la CAA de leur PC, comme parfaitementreprésentatives de cette population de virus.
En ce qui concerne "utilisation de la CAA des PC sur les virusisométriques, peu d'analyses ont été tentées. PAUL et al. (1980) ont réalisé une classification àtrois dimensions et une classification ascendante hiérarchique sur 13 tymovirus (Fig. 4.18.) et ilsont tenté d'établir, sans succès, une corrélation avec les relations sérologiques de ces virus. Laméthode de classification multidimensionnelle utilisée fut la méthode des coordonnéesprincipales de GOWER (1966) tandis que la classification ascendante hiérarchique avait unemétrique Euclidienne et la stratégie de fusion de BURR (LANCE &WILLIAMS, 1967).
La figure 4.19. montre différentes classifications obtenues avec la mêmepopulation de tyrnovirus mais avec différentes méthodes et différents auteurs. Certains pointssont communs aux 4 classifications ascendantes hiérarchiques et d'autres seulement à 2d'entre elles. Nous avons rangé les classifications ascendantes hiérarchiques de gauche àdroite dans un ordre croissant de complexité. On peut voir que certains virus sont toujoursregroupés, quelle que soit la classification ascendante hiérarchique. C'est le cas de l'OMV et duCYVVou bien du WCuMV et de l'APIV. Entre la [CAH-2Co] et la [CAH-3] il n'y a qu'une seuledifférence. C'est que l'EMV se trouve lié à l'ensemble [OMV-CYVV-DYMV-KYMV], dans le casde la [CAH-2Co], alors qu'il est directement regroupé avec [DYMV-KYMV] dans le cas de la[CAH-3]. Pour passer du dendrogramme [CAH-3] à celui de PAUL et al (1980) il faut introduireune seule modification: le TYMV au lieu d'être lié à l'ensemble [OMV-EMV] est lié à l'ensemble[WCuMV-ScMV]. Sérologiquement parlant ces 2 classifications ne sont pas plus logiques l'uneque l'autre (KOENIG, 1976). Enfin pour passer du dendrogramme de PAUL et al. (1980) à celuique nous avons réalisé avec les distances moyennes il faut pratiquement changer toutes lesrelations.
On peut donc penser que la réalité est proche des trois premiersdendrogrammes. Il y a donc deux grands ensembles de tymovirus [OMV-EMV], [B!vW-ScMV] etle TYMV se trouve situé entre les deux (comme pour la sérologie). Comme PAUL et al. (1980)nous retrouvons l'EMV relié au premier ensemble et non pas au second comme on aurait pu s'y
244
attendre en raison des relations sérologiques. De la même façon l'APIV est étroitement lié auWCuMV, ce qui est contradictoire avec les résultats sérologiques (KOENIG, 1976). Nous avonsessayé d'établir une corrélation entre les indices de dissimilarité et les relations sérologiques enutilisant le dendrogramme de la [CAH-2Co] mais, de même que pour PAUL et al. (1980), lacorrélation n'est pas significative.
PAUL et al. (1980) concluent qu'il n'y a pas dans le cas des tymovirus,comme c'est le cas pour les tobamovirus (GIBBS & HARRISON, 1976 ; GIBBS, 1977 ; GIBBS,1980), de corrélation étroite entre les relations sérologiques et la CM des PC. La positionanormale de l'EMV et de l'APIV, confirmées par des hybridizations d'ARN (KUMMERT et aL,1978) s'expliquerait par des hybridations entre tymovirus (PAUL et aL, 1980).
La CM des PC de virus isométriques aaussi été utitilisée par DALE et al(1984) pour positionner un nouveau bromovirus; le Cassia yellow blotch virus (CYBV). Lestechniques de classification utilisées par DALE et al. (1984), furent les mêmes que cellesutilisées par PAUL et al.(1980). Selon DALE et al. (1984), le CYBV serait groupé avecl'ensemble des bromovirus (Fig. 4.20.), formant ainsi un sous-ensemble, alors que l'AMV et lescucurnovirus en feraient un autre. La figure 4.21. montre une comparaison de dendrogrammesréalisés sur une même population de virus isométriques à composants multiples mais avec desméthodes différentes. Ces dendrogrammes sont classés de gauche à droite de sorte qu'il y aitle minimum de changements de l'un à l'autre. Entre le dendrogramme de la (CAH-2Co] et celuide la [CAH-3], seul le groupement de l'AMV diffère. Dans le premier cas il est plus éloigné del'ensemble des virus, alors que dans le second c'est le CMV qui est plus éloigné. Entre ledendrogramme (CAH-3] et le [BMDP-2M] ce sont les relations internes des bromovirus quichangent. L'avant dernier dendrogramme est celui que nous avons réalisé avec le programme(CAH-2Co] (mais sur 167 individus), et il est absolument identique au précédent. Enfin pourobtenir le dendrogramme de DALE et al. (1984), il faut encore changer la relation entre lesgroupes de virus, c'est à dire que dans ce cas l'AMV est plus proche des cucumovirus que desbromovirus.
Nous avons donc peu de points de comparaison avec notre travail, maisces deux derniers exemples sont dans l'ensemble tout à fait concordants avec ce que nousavons obtenu.
245
2.3.4.2. FIGU RES
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Figure 4.1. : Graphique bidimensionnel montrant la répartition des individus suivant les axesfactoriels 1 et 2 d'une analyse en composantes principales portant sur 47 virus de plantes,isométriques, comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Cesaxes représentent 51% de l'information. La correspondance-entre les numeros et Jes noms desvirus se trouve dans le tableau 2.9.
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Figure 4.2. : Graphique bidimensionnel montrant la répartition des individus suivant les axesfactoriels 1 et 3 d'une analyse en composantes principales portant sur 47 virus de plantes,isométriques, comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Cesaxes représentent 47% de J'information. La correspondance entre les numeros et les noms desvirus se trouve dans le tableau 2.9.
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Figure 4.3. : Graphique bidimensionnel montrant la répartition des individus suivant les axesfactoriels 1 et 4 d'une analyse en composantes principales portant sur 47 virus de plantes,isométriques, comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Cesaxes représentent 44% de l'information. La correspondance entre les numeros et les noms desvirus se trouve dans le tableau 2.9.
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Figure 4.4. : Graphique bidimensionnel montrant la répartition des individus suivant les axesfactoriels 2 et 3 d'une analyse en composantes principales portant sur 47 virus de plantes,isométriques, comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Cesaxes représentent 21% de l'information. La correspondance entre les numeros et les noms desvirus se trouve dans le tableau 2.9.
250
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Figure 4.5. : Représentation tridimensionnelle montrant la répartition des individus suivant lesfacteurs 1, 2 et 3 d'une analyse en composantes principales portant sur 47 virus de plantes,isométriques, comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Cesaxes représentent 60% de l'infonnation. La correspondance entre les numeros et les noms desvirus se trouve dans le tableau 2.9.
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Figure 4.6. : Graphique bidimensionnel montrant la répartition des individus suivant les axesfactoriels 1 et 2 d'une analyse en composantes principales portant sur 79 virus de plantes,isométriques, comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Cesaxes représentent 47% de "information. La correspondance entre les numeros et les noms desvirus se trouve dans le tableau 2.9.
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Figure 4.7. : Graphique bidimensionnel montrant la répartition des individus suivant les axesfactoriels 1 et 3 d'une analyse en composantes principales portant sur 79 virus de plantes,isométriques, comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Cesaxes représentent 42% de l'infonnation. La correspondance entre les numeros et les noms desvirus se trouve dans le tableau 2.9.
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Figure 4.8. : Graphique bidimensionnel montrant la répartition des individus suivant les axesfactoriels 1 et 4 d'une analyse en composantes principales portant sur 79 virus de plantes.isométriques. comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Cesaxes représentent 40% de "information. La correspondance entre les numeros et les noms desvirus se trouve dans le tableau 2.9.
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Figure 4.9. : Graphique bidimensionnel montrant la répartition des individus suivant les axesfactoriels 2 et 3 d'une analyse en composantes principales portant sur 79 virus de plantescomparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Ces axesreprésentent 25% de l'information. La correspondance entre les numeros et les noms des virusse trouve dans le tableau 2.9.
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Figure 4.10. : Graphique bidimensionnel montrant la répartition des individus suivant les axesfactoriels 2 et 4 d'une analyse en composantes principales portant sur 79 virus de plantescomparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Ces axesreprésentent 23% de l'information. La correspondance entre les numeros et les noms des virusse trouve dans le tableau 2.9.
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Figure 4.11. : Représentation tridimensionnelle montrant la répartition des individus suivant lesfacteurs 1, 2 et 3 d'une analyse en composantes principales portant sur 79 virus de plantes,isométriques, comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Cesaxes représentent 57% de l'information. La correspondance entre Jes numeros et les noms desvirus se trouve dans le tableau 2.9.
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4Figure 4.12. : Représentation tridimensionnelle montrant la répartition des individus suivant lesfacteurs 2, 3 et 4 d'une analyse en composantes principales portant sur 79 virus de plantes,isométriques, comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Cesaxes représentent 33% de l'information. La correspondance entre les numeros et les noms desvirus se trouve dans le tableau 2.9.
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Figure 4.14. : Dendrogramme d'une classification ascendante hiérarchique réalisée avec leprogramme [CAH-3] avec 47 virus de plantes, isométriques. en utilisant comme critère lacomposition en acides aminés de leur protéine capsidaire.
262
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Figure 4.15. : Dendrogramme d'une classification ascendante hiérarchique réalisée avec-leprogramme (CAH-2Co) avec 79 virus de plantes, isométriques, en utilisant comme critère lacomposition en acides aminés de leur protéine capsidaire.
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Figure 4.16. : Dendrogramme d'une classification ascendante hiérarchique réalisée avec Jeprogramme (BMDP-2M] avec 79 virus de plantes. isométriques, en utilisant comme critère lacomposition en acides aminés de leur protéine capsidaire.
264
OISTANCES bET~HI' CASES NE~NESE"TEU '" S"AM.1I "'.'."EAYY SHAOI"~ '''UICATtS S~ALL DISTA~C~~•
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Figure 4.17. : Agrégation de CZEKANOVSKI à partir d'une matrice de distances totales entreles individus représentant 79 virus de plantes, isométriques, comparés par la composition enacides aminés de leur protéine capsidaire.
265
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Fig. 2. a Dendrogram iIlustrating a classification oCsorne tymoviruscs computed Crom thc mean molaramino acid composition oC their' coat proteins; agg10merative hierarchical classification, Euclideanmetric and Durr's fusion strategy [:!9]. For vir'ls names
• see text. Scale givcs measure of dissimilarity. b Diagram iIIustrating a principal co-ordinates analysis [31]oC the classification shown in a. The positions ofindividuals in the third dimension are indicated by thesizes of the circles. At the 0.1 % probability level,dimension 1 is correlated with arginine contentpositively and histidine ncgativcly, and dimension 2WÎth lysine negativcly. At the 1'\0 probability levelthere is also correlation of dimension 1 positivcly withvaline, dimension 2 po~itivcly with cysteine, OIcthionine and proline. and dimension 3 positively withserine and negatively with thrconine.
Figure 4.18. (a) _ Dendrogramme d'une classification ascendante hiérarchique de tymovirus deplantes comparés avec la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire (selonPAUL et aL, 1980). (b) _ Diagramme représentant les individus sur les coordonnées 1, 2 et 3d'une analyse en coordonnées principales de tymovirus de plantes comparés avec lacomposition en acides aminés de leur protéine capsidaire (selon PAUL et aL, 1980).
266
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Ü)yf.tv: ~ijt"~·t DYMV DYMV~.....................................
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SeMV .....-....I
(CAH-2Co] (CAH-3] PAUL et 81. [BMOP-7Ml
F!gure 4.19. : C?mparaison des dendrogrammes obtenus par divers auteurs et grâce àdifférentes techniques sur la même population de tymovirus: utilisation des programmes[CAH-2Co], [CAH-3], [BMDP-2M] et résultats de PAUL et al. (1980).
267
Cassia yellolV bio/ch bromavirus
BBMIBBM2BBM3
CCMICCM2CCM3
BMCYBAMIAM2
CMICM2
PSTA
Fig. S. Dendrogram illustrating a classification ofbromoviruses. cucumoviruses and AMY virion coatproteins computed l'rom several sets of data of their amino acid compositions; the programs madeallowance for missing data such as the cysteine or tryptophan content of sorne prot.:ins. The data forBBM 1are l'rom Yamazaki & Kaesb.:rg (1963), for BBM2 l'rom Miki & Knight (1965), for 813M3 l'romWitunan & Paul (1961), for CCM 1l'rom Bancroft <'1 al. (1968). for CCM2 and CCM3 (the b.:an ydlowstipple streak strain of CCMY) l'rom Rees & Short (1977), for BM l'rom Stubbs & Kaesb.:rg (1964), forAM 1 and AM2 (AMY-S and AMY-425, respcctively) l'rom their known primary s.:quenc.:s (Collot el
al., 1977; van Beynum el al.• 1977), for the cucumoviruses cucumber mosaic (CM), peanut stunt (PS)and tomato aspcrmy (TA) l'rom Kap.:r & Wat.:rworth (1981) and for CYB l'rom th.: work report.:d inthis paper. The relatedness of the data sets·was calculated using the squared Euclidean distance meuic.
Figure 4.20. : Dendrogramme d'une classification ascendante hiérarchique réalisée avec 14virus de plantes, isométriques, comparés avec la composition en acides aminés de leur protéinecapsidaire (selon DALE et al., 1984).
268
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AMV AMV_-,
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[CAH-2Co) 47 [CAH-3] [BMOP-2M) [CAH-2Co] 79 DALE et 01.
Figure 4.21. : Comparaison des dendrogrammes obtenus par divers auteurs et grâce àdifférentes techniques sur la même population de virus isométriques: utilisation desprogrammes [CAH-2Col. [CAH-3I, [BMDP-2M] et résultats de DALE et al. (1984).
269
FACTEUR 1 FACTEUR 2 FACTEUR 3 FACTEUR 4
AA ACP-47 ACP-79 AA ACP-47 ACP-79 AA ACP-47 ACP-79 AA ACP-47 ACP-79
COR CONT COR CONT COR CONT COR CONT COR CONT COR CONT COR CONT COR CO NTASP 736 111 704 121 PRO 420 191 TRP 410 251 235 131 HIS 388 341GLY 674 101 585 101 SER 274 121 LEU 309 191 LYS 372 3321 -VAL 665 101 642 III ILE 268 121 PHE - 308 17% MET - 429 28JGLU 592 9% 535 91 PHE 261 121 CYS - 299 17% HlP - 394 Z6JALA 539 8% 306 5% LYS 260 12% 411 161 MET 258 161TYR 527 81 379 7% ARG - 523 201THR 504 71 397 7% THR - 267 101ARG 479 7% 300 5%LEU 438 6% 477 8%LYS 363 6% 378 71PHE 350 5% 342 5%SER 336 51 331 5%
TOTAL 911 931 TOTAL 671 461 TOTAL 60% 471 TOTAL 661 S4J
Tableau 4.1. : Comparaison sur les 4 premiers facteurs des analyses en composantesprincipales réalisées avec 47 et 79 virus de plantes isométriques. des acides aminés corréléssignificativement. ainsi que que de leur contributions respectives. COR indique la corrélation del'acide aminé avec le facteur (x1000) et CONT indique la contribution de cet acide aminé sur lefacteur considéré (en %).
270
Tableau 4.2. : Matrice des distances totales entre 79 virus de plantes isométriques, comparéspar la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire.
271
TABLEAU DE CORRESPONDANCE TABLEAU DE CORRESPONDANCE
NUMERO lABEL VIRUS STRUCTURE TRANSMISSIO~ NUMERO LABEL VIRUS STRUCTURE TRANSMISSIO~
1 1 RYMV ISO COlEO 45 210 OYMV ISO COlEO
2 2 CMVAVI ISO APHID 45 211 EMV ISO COlEO
3 3 CMV MI:: ISO APHID 47 212 OMV ISO COlEO
4 4 CMV YE22 ISO APHIO 48 213 OYMV ISO COlEO
5 5 CMV 59 ISO APHIO 49 214 SCMV ISO COlEO
5 11 BPMV ISO COlEO 50 215 CMMV ISO COlEO
7 12 BBMV ISO COlEO 51 215 CFMV ISO COlEO
8 13 BMV ISO COlEO 52 217 ErylV ISO COlEO
9 14 CaMV ISO ? 53 218 CMV ISO APHIO
10 15 CaR5V ISO ? 54 238 TNV ISO FUNGUS
Il 16 CCMV ISO COlEO 55 239 TNDV ISO APHIO.P
12 17 CuNV ISO ? 56 240 GaMV ISO MECA
13 18 PEMV ISO APHtD 57 242 . CMV-5 ISO APHIO
14 19 5BMV ISO COlEO 58 243 CMV-D ISO APHIO
15 20 5BMV ISO COlEO 59 244 CMV-a ISO APHIO
16 21 50MV ISO COlEO 60 245 P5V ISO APHIO
17 22 5qMV ISO COlEO 61 246 TAV-V ISO APHIO
18 24 TNV ISO FUNGU5 62 247 TAV-C ISO APHIO
19 25 5TNV ISO FUNGU5 63 248 CCMV-A ISO COlEO
20 26 TNV ISO FUNGU5 64 249 BYSV ISO COlEO
21 27 ToR5V ISO NEMA 65 250 AMV-5 ISO APHIO
22 28 ToB5V ISO ? 66 256 ME5V ISO ?
23 29 TomR5V ISO NEMA 67 257 HC1R5V ISO ?
24 30 TUCV ISO COlEO 58 258 VoNMV ISO COlEO
25 31 TYMV ISO COlEO 69 263 CMV 0 ISO APHID
26 32 TYMV C ISO COlEO 70 264 CMV RUP ISO APHIO
27 33 WCuMV ISO COlEO 71 265 CMV PC ISO APHIO
28 177 AMV ISO APHIO n 266 CMV OS ISO APHIO
29 178 AMV ISO APHIO 73 267 CMVDA ISO APHID
30 179 AMV ISO APHIO 74 268 CMV SET ISO APHIO
31 180 BeMV ISO COlED 75 269 CMV CRS ISO APHID
32 185 5TNV ISO FUNGU5 76 270 CMV lTO ISO APHIO
33 186 5TNV ISO FUNGU5 77 271 M5V ISO WHITEFlY
34 198 I::YMV ISO COlEO 78 2n ClV 1 ISO WHITEFlY
35 199 EMV ISO COlEO 79 273 TGMVA ISO WHITEFlY
36 200 PNR5V ISO ?
37 201 TuAMV ISO ?
38 203 5aCV ISO COlEO
39 204 P5V ISO APHID
40 205 5crMV ISO COlEO
41 206 APlV ISO COlEO
42 207 BMV ISO COlEO
43 208 CYVV ISO COlEO
44 209 DMV ISO COlEO
273
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280
2.3.4.3. CLASSIFICATION DESVIRUS EN BATONNET
ACP3740%15%12%7%6%6%
.3%3%2%2%
2.3.4.3. CLASSIFICATION DES VIRUS EN BATONNET
2.3.4.3.1. INTRODUCTION
Comme pour les virus isométriques nous avons testé les différentestechniques de classification sur les virus en bâtonnet. Pour ce faire nous avons utilisé deuxpopulations différentes, une de 32 et une de 37 virus. Mais étant donné que ces populationssont peu différentes l'une de l'autre, les résultats sont identiques et nous ne donnerons doncque les résultats de l'étude faite sur la seconde population. A titre d'illustration et decomparaison nous donnerons seulement quelques représentations graphiques desclassifications obtenues avec la première population de 32 virus.
2.3.4.~.2. ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALESSUR 37 VIRUS EN BATONNET
Le tableau ci-dessous nous montre la répartition des valeurs propres (en%) des dix premiers facteurs d'une analyse en composantes principales réalisée sur 32 puis sur37 virus, et l'on peut voir que cette répartition est très semblable et que les trois premiersfacteurs représentent respectivement 72 et 67% de l'information.
FACTEURS ACP321 46%2 17%3 9%4 7%5 7%6 4%7 3%8 2%9 2%10 1%·
Le tableau 5.1. représente les acides aminés qui sont correlés avecchaque facteur et donne le pourcentage de contribution de chacun de ces acides aminés surl'axe considéré. On peut voir que le facteur 1 est identique entre les deux analyses encomposantes principales réalisées, à 1 acide aminé près et à des pourcentages de corrélationprès. Si le second facteur est identique.entre les deux analyses pour les trois premiers acidesaminés, ce n'est pas le cas pour les trois derniers; enfin le troisième facteur est tout à faitdifférent quant aux acides aminés concernés et à leur contribution. Cependant si l'on considèreles axes factoriels 2 et 3 on s'aperçoit que ce sont les mêmes acides aminés qui interviennentdans les deux analyses en composantes principales effectuées. Par conséquent nous devrionsavoir des représentations tridimensionnelles selon les axes 1-2 et 3 très proches l'une del'autre.
La liste des individus représentant les virus en batonnet est donnée dansle tableau 2.9. La répartition des individus est très hétérogène, puisque certains groupes sontreprésentés par 1 undividu comme le groupe des tobravirus et le groupe des hordeivirus, alorsque le groupe des tobamovirus comprend 23 individus. Nous prendrons donc en considérationsoit des individus, soit de petits groupes d'individus représentant une souche de tobarnovirus.
Le plan factoriel 1-2 (Fig. 5.1.) sépare pratiquement tous les virus, demême que les plans 1-3.1-4 et 1-5 (Fig. 5.2.-5.7.). Le facteur 1 isole les tobarnovirus des autresvirus en batonnet, tandis que les facteurs 2, 3 et 4 séparent les souches de tobarnovirus ou lesdifférents autres virus en bâtonnet.
Le diagramme réalisé avec les trois premiers facteurs (Fig. 5.8.) permetdonc de visualiser 67% de l'information contenue dans les CM des PC des virus de plantes enforme de bâtonnet.
283
L'espace peut être partagé en deux parties; d'une part toutes les souchesde tobamovirus et d'autre part tous les autres virus en bâtonnet. Dans la partie réservée auxtobamovirus, il y a une très nette partition entre un sous-groupe comprenant le Cucumbergreen mottle mosaic virus (CGMMV, §055), les deux souches de Cactus virus (CV4, §058 et§059) et le Chara corallina virus (CCV, §052), et un second sous-groupe qui comprend toutesles autres souches de tobamovirus. Les autres virus en bâtonnet se partagent l'autre partie del'espace.
En ce qui concerne les virus non classés ou uniques, nous pouvons faireles remarques suivantes:
- le Chara corallina virus (CCV §052) qlJi est considéré comme pouvant être untobamovirus, est toujours dans l'espace des tobamovirus et même toujours proche dusous-groupe CGMMV (Fig. 5.1.-5.7.)
-le Tobacco rattle virus (TRV, §061), seul exemplaire du groupe des tobravirus,est également dans la demi-sphère des tobarnovirus, mais il est très éloigné des tobamovirus(Fig. 5.1.-5.7.)
- le Beet necrotic yellow vein virus (BNYW, §046) a une position centrale parrapport à l'ensemble des virus (Fig. 5.1.-5.7.)
-le Bar1ey stripe rnosaic virus (BSMV, §182), le Peanut clump virus - souche Africa(PCV-A, §034-039) et le Peanut clump virus - souche India (PCV-l, §251) sont toujours prochesles uns des autres et situés dans le même secteur de l'espace (Fig. 5.1.-5.7.)
-le Rice stripe necrosis virus (RSNV, §259-262) occupe encore le même secteurde l'espace que les trois virus précédents (Fig. 5.1.-5.7.) sauf dans le plan 2-3 où ils sontséparés (Fig. 5.4.).
Par conséquent à l'issue de l'analyse en composantes principales sur lesvirus en forme de bâtonnet on peut dire que le CCV est très certainement un tobamovirus, alorsque les autres nouveaux virus (PCV-A, PCV-l, RSNV) sont plus proches du BSMV ou duBNYVV que des tobamovirus.
A titre de comparaison, on peut voir les résultats obtenus avec l'analyseen composantes principales sur 32 virus (Fig. 5.9., 5.10.); dans ce cas les tobamovirus restentinchangés tandis que PCV, BSMV, BNYVV et TRV se partagent la moitié de l'espace. Parconséquent les résultats sont tout à fait concordants entre les deux analyses.
2.3.4.3.3. CLASSIFICATION ASCENDANTE HIERARCHIQUE
2.3.4.3.3.1. CLASSIFICATION ASCENDANTEHIERARCHIQUE [CAH-2Co] SUR 37VIRUS EN BATONNET
La figure 5.11. illustre le dendrogramme obtenu avec leprogramme (CAH-2Co] sur 37 virus en bâtonnet. Cette 'population se divise en 5 ensembles:
-le RSNV, le BSMV et les deux PCV (100%),- les autres virus,
- le tobamovirus-group (33%),- autres virus,
-le CGMMV-group (16%),-leTRV.
L'ensemble des tobamovirus est ensuite subdivisé en classes quicorrespondent exactement aux souches et cela sans aucune exception. Quant au dernierensemble il se- subdivise"en deux classes: les quatre individus RSNV d'un côté, le PCV-A, lePCV-I et le BSMV de l'autre.
284
Ce résultat vient donc tout à fait confirmer en deux dimensions lesrésultats obtenus en trois dimensions avec l'analyse en composantes principales.
Par rapport au dendrogramme obtenu avec le même programmemais sur 32 virus (Fig. 5.12.) il Ya une simple insertion des nouveaux virus, à savoir le PCV-I prèsdes PCV-A et le RSNV dans le sous-groupe: [BSMV-PCV].
2.3.4.3.3.2. CLASSIFICATION ASCENDANTEHIERARCHIQUE [BMDP-2M] SUR 37VIRUS EN BATONNET
La figure 5.13. montre le dendrogramme obtenu avec leprogramme [BMDP-2M] sur une population de 37 virus en batonnet. Cette population estséparée en deux ensembles :
- d'une part les PCV, RSNV et BSMV- d'autre part tous les autres virus.
Dans le premier ensemble c'est le BSMV qui est le plus distant(5,019) ensuite il y a les 4 individus RSNV (4,833) puis le PCV-I (4,115) et enfin tous les PCV-A(0,833).
Dans le second ensemble c'est le CCV qui est le plus distant ducentre moyen du groupe (5,523) ensuite le BNYW (5,501), le TRV (5,342) puis le groupe duCGMMV (4,278) et enfin toutes les souches de tobamovirus (3,680). Il faut noter que lesindividus représentant les diverses souches de tobamovirus se retrouvent correctementregroupés par souche et cela sans exception.
Par rapport au dendrogramme obtenu avec 32 virus (Fig. 5.14.), il ya une simple insertion des nouveaux virus comme le RSNV et le PCV-I en gardant pratiquementles mêmes indices de dissimilarité. Il y a cependant inversion de quelques individus éloignéscomme le CCV, le TRV et le BNYW.
La figure 5.15. est une agrégation de CZEKANOWSKI quivisualise la table des distances totales (Tableau 5.2.) des virus en forme de bâtonnet et quimontre bien la séparation entre les furovirus et les tobamovirus.
2.3.4.3.4. DISCUSSION-CONCLUSION
Les différentes méthodes utilisées nous ont montré une grande stabilitéde l'arrangement des virus en bâtonnet. On peut résumer ces résultats de la façon suivante:
- L'hyper-espace représenté par les CAA des PC de virus en forme de bâtonnetest scindé en deux grandes parties, d'un côté les tobamovirus et de l'autre les autres virus enbâtonnet.
- Dans les tobamovirus on trouve le Chara corallina virus (CCV) qui n'est pasencore considéré comme un tobamovirus (MATTHEWS, 1982 ; GIBBS, 1977), bien quel'existence d'une relation sérologique avec le TMV et l'ORSV ait été démontrée (GIBBS et al.,1975 ; SKOTNICKI et al., 1976b). A propos de ce virus nous avons d'ailleurs retrouvé la mêmehiérarchie que SKOTNICKI et al. (1976) (Fig. 5.1.) qui avaient classé 68 tobamovirus et le CCV,suivant la CAA de leur PC mais en utilisant un autre programme (MULTCLAS PROGRAM) deLANCE & WILLIAMS, 1967).
- La figure 5.17. indique les dendrogrammes obtenus par nous mêmes et parGIBBS. Nous n'avons représenté que les individus qui sont communs à toutes les analyses, cequi n'est pas la totalité des individus utilisés dans chaque analyse. Nous avons rangé les
285
dendrogrammes de gauche à droite suivant un ordre de complexité de l'un par rapport à l'autre.Les grisés représentent les souches de virus qui sont toujours étroitement liés. Les cinqpremiers dendrogrammes ont en commun une nette séparation du groupe [CGMMV-CV4].Pour les deux derniers dendrogrammes, le CCV et le BNYW forment un troisième groupementet le SHMV rejoint le groupe des [CGMMV-CV4]. Il semble donc que les groupements de virustrès proches les uns des autres, ainsi que les grands sous-ensembles, soient stables pourtoutes les classifications, seul l'arrangement des groupements à l'intérieur des sous-ensembleschange.
- Notre représentation tridimensionnelle est légèrement différente de cellepubliée par GIBBS (1977) (Fig. 5.18.), mais cela provient de l'adjonction d'autres virus que lestobamovirus.
- Le TRV, le BNYW, le BSMV, le PCV et le RSNV, bien que proches, sonttotalement différents des tobamovirus.
- Le TRV et le BNYVV sont plus proches des tobamovirus que les autres virus enbâtonnet.
- Le RSNV et le PCV, tous deux transmis par un champignon du sol de l'ordre desplasmodiophorales, sont plus proches du BSMV que de tout autre virus en bâtonnet mais ils endiffèrent par tant de propriétés physico-chimiques et biologiques (JACKSON & LANE, 1981 ;THOUVENEL et al., 1976, 1981 ; GIBBS, 1977 ; FAUQUET et al. 1983, 1986), qu'il est peuprobable qu'ils forment un seul et même groupe comme le suggère SHIRAKO & BRAKKE(1984).
- Le RSNV se distingue très nettement du BSMV et du PCV.
- Le PCV-I qui n'est pas relié sérologiquement au PCV-A (REDDY et al., 1983) enest cependant très proche par la CM de sa PC.
Cette classification multidimensionnelle des virus en bâtonnet, tout à fait enaccord avec les classifications hiérarchiques et en accord avec les travaux effectuésantérieurement sur les tobamovirus, nous montre les relations qui existent entre tous ces virusainsi que les distances qui les séparent. La similitude presque parfaite entre les résultatsobtenus avec des méthodes de classification différentes nous permet de penser que cetteclassification réflète très précisément la réalité.
286
2.3.4.3. FIGURES
FACTEUR 1 FACTEUR 2 FACTEUR 3 FACTEUR 4
AA ACP-32 ACP-37 AA ACP-32 ACP-37 AA ACP-32 ACP-37 AA ACP-32 ACP-37
COR CONT COR CONT COR CONT COR CONT COR CONT COR CONT COR CONT COR CONTHIS 896 13X 964 12X SER 460 17X 495 17X PHE 753 35% MET 335 25%GLY 816 12X 905 !lX TRP 435 16X 308 10X TYR 328 15% 294 17% ILE 242 18%ASP 724 JOX 725 9% LYS 290 IIX 310 10X CYS 308 14% TYR - 343 28XARG 669 9X 923 11X MET 273 10X MET - 544 32% TRP - 281 23XGLU 593 8% 682 8% PHE 639 22% ILE 253 15%LEU 573 8% 587 7% CYS - 450 15%ALA 554 8% 469 6%VAL 500 7% 617 7%THR 470 7% 656 8%PRO 426 6% 632 8%LYS 394 6%
TOTAL 94% 8-" TOTAL 54% 74% TOTAL 64% 64% TOTAL 43% SIX/'"
Tableau 5.1. : Comparaison sur les 4 premiers facteurs des analyses en composantesprincipales réalisées avec 32 et 37 virus de plantes en bâtonnet, des acides aminés corréléssignificativement, ainsi que que de leur contributions respectives. COR indique la corrélation del'acide aminé avec le facteur (x1000) et CONT indique la contribution de cet acide aminé sur lefacteur considéré (en %).
289
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Figure 5.1. : Graphique bidimensionnel montrant la répartition des individus suivant les axesfactoriels 1 et 2 d'une analyse en composantes principales portant sur 37 virus de plantes, enbâtonnet, comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Ces axesreprésentent 55% de l'information. La correspondance entre les numeros et les noms des virusse trouve dans le tableau 2.9.
290
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Figure 5.2. : Graphique bidimensionnel montrant la répartition des individus suivant les axesfactoriels 1 et 3 d'une analyse en composantes principales portant sur 37 virus de plantes, enbâtonnet, comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Ces axesreprésentent 52% de l'information. La correspondance entre les numeros et les noms des virusse trouve dans le tableau 2.9.
291
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Figure 5.3. : Graphique bidimensionnel montrant la répartition des individus suivant les axesfactoriels 1 et 4 d'une analyse en composantes principales portant sur 37 virus de plantes, enbâtonnet, comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Ces axesreprésentent 47% de l'information. La correspondance entre les numeros et les noms des virusse trouve dans le tableau 2.9.
292
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Figure 5.4. : Graphique bidimensionnel montrant la répartition des individus suivant les axesfactoriels 2 et 3 d'une analyse en composantes principales portant sur 37 virus de plantes, enbâtonnet, comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Ces axesreprésentent 27% de l'information. La correspondance entre les numeros et les noms des virusse trouve dans le tableau 2.9.
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Figure 5.5. : Graphique bidimensionnel montrant la répartition des individus suivant les axesfactoriels 2 et 4 d'une analyse en composantes principales portant sur 37 virus de plantes, enbâtonnet, comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Ces axesreprésentent 22% de "information. La correspondance entre les numeros et les noms des virusse trouve dans le tableau 2.9.
294
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Figure 5.6. : Graphique bidimensionnel montrant la répartition des individus suivant les axesfactoriels 3 et 4 d'une analyse en composantes principales portant sur 37 virus de plantes, enbâtonnet. comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Ces axesreprésentent 19% de l'information. La correspondance entre les numeros et les noms des virusse trouve dans le tableau 2.9.
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Figure 5.7. : Graphique bidimensionnel montrant la répartition des individus suivant les axesfactoriels 1 et 5 d'une analyse en composantes principales portant sur 37 virus de plantes. enbâtonnet. comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Ces axesreprésentent 46% de l'information. La correspondance entre les numeros et les noms des virusse trouve dans le tableau 2.9.
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Figure 5.8. : Représentation tridimensionnelle montrant la répartition des individus suivant lesfacteurs 1, 2 et 3 d'une analyse en composantes principales portant sur 37 virus de plantes, enbâtonnet, comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Ces axesreprésentent 67% de l'information. La correspondance entre les numeros et les noms des virusse trouve dans le tableau 2.9.
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Figure 5.9. : Représentation tridimensionnelle montrant la répartition des individus suivant lesfacteurs 1, 2 et 3 d'une analyse en composantes principales portant sur 32 virus de plantes. enbâtonnet, comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Ces axesreprésentent 72% de "information. La correspondance entre les numeros et les noms des virusse trouve dans le tableau 2.9.
298
•
Figure 5.10. : Représentation tridimensionnelle montrant la répartition des individus suivant lesfacteurs 1, 2 et 5 d'une analyse en composantes principales portant sur 32 virus de plantes, enbâtonnet, comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Ces axesreprésentent 70% de l'information. la correspondance entre les numeros et les noms des virusse trouve dans le tableau 2.9.
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Figure 5.11. : Dendrogramme d'une classification ascendante hiérarchique réalisée avec leprogramme [CAH-2Co) avec 37 virus de plantes. en bâtonnet. en utilisant comme critère lacomposition en acides aminés de leur protéine capsidaire.
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Figure 5.12. : Oendrogramme d'une classification ascendante hiérarchique réalisée avec leprogramme (CAH-2Co] avec 32 virus de plantes, en bâtonnet, en utilisant comme critère lacomposition en acides aminés de leur protéine capsidaire.
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Figure 5.13. : Dendrogramme d'une classification ascendante hiérarchique réalisée avec leprogramme [BMDP-2M] avec 37 virus de plantes, en bâtonnet, en utilisant comme critère lacomposition en acides aminés de leur protéine capsidaire.
302
AATO~NETS • NB A.A.
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A~ALr..
DUTA"CE
Figure 5.14. : Dendrogramme d'une classification ascendante hiérarchique réalisée avec leprogramme [BMDP-2M] avec 32 virus de plantes, en bâtonnet, en utilisant comme critère lacomposition en acides aminés de leur protéine capsidaire.
303
PCV-HVIPCV~1
PCV~2
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THE DISTANCES HAVE uEEN REPHESENTED A~OYE IN SHADEDFURH ACCUkUl~G TO THE FULLU~lHG SCHEMf
III LESS THAN 3.11qH FHOM 3.111.1 TU 1.1.000~ F~ ur" i.I.ObO TO 5.078X FHU"'I 5~078 TO 0.410+ FI'iGM 0.lJI0 Ta b.7qb
FI<UI-l 0.71Jb lU 7.0'51• FHOr-l 7.051 TU 7.b.B
GHtAltk 1 tlA'" 7.031
Figure 5.15. : Agrégation de CZEKANOVSKI à partir d'une matrice de distances totales entreles individus représentant 37 virus de plantes. en bâtonnet, comparés car la composition enacides aminés de leur protéine capsidaire.
304
TMVToMVT2MVORSVHRVSHMVSOVFVCV4CGMMVCCV
similarity
FIG. 9. Dendrogram illustrating a classificationof the tobamoviruses computcd from the amino acidcomposition of their coat proteins. Analyses for 69isolates were classified (MULTCLAS program usingEuclidean metric; Lance and Williams, 1967) andfell into 11 c1usters or individuals. The mean compositions of these clusters and the individuals werethen used to compute the dendrogram shown. Thecluster called TMV containcd 19 i50lates: type, 01,03,04.05.06 (Kado ct al., 1968); M, J14Dl, VA, GA(Tsugita, 1!l62); Jap. OM (Nozu and Okada, 1968);Mosch 6 and 19 (Mosch et al., 1973); mutants 470 and483 CRombauts and Fraenkel·Conrat, 1968); PMlD,PM2lB, PM4A, PM4C CHarihnrasubramanian et al.,1973). The c1uster calied ToMV contained 32 isolates: V·TAMV, dahlemense, NBSl331 (Tsugita,1962); Mosch 1-5. 7-10. and 12-18 (Mosch et al.,1973); VC60. VC61, AC9, HD, SJ, VEN, AUS·l1.DUT·l, VLGP. K-1. PTA. PTV. SAF (Wang andKnight, 1967). The c1t;aster callcd T2MV containedseven isolates: U2 (~al1 Rcgenmortel. 1967); crTAMV, HNO,262, and 328; P0249, NBSl206, and223 (Tsugita, 1962). Tee c1uster called ORSV contained three isolates: ORSV <Paul et al.• 1965); 02and 07 (Kado et al., 1968). The clustcr called HRVcontained two isolates: HRV (Tsugita, 1962);Lychnis <Chessin et al., 1967). The individuals wereSHMV CRees and Short. 1972); SOV <5. J. Morris.personal communicat.ion); FV <Francki et al., 1911);CV4 (van Regenmortel. 1967); CGMMV (Kurachi etal., 1972); and CCV. .
Figure 5.16. ; Dendrogramme d'une classification ascendante hiérarchique réalisée avec 69isolats de tobamovirus, comparés avec la composition en acides aminés de leur protéinecapsidaire (selon SKOTNICKI et al., 1976).
305
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(CAH-31 32 SKOTNICKI et 81. (CAH-2Col 37 (CAH-2Col 321976
306
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BNYVV BNYVV BNYVV
Fnv ---.SOV __~....
Il.
18t1DP-2t11 37 61B8S.. 1900 GIBBS et al. ..1982
Figure 5.17. : Comparaison des dendrogrammes obtenus par divers auteurs et grâce àdifférentes techniques sur la même population de tobamovirus: utilisation des programmes[CAH-3}. [CAH-2Co). [BMDP-2M} et résultats de SKOTNICKI et al, 1976; GIBBS, 1980 et GIBBSet aL, 1982.
307
2
Fig/lre J. Diagram iIIustrating a principal co-ordinates analysis (Gower. 1966; 1967) of lhe definilive lobamovirusescompuled from lhe amino acid composilions of lheir coal proleins. Analyses for 75 isolates were c1assified(MULTCLAS program using Euclidean melric; Lance & Williams. 1967<1. b) and fell into 10 c1usters or individuals.The mean compositions of lhese c1ush:rs or individuals were lhen uscd 10 compule similarilY measures whose principalco-ordinates were cah.:uJalcù. The c1usler callcd TMV conlained 19 isolates (type. 01. 03. 04. OS. 06. OM, M. Jl4DI.YA, GA, Mosch 6 & 19. Mutanl 470 & 483. PMID. PM2IB. PM4A. PM4C). lhe CGMMV c1usler 2 iso!ales(CGMMV. CV3 Jap). lhe CV4 clusler 7 isoiales (4 of CV4, CV3 Oerk. CV4 Czech. CV4 Berk). the ORSV c1uster 3isolates (ORSV, 02,07), lhe HRV clusler 2 isolalcs (HRV. Lychnis), lhe T2MV clusler 7 isolales IU2. G-TAMV.HNOz 262 & 328, P0249. NBSI 206 & 223). and lhe ToMV c1usler 32 isolal':s (Y-TAMV, dahl.:mense. NOS1331.Mosch 1-5, 7-10 & 12-18. VC60. VC61. AC9, HD. SJ. VEN, Aus-I 1. DUI-1, YLGP. K·I. PTA, PTV. SAF). Thesources of dala were Chessin et al.• 1967; Desc. 153; Francki et al.• 1971: Hariharasubramanian "t al.. 1973: Kadoel al., 1968; Kurachi I?I al.• 1972; Linnasalmi & Toiviainen. 1974; S. J. Morris, pers. comm.; Mosch et al.. 1973:Nozu el al., 1971; Rombauls & Fraenkel-Conral. 1968; Tsugita. 1962; Tung & Knight. 1972; van Regenmorlel, 1967:and Wang & Knighl. 1967.
The relative positions of the 'individuals' in lhe lhird dimension of lhe ordinalion are indicated by lheir sizes.The first dimension con tains 32 %of lhe 'comparalive informalion' of lhe ordinal ion. lhe second conlains 21 ~{. andthe third 20%; altogether 73 %'
1~H.V'M' .___ 'l.'
J '..- \,
2 -------'••
Figure 2. Diagram iIIustraling an ordinal ion of the serological difTerenlialion indices (SDl's) in Table 2 of vanRegenmortel (1975): the SDI betwccn HRV and CGMMV was taken as 6.5 (M. H. V. van Regenmorlel. pers: comm.).The first dimension contains 43~~ of the 'informalion' in the ordinalion. lhe second 28~~ and lhe lhlrd 18~~;
allogether 89%.
Figure 5.18. : Représentation tridimensionnelle des résultats d'une analyse en coordonnéesprincipales, réalisée sur 75 isolats de tobamovirus et comparés par la composition en acidesaminés de leur protéine capsidaire (figure 1.) ou par les indices différentiels des relationssérologiques des mêmes souches (figure 2.), selon GIBBS (1977).
308
l"IIIIAL ViSf A,lIl.t.:J Ut l''tt'. lAStSCASE
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Tableau 5.2. :. ~atrice d.es dist~nces totales entre 37 virus de plantes en bâtonnet, comparéspar la composition en aCides aminés de leur protéine capsidaire.
309
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ColU Tl''E unu O.~O. SfCU"Uli
TABLEAU DE CORRESPONDANCE
NUMERO LABEL VIRUS STRUCTURE 'RANSMISSION
1 3" PCV-GA ROD FUNGUS
2 35 PCV-GA ROD FUNGUS
3 36 PCV-VA ROD FUNGUS
4 37 PCV-VA ROD FUNGUS
5 38 PCVS ROD FUNGUS
5 39 PCVS ROD FUNGUS
7 "6 BNYVV ROD FUNGUS
8 47 FMV ROD MECA
9 "8 SOV ROD MECA
10 "9 TMV ROD MECA
Il 50 ToMV ROD MECA
12 5\ HRV ROD MECA
13 52 CCV ROD ?
\4 53 HRV ROD MECA
15 54 T2MV ROD MECA\6 55 CGMMV ROD MECA
17 56 ORSVI ROD MECA
18 57 QRSV2 ROD MECA
19 58 CV'" ROD MECA
20 59 CV"2 ROD MECA
21 60 SHMV ROD MECA
22 61 TRV ROD NEMA
23 62 TMV JI"81 ROD MECA
24 63 TMVYA ROD MECA
25 6'\ TMVGA ROD MECA
26 65 TMVOM ROD MECA
27 66 DAHLE ROD MECA
28 67 YTAMV ROD MECA
29 58 GTAMV ROD MECA
30 69 U2 ROD MECA
31 70 HR ROD MECA
32 182 BSMV ROD ?
33 251 PCV-I ROD FUNGUS
3" 259 RSNV ml ROD FUNGUS
35 260 RSNV m2 ROD FUNGUS
36 261 RSNV 13 ROD FUNGUS
37 262 RSNV 15 ROD FUNGUS
310
2.3.4.4. CLASSIFICATION DESVIRUS FILAMENTEUX
2.3.4.4. CLASSIFICATION DES VIRUS FILAMEN"rEUX
2.3.4.4.1. INTROD UCTION
Nous avons testé les différentes techniques de classement sur unetroisième population de virus de plantes, constituée par les virus filamenteux. Cet ensemblen'est actuellement pas pris en compte dans la classification des virus par l'ICTV (MATIHEWS,1982) qui ne différencie que les virus isométriques des virus hélicoïdaux, mais il est évident qu'ily a une différence de structure parmi les virus hélicoïdaux entre les virus à structure rigide ou enbâtonnet et les virus à structure filamenteuse (FRANCKI, 1981 ; MATIHEWS, 1982; GIBBS &HARRISON, 1975).
Nous avons réalisé cette étude sur une population de 49 virus (Tableau2.9.) répartis en 1 carlavirus transmis par puceron, 3 "carlavirus" transmis par mouche blanche, 3closterovirus, 13 potexvirus, 29 potyvirus et 1 virus non classé. Par rapport à la population devirus filamenteux utilisée dans la classification générale (chapitre 2.3.3.), nous avons écartéquelques potyvirus dont le FM est manifestement sous-estimé (§071 , §075, §083, §084,§089) ainsi que deux valeurs du potato virus X(PVX) (§183 et §184) pour les mêmes raisons.Nous avons gardé la seule valeur du potato virus S (§074) disponible, bien que le PM utilisépour le calcul de la CAA de la PC soit vraisemblablement sous-estimé, mais c'est le seul pointque nous ayons pour les carlavirus transmis par puceron. Par contre nous avons ajouté dans legroupe des potexvirus deux valeurs pour le PVX (§236 et §237), deux valeurs pour le potatoaucuba mosaic virus (§234 et §235). Dans le groupe de potyvirus nous avons ajouté une valeurpour l'Asystasia mottle virus (§252) et trois valeurs pour le Voandzeia distorsion mosaic virus(§253, §254, §255). Enfin nous avons un individu représentant un nouveau type de virusfilamenteux; le Rice stripe virus (RSV) (§241) (TORIYAMA, 1983).
Par ailleurs, étant donné que les virus à structure en bâtonnet et les virus àstructure filamenteuse sont classés dans l'ensemble "rod-shaped particles" ou virus hélicoïdauxde la classification reconnue par l'ICTV (MATIHEWS, 1982), nous avons également étudié cetensemble au point de vue de la CAA de leur PC. Nous verrons donc successivement lesclassifications obtenues sur les virus filamenteux seuls et sur les virus hélicoïdaux.
2.3.4.4.2. CLASSIFICATION DE 49 VIRUS FILAMENTEUX
Comme pour les autres ensembles de virus nous verrons successivementles résultats de l'analyse en composantes principales, puis des classifications ascendanteshiérarchiques et nous donnerons un tableau des distances totales.
2.3.4.4.2.1. ANALYSE EN COMPOSANTESPRINCIPALES SUR 49 VIRUSFILAMENTEUX.
Le tableau ci-dessous nous indique la répartition des valeurspropres (en %) des 8 premiers facteurs de l'analyse en composantes principales réalisée sur 49virus filamenteux. Les trois premiers facteurs représentent 61% de l'information totale.
FACTEUR %1 35%2 13%3 13%4 7%5 7%6 4%7 4%8 3%
Le tableau 6.1. représente les acides aminés corre léssignificativement avec chacun des facteurs et il donne le % de contribution de chacun d'eux sur
313
l'axe considéré. L'axe factoriel 1 est carrelé avec 9 acides aminés qui expliquent ce facteur à92%, l'axe factoriel 2 est représenté par 3 acides aminés qui expliquent 55%, le troisième 4acides aminés avec 66% et enfin le quatrième est correlé avec 3 acides aminés qui expliquent62% de l'information.
La figure 6.1. montre la dispersion des groupes de virusfilamenteux dans le plan factoriel 1-2. Tous les groupes sont séparés les uns des autres. Lesdeux axes contribuent tous deux à cette séparation, potexvirus et potyvirus se partagent lamajorité de la surface, le RSV (§241) occupe une position centrale, tandis que le PYS (§074)est rejeté à l'extérieur. Nous avons également figuré la position des potyvirus Africains qui tous.sans exception, occupent un pôle du nuage des potyvirus.
Le plan factoriel 1-3 (Fig. 6.2.) permet de très bien différencier lesclosterovirus et les potexvirus, alors que les carlavirus transmis par aleurodes et le RSV sontmélangés avec les potyvirus. Cependant on peut remarquer qu'à nouveau les potyvirusAfricains occupent le pôle inférieur de la sphère des potyvirus et que carlavirus et RSVn'interfèrent pas avec les potyvirus.
Par conséquent la figure 6.3., construite avec les axes factoriels 1,2 et 3 nous montre une répartition des groupes de virus filamenteux absolument parfaite, oùmême les potyvirus Africains sont individualisés. La figure 6.4. qui représente la répartition desindividus suivant les axes factoriels 2-3 permet de bien voir la position des groupes les uns parrapport aux autres.
Le facteur 4 (Ag. 6.5.) ne semble pas être discriminant quant à laséparation des virus en groupes et la figure 6.6. représentant l'espace suivant les axes 1-3-4doit beaucoup plus aux axes 1 et 3 qu'à l'axe 4. Ce fait est bien démontré par la figure 6.7. quimontre la répartition des virus suivant le~ axes factoriels 3 et 4.
L'axe factoriel 5 sépare très bien le RSV des autres virusfilamenteux (Fig. 6.8.) et la figure tridimensionnelle 6.9. nous montre la position des différentsgroupes suivant les axes factoriels 1-3-5.
Par conséquent l'axe factoriel 1 sépare les virus filamenteux endeux groupements:
- les potexvirus. les closterovirus et le PYS- les potyvirus, les cartavirus et le RSV.
Les autres facteurs permettent plus ou moins bien la partition desgroupes, mais toutes les représentations tridimensionnelles effectuées donnent une bonnereprésentation des groupes de virus filamenteux.
Il faut noter la grande dispersion des potexvirus qui estessentiellement due aux différentes valeurs du PVX (§073, §232. §236 et §237) et du PAMV(§233 et §234). Par rapport à l'ensemble du nuage des potexvirus les valeurs §236 et §237sont souvent marginales (Fig. 6.2.) de même que la valeur §234 du PAMV (Fig. 6.1. et 6.2.).
Nous pouvons aussi remarquer, et le fait est surprenant, quetoutes les valeurs des potyvirus Africains (17 individus sur 29) se retrouvent toujours dans undes pôles du nuage des potyvirus. Cette séparation est si évidente que nous "avonsmatérialisée sur tous les graphiques.
2.3.4.4.2.2. CLASSIFICATION ASCENDANTEHIERARCHIQUE DE 49 VIRUSFILAMENTEUX
2.3.4.4.2.2.1. PROGRAMME [CAH-2Co]
314
La figure 6.10. représente le dendrogramme obtenu avec49 virus filamenteux avec le programme [CAH-2Co]. Il y a une très nette séparation entre deuxsous-ensembles (d=O,78).
- celui des potexvirus et des closterovirus,- celui des potyvirus et des cartavirus.
Dans le sous-ensemble des potexvirus, les closterovirus sedifférencient très nettement et dans les potexvirus toutes les valeurs du PVX se retrouventdans la même classe. Le PVS venant s'intercaler dans les potexvirus.
Dans le sous-ensemble des potyvirus, les carlavirustransmis par aleurodes viennent s'intercaler entre les potyvirus Africains et les autres potyvirus.Le RSV se trouve dans le groupement des pptyvirus mais néanmoins bien démarqué. Il n'y aaucune valeur de potyvirus Africain dans le groupement des potyvirus non Africains maisinversement il y a une valeur pour le Pea seed-borne mosaic virus (§202) et une valeur pour leLettuce mosaic virus (§080) qui se trouvent dans le sous-groupe des potyvirus Africains. Parmices derniers il faut noter que l'Asystasia mottle virus. potyvirus non relié sérologiquement auxautres potyvirus Africains (THOUVENEL et al., 1983) n'est pas directement dans lesous-groupe de potyvirus Africains, bien qu'il soit dans le même sous-ensemble. Lesdifférentes valeurs pour un même virus, parmi les potyvirus Africains, se retrouventextrêmement proches dans le dendrogramme. Enfin la valeur de PAMV (§234) qui noussemblait mal située dans l'analyse en composantes principales est effectivement mal classéedans le dendrogramme.
Le dendrogramme obtenu avec le [CAH-2Co] est donc trèsclair et sans ambiguité. Les groupes sont tous très bien différenciés.
2.3.4.4.2.2.2. PROGRAMME [BMDP-2M]
Le dendrogramme bâti avec le programme [BMDP-2M] estdonné dans la figure 6.11. Il est constitué du groupe des closterovirus et d'individus isolésd'une part et de deux grands sous-ensembles d'autre part: les potexvirus et les potyvirus.
Parmi les individus isolés nous trouvons tout d'abord leRSV, puis le PVS, une valeur Idu PAMV (§234) et deux potyvirus : le Maize dwarf mosaic virus-B(§085) et l'Asystasia mottle virus (§252). Les closterovirus sont également parmi les virus isolés.
Dans le groupe des potexvirus les deux valeurs du PVX(§073 et §232) sont regroupées mais dissociées des deux autres valeurs (§236 et §237). Dansle groupe des potyvirus le sous-groupe des potyvirus Africains n'est pas aussi bien marqué queprécédemment, mais il existe néanmoins. Les deux valeurs du Guinea grass mosaic virus-C(§106 et §223) ne font pas partie du sous-ensemble des potyvirus Africains mais ils sontcependant dans l'ensemble des potyvirus.
Sur les 3 carlavirus transmis par aleurodes deux sontregroupés (§162 et §169) alors que le troisième est rejeté vers l'extérieur du sous-ensembledes potyvirus.
La figure 6.12. représente l'agrégation de CZEKANOVSKYréalisée avec la matrice des distances moyennes et elle montre bien la grande différence entrepotyvirus et potexvirus. Le tableau 6.2. donne la matrice des distances totales entre lesindividus.
2.3.4.4.3. CLASSIFICATION DE 80 VIRUS HELICOIDAUX
Si l'on se réfère à la classification des virus de "ICTV (MATTHEWS, 1982)il n'est pas fait de distinction entre les virus en bâtonnet ou rigides ("Rod-shaped") et les virus
315
filamenteux. On prend d'abord comme critère de sélection le fait que le génome soit sur un seulbrin d'ARN, ou sur deux brins, ou encore sur 3 brins, puis on prend en considération lalongueur des particules virales. Nous avons vu dans le chapitre 2.3.3.2. qu'il était possible dedistinguer les structures des particules virales uniquement par la CAA de leur PC, c'est pourquoinous avons étudié les virus des trois types structuraux séparément.
Cependant. afin de nous placer également dans l'optique de l'ICTV nousavons aussi fait une étude sur 80 virus hélicoïdaux. Cette population de virus hélicoïdaux estcelle qui fut employée pour le classification multidimensionnelle et pour l'analyse discriminante,dont la liste se trouve dans le tableau 1de la classification multidimensionnelle.
Etant donné qu'il s'agit d'une étude de comparaison entre deuxensembles de virus déjà étudiés nous n'avons réalisé que l'analyse en composantes principaleset les classifications ascendantes hiérarchiques sur les 80 virus hélicoïdaux.
2.3.4.4.3.1. ANALYSES EN COMPOSANTESPRINCIPALES DE 80 VIRUS HELICOIDAUX
La figure 6.13. indique la répartition des groupes de virus selon leplan factoriel 1-2 qui représente 62% de l'information. Dans toutes les figures de cette étudenous avons représenté les groupes de virus par des volumes englobant toutes les valeurs desindividus du groupe considéré. Eu égard aux conclusions des travaux précédents nous avonsvolontairement abandonné les valeurs des individus qui sont toujours mal classés comme le§183 et le §184 pour le PVX ou les valeurs (§071, §072. §075, §083 et §084..] pour lespotyvirus dont le PM de la PC est largement sous-évalué.
Le plan factoriel 1-2 permet donc à lui seul de séparerpratiquement tous les groupes de virus.
Le plan factoriel 1-3 (Fig. 6.14.) qui ne contient que 55% de lavariabilité est encore tout à fait clair quant à la séparation des groupes. Cette fois c'est le Barleystripe mosaic virus BSMV (§182) et Tobacco rattle virus (TRV, §061) qui sont mélangés avec lespotexvirus.
La figure 6.15. nous montre 70% de la variabilité et visualise. entrois dimensions, la complète séparation de tous les groupes de virus hélicoïdaux.
La figure 6.16. qui représente la disposition des nuages des virushélicoïdaux sur le plan factoriel 2-3, peut aider à l'interprétation de la profondeur de champ de lafigure en trois dimensions.
La figure 6.17. donne la répartition des individus dans le planfactoriel 1-4 et la figure 6.18. montre la séparation des groupes dans l'espace 1-3-4.
Dans les deux schémas tridimensionnels, potexvirus. potyvirus etcarlavirus occupent une même partie de l'espace choisi tandis que les virus en bâtonnetoccupent l'autre partie.
2.3.4.4.3.2. CLASSIFICATIONS ASCENDANTESHIERARCHIQUES DE 80 VIRUSHELICOIDAUX
2.3.4.4.3.2.1. PROGRAMME [CAH-2Co]
La figure 6.19. montre que le dendrogramme est divisé endeux sous-ensembles (d=100%) comprenant:
316
- les potyvirusle PCVle BSMV
- les potexvirusles tobamovirusles cartavirusleBNYWleTRV
Tous les virus sont correctement classés sauf le BSMV quiest intégré aux potyvirus, le White clover mosaic virus (WCMV, §026 et §231) qui est mélangéavec les carlavirus tandis que le BNYW (§046) et le TRV sont inclus dans les potexvirus.
On peut noter que les quatre valeurs du PVX sont rangéesdans la même classe qui est à 10% de dissimilitude des autres potexvirus. Dans cetteclassification ascendante hiérarchique le CCV est plus proche du BNYVV que du sous-groupeCGMMV des tobamovirus.
Enfin on peut remarquer que le BSMV et le PCV sont trèsdifférents de tous les autres tobamovirus (d = 0,93).
2.3.4.4.3.2.2. PROGRAMME (CAH-3]
La figure 6.20. montre le dendrogramme obtenu et l'onpeut voir qu'il est divisé en deux sous-ensembles très distincts :
- d'une part les potyvirus et les cartavirus,- d'autre part, les tobamovirus,
-les potexvirus,-les potyvirus au PM de la PC sous-estimée,-les autres virus en bâtonnet.
Il faut noter que les individus PVX (§183 et §184) sontsitués comme dans la classification multidimensionnelle à chaque extrémité de l'espace et doncmal classés.
Il Ya à nouveau séparation des potyvirus Africains dans lenuage des potyvirus. Les carlavirus transmis par aleurodes sont situés entre les deuxsous-groupes de potyvirus, ainsi d'ailleurs que le Guinea grass rnosaic virus-C (§1 06-223).
Enfin le Chara corallina virus (§052) est à nouveau trèsproche du sous-groupe des tobamovirus [CGMMV-CV4].
Les 2 classifications ascendantes hiérarchiques réaliséesconcordent dans le fait que les potyvirus (avec ou sans les individus ayant un PM de la PCsous-évalué) sont bien différenciés des autres virus hélicoïdaux. Ce qui différencie les 2classifications ascendantes hiérarchiques, c'est que dans un cas, ce sont les virus en bâtonnetnon classés dans les tobamovirus qui viennent rejoindre le sous-ensemble [Potyvirus] alors quedans l'autre cas ce sont les carlavirus transmis par mouches blanches.
Cependant il faut noter que les classifications ainsiobtenues sont en accord avec celles faites séparément pour les deux types de virus. Les virussont bien classés dans les dendrogrammes et ce qui change c'est l'arrangement des groupes àl'intérieur des grands sous-ensembles.
317
2.3.4.4.4. DISCUSSION • CONCLUSION
Nous avons vu successivement la classification de 49 virus filamenteux,puis la classification de 80 virus hélicoïdaux suivant la CAA de leur PC.
Les différentes analyses faites sur 49 virus filamenteux nous ont montréque la CAA de leur PC était spécifique du groupe considéré et même , dans le cas despotyvirus, du sous-groupe. En effet il est tout à fait possible de ranger tous les potyvirus isoléset identifiés en Afrique dans la même partie du nuage des potyvirus. Les nuages des potyviruset surtout des potexvirus sont très larges et distendus, du fait du nombre d'individus et de ladisparité quant au PM des PC, mais il est cependant possible de les différencier.
Quelles que soient les classifications réalisées les closterovirus sonttoujours très isolés des autres virus filamenteux, les carlavirus transmis par mouches blanchessont toujours dans les potyvirus alors que le PVS (carlavirus transmis par pucerons) est toujoursproche des potexvirus. Mais dans ce dernier cas nous n'avons qu'un seul individu, il faut doncêtre réservé quant aux conclusions.
Le seul exemple de virus "filamenteux branchésH présent est le RSV(§241 ), il est souvent classé dans l'ensemble des potyvirus et il occupe une position centraledans les classifications multidimensionnelles. Il se distingue très facilement des potyvirus surcertains axes factoriels, comme l'axe nOS. Mais là aussi nous n'avons qu'un seul individu et il fautêtre prudent.
Par conséquent si nous considérons les virus filamenteux seuls, lasituation est très claire, pour peu qu'on ne prenne pas en compte les CAA des PC faites avecdes PM sous-évalués (§183), et il est donc très facile de distinguer les différents groupesfilamenteux suivant la CAA de leur PC.
Dans l'étude faite sur 80 virus hélicoïdaux nous aboutissons exactementaux mêmes conclusions. Simplement, du fait de la proximité des deux ensembles [virusfilamenteux] et [virus en bâtonnet], des inter-relations existent qui se traduisent au niveau desclassifications ascendantes hiérarchiques par des mélanges apparents entre les deuxensembles. Mais il est évident, sur les classifications multidimensionnelles réalisées (Fig. 6.15et 6.19.), que ces deux ensembles sont proches mais distincts. Fait qui fut d'ailleurs prouvé parl'analyse discriminante réalisée sur les différents groupements.
La CAA des PC ne fut jamais utilisée pour comparer les virus filamenteuxentre eux. MOGHAL & FRANCKI (1976) dans leur étude sur la classification des potyvirus, ontpris ce critère en considération. Ils ont conclu que, abstraction faite des CAA erronées, cest àdire calculées avec des PM sous-évalués en raison de la dégradation très rapide de la PC, cecritère pourrait être retenu pour comparer les potyvirus entre eux. Ce concept fut repris parRANDLES et al. (1980) pour classer une souche de potyvirus (BYMV-S) ayant une relationbiologique et sérologique avec le BYMV-Q. Ces auteurs ont pu ainsi montrer que cette soucheétait, par la CAA de sa PC. plus proche du groupement [Pea mosaic virus (PMV) - Sweet peamosaic virus (SPMV)] que du groupement BCMV (Fig. 6.21.). Ces auteurs concluent à lavaladité du critère de la CAA des PC pour classer les souches de potyvirus et ils mettent cecritère au même niveau que l'utilisation des inclusions cytoplasmiques (CHRISTIE &EDWARDSON.1977).
Dans les classifications ascendantes hiérarchiques que nous avonsréalisées (Fig. 6.10., 6.12.,6.19., et 6.19.) nous retrouvons toujours un groupement [BeanCommon mosaic virus (BCMV) - Passionfruit woodiness virus (PWV)] et un groupement [Beanyellow mosaic virus (BYMV)]. Le Lettuce mosaic virus (LMV) étant soit totalement isolé([CAH-2Co] pour l'ACP-49) soit associé au [PWV-BCMV] ([CAH-3) pour l'ACP-80), ou encoreconfondu avec le Potato virus Y et le BYMV ([CAH-2Co] pour l'ACP-80).
Si l'on considère la figure 6.21. où nous avons rangé nos dendrogrammeset celui de RANDLES et aL, allant du plus simple au plus compliqué, il est clair que certaines
318
associations sont très stables comme [PWV-BCMV] ou [PMV-SPMV-BYMV] alors que d'autressont instables (SCMV, LMV et PVY). Une des raisons de ces changements tient bien sûr à laméthode utilisée qui définit la métrique choisie et l'algorithme, mais aussi le degré dedissimilarité (distance entre individus) qui est défini par la méthode statistique mais égalementpar la population d'individus utilisée. En effet lorsque l'on compare tous les virus filamenteuxensemble ou seulement quelques potyvirus , il n'y a pas le même degré de sensibilité et il peutdonc y avoir interférence entre les classifications établies. Cette dernière raison explique ladifférence entre le dendrogramme [CAH-2Co] sur l'ACP-SO et les résultats de RANDLES et al.(19S0) obtenus avec une classification hiérarchique, qui utilise le MULTCLASS PROGRAM deLANCE & WILLIAMS (1967) et faite sur seulement 9 individus.
Nous retrouvons donc avec les virus filamenteux en général et une partiedes potyvirus en particulier, les mêmes difficultés qu'avec les autres ensembles de virus (virusisométriques et virus en bâtonnet), en ce qui concerne l'arrangement des groupes de virusdans de grands ensembles.
MOGHAL & FRANCKI (1976) concluaient également qu'il semblait y avoirune corrélation entre les distances entre individus avec le critère de la CAA de la PC et lesdistances sérologiques des mêmes individus, mais cette hypothèse ne fut établie qu'avec descoefficients de corrélation de Pearson, il faut donc la considérer avec prudence.
Cette hypothèse est effectivement vérifiée dans le cas du groupement[BYMV] mais elle ne l'est pas dans le cas du groupement [PWV). Nous manquons, en fait, dedonnées sérologiques et de CAA de PC sur les mêmes individus, si possible réalisées dans lemême laboratoire. Nous pouvons néanmoins ajouter que les potyvirus Africains sont toussérologiquement reliés entre eux (FAUQUET & THOUVENEL, 1980). Seull'Asystasia mottlevirus (AsysMoV, §252) (THOUVENEL et al., 1982) ne l'est pas et de plus nous n'avons pastrouvé de relations sérologiques avec Jes autres potyvirus (FAUQUET & THOUVENEL, 1980).Dans les classifications obtenues avec la CAA de leurs PC, les potyvirus Africains forment unsous-groupe dans le groupe des potyvirus et l'AsysMoV (§252) est le plus éloigné du nuagedes potyvirus (Fig. 6.7.). Ce ne sont pour le moment que des indications qu'il faudrait vérifier.
Par conséquent dans l'ensemble les résultats présentent une grandehomogénéité et il est évident que la CAA de la PC des virus filamenteux ou encore de virushélicoïdaux est spécifique du groupe de virus considéré.
319
2.3.4.4. FIGURES
FACTEUR 1 FACTEUR 2 FACTEUR 3 FACTEUR 4
AA ACP-49 AA ACP-49 AA ACP-49 AA ACP-49
COR CONT COR CONT COR CONT COR CONTGLU 830 13% ALA 589 25% TRP 410 25% SER 416 31%ASP 797 13% PHE 371 16% LEU 309 19% GLY 213 16%TYR 787 12% PRO 316 14% CYS 339 15% CYS 202 15%HIS 642 10% PHE 259 11 %ARG 634 10%MET 598 10%GLY 504 8%LYS 487 8%VAL 385 6%
TOTAL 92% TOTAL 55% TOTAL 66% TOTAL 62%
Tableau 6.1. : Comparaison sur les 4 premiers facteurs des analyses en composantesprincipales réalisées avec 49 virus de plantes filamenteux, des acides aminés corréléssignificativement, ainsi que que de leur contributions respectives. COR indique la corrélation del'acide aminé avec le facteur (x1000) et CONT indique la contribution de cet acide aminé sur lefacteur considéré (en %).
323
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Figure 6.1. : Graphique bidimensionnel montrant la répartition des individus suivant les axesfactoriels 1 et 2 d'une analyse en composantes principales portant sur 49 virus de plantes.filamenteux, comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Cesaxes représentent 48% de "infonnation. La correspondance entre les numeros et les noms desvirus se trouve dans le tableau 2.9.
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Figure 6.2. : Graphique bidimensionnel montrant la répartition des individus suivant les axesfactoriels 1 et 3 d'une analyse en composantes principales portant sur 49 virus de plantes,filamenteux, comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Cesaxes représentent 48% de l'information. La correspondance entre les numeros et les noms desvirus se trouve dans le tableau 2.9.
326
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Figure 6.3. : Représentation tridimensionnelle montrant la répartition des individus suivant lesfacteurs 1, 2 et 3 d'une analyse en composantes principales portant sur 49 virus de plantes.filamenteux, comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Cesaxes représentent 61% de l'infonnation. La correspondance entre les numeros et les noms desvirus se trouve dans le tableau 2.9.
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Figure 6.4. : Graphique bidimensionnel montrant la répartition des individus suivant Jes axesfactoriels 2 et 3 d'une analyse en composantes principales portant sur 49 virus de plantes.filamenteux, comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Cesaxes représentent 26% de l'information. La correspondance entre les numeros et les noms desvirus se trouve dans le tableau 2.9.
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Figure 6.5. : Graphique bidimensionnel montrant la répartition des individus suivant les axesfactoriels 1 et 4 d'une analyse en composantes principales portant sur 49 virus de plantes,filamenteux, comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Cesaxes représentent 42% de l'information. La correspondance entre les numeros et les noms desvirus se trouve dans le tableau 2.9.
329
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Figure 6.6. : Représentation tridimensionnelle montrant la répartition des individus suivant lesfacteurs 1, 3 et 4 d'une analyse en composantes principales portant sur 49 virus de plantes,filamenteux, comparés par la composition en acides aminés de Jeur protéine capsidaire. Cesaxes représentent 55% de l'information. La correspondance entre les numeros et les noms desvirus se trouve dans le tableau 2.9.
330
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Figure 6.7. : Graphique bidimensionnel montrant la répartition des individus suivant les axesfactoriels 3 et 4 d'une analyse en composantes principales portant sur 49 virus de plantes,filamenteux, comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Cesaxes représentent 20% de l'information~ La correspondance entre les numeros et les noms desvirus se trouve dans le tableau 2.9.
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Figure 6.8. : Graphique bidimensionnel montrant la répartition des individus suivant les axesfactoriels 1 et 5 d'une analyse en composantes principales portant sur 49 virus de plantes,filamenteux, comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Cesaxes représentent 42% de l'information. La correspondance entre les numeros et les noms desvirus se trouve dans le tableau 2.9.
332
POTY
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-.......--_0
POTEX
1
Figure 6.9. : Représentation tridimensionnelle montrant la répartition des individus suivant lesfacteurs 1, 3 et 5 d'une analyse en composantes principales portant sur 49 virus de plantes.filamenteux, comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Cesaxes représentent 55% de l'information. La correspondance entre les numeros et les noms desvirus se trouve dans le tableau 2.9.
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Figure 6.10. : Dendrogramme d'une classification ascendante hiérarchique réalisée avec leprogramme [CAH-2Co) avec 49 virus de plantes filamenteux, en utilisant comme critère lacomposition en acides aminés de leur protéine capsidaire.
334
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Figure 6.11. : Dendrogramme d'une classification ascendante hiérarchique réalisée avec leprogramme [BMDP-2M] avec 49 virus de plantes filamenteux, en utilisant comme critère lacomposition en acides aminés de leur protéine capsidaire.
335
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Figure 6.12. : Agrégation de CZEKANOVSKI à partir d'une matrice de distances totales entreles individus représentant 49 virus de plantes filamenteux, comparés par la composition enacides aminés de leur protéine capsidaire.
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Figure 6.13. : Graphique bidimensionnel montrant la répartition des individus suivant les axesfactoriels 1 et 2 d'une analyse en composantes principales portant sur 80 virus de plantes,hélicoïdaux, comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Cesaxes représentent 63% de l'information. la correspondance entre les numeros et les noms desvirus se trouve dans le tableau 2.9.
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Figure 6.14. : Graphique bidimensionnel montrant la répartition des individus suivant les axesfactoriels 1 et 3 d'une analyse en composantes principales portant sur 80 virus de plantes.hélicoïdaux, comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Cesaxes représentent 57% de l'information. La correspondance entre les numeros et les noms desvirus se trouve dans le tableau 2.9. .
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Figure 6.16. : Graphique bidimensionnel montrant la répartition des individus suivant les axesfactoriels 2 et 3 d'une analyse en composantes principales portant sur 80 virus de plantes,hélicoïdaux, comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Cesaxes représentent 22% de l'information. La correspondance entre les numeros et les noms desvirus se trouve dans le tableau 2.9.
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Figure 6.15. : Représentation tridimensionnelle montrant la répartition des individus suivant lesfacteurs 1, 2 et 3 d'une analyse en composantes principales portant sur aD virus de plantes,hélicoïdaux, comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Cesaxes représentent 71 % de "information. La correspondance entre les numeros et les noms desvirus se trouve dans le tableau 2.9.
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Figure 6.17. : Graphique bidimensionnel montrant la répartition des individus suivant les axesfactoriels 1 et 4 d'une analyse en composantes principales portant sur 80 virus de plantes.hélicoïdaux, comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Cesaxes représentent 55% de l'information. La correspondance entre les numeros et les noms desvirus se trouve dans le tableau 2.9.
340
1
Figure 6.18. : Représentation tridimensionnelle montrant la répartition des individus suivant lesfacteurs 1, 3 et 4 d'une analyse en composantes principales portant sur 80 virus de plantes,hélicoïdaux, comparés par la composition en acides aminés de leur protéine capsidaire. Cesaxes représentent 63% de l'information. la correspondance entre les numeros et les noms desvirus se trouve dans le tableau 2.9.
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Figure 6.19. : Dendrogramme d'une classification ascendante hiérarchique réalisée avec leprogramme [CAH-2Co] avec 80 virus de plantes hélicoïdaux, en utilisant comme critère laC?mposition en acides aminés de leur protéine capsidaire.
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TDDN1D
TDDRA
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TDDN1D
POTY
HORDiI
POTY
FWlD
Figure 6.20. : Dendrogramme d'une classification ascendante hiérarchique réalisée avec Jeprogramme (CAH-3] avec 80 virus de plantes hélicoïdaux, en utilisant comme critère lacomposition en acides aminés de leur protéine capsidaire.
343
Lt'lV
PVY
SCt'lV
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LMV Lt'lV
SCt'lV
IIIICAH-2CoJ RANDLES et el. ICAH-2CoJ
ACP-BO ACP-9 ACP-49
ICAH-3J
ACP-BO
18t'1DP-7t'1J
ACP-BO
Figure 6.21. : Comparaison des dendrogrammes obtenus par divers auteurs et grâce àdifférentes techniques sur la même population de virus filamenteux: utilisation desprogrammes [CAH-2Co], [CAH-3], [BMDP-2M] et résultats de RANDLES et al., 1980.
345
e
1
32
Fig. 7. Thrce-dimensional diagram representing a principal co-ordinatesclassification of nine Icgume-infccting potyviruses, computcd from theircoat protein amino acid compositions (Table 2). The diamcters of thecirclcs indicate their rclative positions in thc Ihird dimcnsion. Dimcnsion1 is positivel)' correlatcd (P = 0·01) with isolcucine and glutamatecontcnts, and negatively corrclatcd with aspartate contents. Dimension 2is positivcly corre1i1tcd (P = 0·01) with alanine contcnts and negativc/ywith leucine contcnts. Dimension 3 is positively correlatcd(P = 0·02--{)·0/) with valine contcnts. The arrows point in the directionof positive correlation. Thcse threc dimensions represent 70% ofinformation in the c1assitication.
Figure 6.22. : Représentation tridimensionnelle des résultats d'une analyse en coordonnéesprincipales, réalisée sur 9 potyvirus de légumineuse et comparés par la composition en acidesaminés de leur protéine capsidaire. selon RANDLES et aL, (1980).
346
Tableau 6.2. : Matrice des distances totales entre 49 virus de plantes filamenteux, comparés parla composition en acides aminés de leur protéine capsidaire.
347
1
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351
2.3.4.5. DISCUSSION· CONCLUSION
Nous avons vu successivement la classification des virus isométriques, enbâtonnet et filamenteux et de plus nous avons testé l'ensemble [virus en bâtonnet et virusfilamenteux]. Une très grande homogénéité des résultats ressort de cette étude, tant au niveaudes méthodes statistiques employées, qu'au niveau des individus classés.
Ce sont toujours les mêmes individus qui sont "mal classés", c'est à dire qui nerejoignent pas le groupe normalement attendu. Ces virus peuvent être "mal classés" pour deuxsortes de raisons:
. - soit le PM de leur PC est mal évalué et la CAA de leur PC exprimée ennombre de résidus par molécule, est fausse; c'est le cas du plus grand nombre d'individus "malclassés", notamment le PVX (§183 et §184) ou encore les potyvirus PCY (§075, §083 et §089),TEV (§071 , §084) ou TuMV (§072, §086). On peut aisément vérifier cette affirmation par le faitque ces individus se retrouvent bien classés dans les plans factoriels 2-3 ou dans les(CAH-2Co],
- soit l'individu est "mal classé" par rapport aux autres individus du mêmegroupe sans que l'on puisse en connaître la raison précise. Dans ce cas il faudra avoir d'autresvaleurs pour ce même virus ou d'autres individus du même groupe pour décider de laclassification de ce groupe. Ce fut le cas du Peanut stunt virus (PSV) (§204) qui tout au long denotre étude était mal classé et ne comptait qU'un seul représentant. Lorsque nous avonsaugmenté considérablement le nombre des représentants des cucumovirus, nous avonsprécisé l'emplacement de ce groupe dans les classifications. Il fut ainsi possible de voir que lePSV (§204) ne rejoignait pas les cucumovirus, ceci en grande partie en raison du PM de sa PC.
Les méthodes statistiques employées nous ont permis d'obtenir pour chaqueméthode et pour chaque ensemble, les mêmes résultats, à savoir:
- Les ACP sont très informatives et très claires dans l'espace 1-2-3. Elles le sontsouvent également dans l'espace 2-3-4 ou 1-3-4, 1-2-4 ou encore 1-2-5.
- Les classifications ascendantes hiérarchiques réalisées avec le programme(CAH-2Co] sont presque parfaites quant au groupement des individus, même des individushabituellement mal classés.
- Les classifications ascendantes hiérarchiques bâties avec le programme(CAH-3] sont aussi valables que les précédentes, abstraction faite de la prise en compte du PMdes PC.
- Si les classifications ascendantes hiérarchiques précédentes sont homogènesen ce qui concerne le groupement des individus, elles se différencient les unes des autres parl'arrangement de ces groupements, les uns par rapport aux autres, et par le niveau dedissimilarité qui les sépare.
- Les classifications ascendantes hiérarchiques faites avec le programme(BMDP-2M] ont montré de grandes divergences par rapport aux précédentes. Elles onttendance à éhainer les individus au groupe précédemment formé, plutôt qu'à structurerdirectement des groupes. Néanmoins nous retrouvons les groupements les plus importants quisont présents dans les autres classifications ascendantes hiérarchiques.
- Les agrégations de CZEKANOVSKI permettent de visualiser les classificationsascendantes hiérarchiques et les relations entre les groupes. Elles sont d'autant plus claires etutiles que les ensembles étudiés sont petits, c'est le cas de celle effectuée sur les virus enbâtonnet.
- Les matrices de distances totales entre individus sont données ici à titreindicatif. C'est actuellement la seule possibilité connue de quantifier la distance qui sépare deuxvirus donnés, surtout s'ils n'appartiennent pas au même groupe. Bien sûr cette distance n'est
353
sans doute pas plus valable qu'une autre distance et il ne faut pas oublier qu'elle a été établieuniquement avec la CAA de pc.
Nous avons vu que les résultats de cette étude sont relativement en accord avecceux précédemment publiés qui portaient sur l'étude des tobamovirus (GIBBS, 1977), destymovirus (PAUL et al., 1980) ou des potyvirus (RANDLES et al., 1980). Les différences quel'on peut observer peuvent provenir de la différence d'échelle d'étude. Ces travaux portaientsur un groupe de virus, alors que notre étude est faite sur des ensembles de groupes, qui ontdonc des inerties différentes, inerties qui influent sur les composantes des nuages de points etsur les distances entre individus.
Les différentes méthodes utilisées sont complémentaires les unes des autres, etc'est seulement les résultats dans leur ensemble qui nous informent sur la classification desvirus de plantes selon la CAA de leur PC.
Les conclusions que ('on peut tirer de l'étude sur la classification des virus deplantes par ensembles de virus sont les mêmes que celles que l'on peut tirer de l'étude de('ensemble des virus. à savoir:
• les méthodes statistiques utilisées sont indépendantes des résultats etcomplémentaires dans leur information.
• la CAA des PC de virus de plantes est hautement spécifique du groupe considéré,les groupes étant établis selon la classification de l'ICTV.
354
2.3.5. DISCUSSION - CONCLUSION
2.3.5. DISCUSSION· CONCLUSION
Nous avons donc utilisé le critère de la CAA des PC de virus de plantes, à deux niveaux:
• pour l'ensemble des virus- pour des ensembles de virus définis par la structure des particules.
Nous aurions pu également descendre à un niveau plus bas, c'est à dire tester ce critèresur les groupes de virus, mais d'une part ce n'était pas ici notre propos et d'autre part il existepeu de groupes comptant suffisamment d'individus pour que "on puisse le faire. Rappelonsque notre but initial est de voir si la CAA des PC de virus de plantes est un critère valable,
.suffisant et/ou nécessaire pour établir une classification.
Avant de commencer cette étude, nous disposions de deux types de renseignements :- des classifications réalisées sur tous les virus et où il ne semblait pas y
avoir une quelconque organisation (TREMAINE & ARLGYLE, 1968: GIBBS, 1969),- des classifications réalisées sur des petits ensembles de virus : les
tobamovirus (GIBBS, 1976; 1977: 1980), les tymovirus (PAUL et aL, 1980), quelques potyvirus(RANDLES et aL, 1980) et les tricomavirus (DALE et aL, 1984).
Compte tenu des éléments indiqués dans l'introduction (2.1.) nous avons donc décidéde reprendre ce concept et de le tester sur le plus grand nombre de virus possible enemployant diverses méthodes statistiques.
Avant de conclure sur l'ensemble des résultats obtenus nous allons d'abord comparerles diverses méthodes utilisées et les résultats obtenus.
COMPARAISON DES ANALYSES EN COMPOSANTES PRINCIPALES
Pour mieux cerner les rapports et les relations qui existent entre les classificationsmultidimensionnelles dèjà faites, soit sur tous les virus dans leur ensemble, soit sur différentsensembles de virus, nous avons comparé les résultats des analyses en composantesprincipales. Pour ce faire nous avons d'abord comparé les acides aminés corrélés avec les axesfactoriels 1 de chaque analyse en composantes principales (Tableau 7.1.). Plusieursconstatations s'imposent :
- Pour expliquer à peu près le même pourcentage de l'axe factoriel 1 desanalyses en composantes principales (de 80 à 94%), il faut à peu près le même nombre d'acidesaminés, lorsque l'on passe de l'ensemble de tous les virus (11 acides aminés), aux virusisométriques (12 acides aminés), aux virus en bâtonnet (11 acides aminés) et aux virusfilamenteux (9 acides aminés). C'est surtout la nature des acides aminés qui change: sur les 11acides aminés nécessaires dans l'analyse en composantes principales sur tous les virus, 7seulement sont encore significativement corrélés avec le facteur 1 de l'analyse en composantesprincipales sur les virus filamenteux.
- Si l'on trace une matrice de corrélation entre les acides aminés communsà tous les facteurs 1, de toutes les analyses en composantes principales réalisées, seules deuxpopulations de virus proches ont des coefficients significatifs: comme celle réalisée sur tous lesvirus ensemble (ACP-167 et ACP-135), ou sur les virus isométriques (ACP-47 et ACP-79), ouencore sur les virus en bâtonnet (ACP-32 et ACP-37).
357
FACTEUR 1 FACTEUR 1 FACTEUR 1
M ACP-47 ACP-79 M ACP-32 ACP-37 ACP-49
COR CONT COR CONT COR CONT COR CONT COR CONT~P 736 111 704 121 HIS 896 131 964 121 GLU 830 131GLY 674 101 585 101 eLY 816 121 905 111 MP 797 131VAL 665 101 642 111. MP 724 101 725 91 TYR 787 121GLU 592 91 535 91 ARG 669 91 923 111 HIS 642 101ALA 539 81 306 51 GLU 593 81 682 81 ARG 634 101TYR 527 81 379 71 LEU 573 81 587 71 MET 598 101THR 504 71 397 71 ALA 554 81 469 61 GLY 504 81ARG 479 71 300 51 VAL 500 71 617 71 LYS 487 81LEU 438 61 477 81 THR 470 71 656 81 VAL 385 61LYS 363 61 378 71 PRO 426 61 632 81PHE 350 51 342 61 LYS 394 61SER 336 51 331 61
TOTAL 911 931 TOTAL 941 871 TOTAL 921
Tableau 7.1. : Comparaison de la nature et de la corrélation des acides aminés sur le facteur 1des différentes analyses en composantes principales réalisées sur les ensembles de virus deplantes en fonction de la structure des particules virales; les virus isométriques (ACP-47 etACP-79), en bâtonnet (ACP-32 et ACP-37) et filamenteux (ACP-49). COR est le coefficient decorrélation de l'acide aminé considéré avec le facteur 1 (X 1000) et CONT est le pourcentage decontribution de cet acide aminé au facteur 1.
358
ACP 135 ACP 167 ACP47 ACP 79 ACP 32 ACP 37 ACP 49ACP 135ACP 167 750**ACP47 300 200ACP 79 250 440 850**ACP32 50 200 650* 110ACP37 4 200 490 400 740"ACP 49 350 350 130 30 330 20
Il faut noter également qu'un coefficient positif, R =0,65 existe entre les facteurs 1 del'ACP-47 des virus isométriques et de l'ACP-32 des virus en bâtonnet.
- Une comparaison identique pour les facteurs 2, 3 et 4 est absolumentimpossible car pratiquement tous les acides aminés changent.
Par conséquent les premiers facteurs des analyses en composantes principales sontdifférents d'une population à l'autre. En d'autres termes l'allongement maximum des nuages,dans toutes les dimensions de l'hyper-espace, n'est pas le même pour toutes les populationsde virus. Il y a donc une influence des populations sur la classification multidimensionnelle desvirus.
Cependant, si nous comparons la corrélation globale de chaque acide aminé sur les troispremiers axes pour chaque analyse en composantes principales, il devient possible de dresserune nouvelle matrice de corrélation.
ACP 167 ACP 135 ACP47 ACP 79 ACP32 ACP37 ACP 49ACP 167ACP 135 480*ACP47 500* 230ACP 79 530* 90 260ACP 32 550* 320 650** 670**ACP37 390 70 370 570* 660**ACP49 630** 590* 4 240 260 260
Cette fois il est clair que les corrélations sont plus nombreuses et plus significatives. Sil'on réarrange cette matrice, des populations les plus corrélées au moins corrélées, il est évidentque les deux analyses en composantes principales sur les virus isométriques de même quecelles réalisées sur les virus en bâtonnet, sont assez bien corrélées avec l'analyse encomposantes principales effectuée sur 167 virus.
Par ailleurs il semble que ce soit le nuage des virus en bâtonnet qui soit le plus prochede celui de l'ensemble des virus, puis le nuage des virus filamenteux et enfin celui des virusisométriques. Mais, encore une fois, la population choisie, de par son inertie, va influer sur lescomposantes du nuage considéré.
Dans cette comparaison des composantes principales des nuages de virus on peutdonc dire qu'une assez grande homogénéité existe sur le premier facteur qui dans tous les casreste un axe de masse (il est représenté par 9 à 12 acides aminés). Par contre les facteurs l, 2, 3et 4 varient d'un ensemble viral à un autre, mais néanmoins l'espace tridimensionnel 1-2-3 resteà nouveau assez homogène d'une population à une autre.
Dans tous les cas les trois premiers facteurs représentent de 62 à 75% de l'information,ce qui est une excellente représentation pour un hyper-espace à 18 dimensions.
Dans toutes les analyses en composantes principales, il fut possible d'obtenir uneclassification multidimensionnelle des virus de plantes selon la CM de leur PC, dans les troispremiers fact"urs, souvent même dans les quatre premiers, voire dans le cinquième facteur!Ceci montre ( Je la CM des PC est réellement spécifique des groupes de virus et, sans doute,
359
même des individus. La plupart du temps l'espace factoriel 2-3-4 ne représente que 25 à 30%de la variabilité et il est néanmoins possible d'y visualiser des groupes de virus isolés les uns desautres.
Nous avons vu comment l'adjonction d'individus pouvait modifier le nuage considéré etdonc les composantes de ce nuage. Mais nous avons aussi vu que les groupes bienreprésentés par le nombre d'individus et bien identifiés, restaient stables d'une analyse àl'autre.
Nous avons montré comment les nuages de deux populations pouvaients'interpénétrer, sans pour autant se mélanger anarchiquement. Si "on tente, par l'imagination,de rassembler les images construites pour chaque ensemble de virus (isométrique. enbâtonn~t et filamenteux) il n'est pas impossible d'obtenir un schéma proche de celui obtenuavec la' totalité des individus (voir Fig. 1. dans 2.3.3.). Il Y a donc séparation des groupes les unspar rapport aux autres, mais il n'y a pas de différenciation suivant un critère particulier comme lastructure, le mode de transmission, les relations sérologiques...Les groupes les mieuxidentifiés sont les tobamovirus, les tymovirus, les potyvirus et les tombusvirus. Les potexvirusoccupent une position relativement centrale ainsi que la quasi-totalité des "tricornaviridœ"(cucumovirus, bromovirus, i1arvirus et AMV-group).
Les analyses en composantes principales sont donc des outils statistiques performants,fiables et extrêmement informatifs. Il s'agit de méthodes uniquement descriptives mais quipermettent en plus de hiérarchiser les caractères de classification. Elles mènent à la réalisationde classifications multidimensionnelles, polythétiques et phénotypiques.
Elles ont l'avantage de positionner les groupes de virus dans trois dimensions (au choix)ce qui par rapport à toute autre classification est beaucoup plus performant et donc plusinformatif. Aucune autre classification ne permet d'aboutir à ce résultat. Elles ont lesinconvénients de leurs avantages, c'est à dire d'être spatiales et donc difficiles à représenter, àmaîtriser et à quantifier. Elles ont aussi l'inconvénient de changer de composantes en fonctionde la population analysée, mais il faut admettre que disposer, d'un outil qui s'adapte auxindividus à analyser pour décrire une population, représente inversement un véritableavantage.
ANALYSE DISCRIMINANTE
Pour cette analyse il n'y a pas de comparaison à établir puisque nous ne l'avonsutilisée qu'à une seule occasion : sur l'ensemble des virus de plantes, mais avec différentsgroupements. Les résultats sont très clairs et sans ambiguité : La CM des PC peut trèsfacilement discriminer les virus:
- suivant la forme de leurs particules: isométrique, en bâtonnet et filamenteux;- suivant leur mode de transmission parmi neuf possiblités ;- suivant leur groupement dans la classification de l'ICTV parmi 23 groupes de virus.
Cette analyse prouve en fait que les conclusions données dans l'analyse encomposantes principales sur l'ensemble des virus sont valables. Cette analyse, à partir desgroupes que l'on impose au départ, identifie et hiérarchise les variables qui "discriminent" lesgroupes imposés. L'analyse témoin que nous avons réalisée avec les groupes tirés au hasardprouve bien que les résultats que nous obtenons avec les différents groupes choisis ne sontpas des artéfacts mais correspondent effectivement à une réalité biologique.
360
COMPARAISON DES CLASSIFICATIONS ASCENDANTES HIERARCHIQUES
Qu'il s'agisse des virus pris dans leur ensemble ou des ensembles de virus nous avonsabouti aux mêmes conclusions:
- Ce sont toujours les [CAH-2Co] qui donnent les dendrogrammes les plus simples,et surtout c'est avec ces analyses que toutes les valeurs d'un même virus seretrouvent dans le même groupement,
- Les analyses [CAH-3] donnent cependant de bons résultats mais avec despartitions et des coefficients de dissimilarité différents: des [CAH-2Co]. Cetteclassification ascendante hiérarchique prend en compte le PM des PC,
- Les dendrogrammes obtenus avec [BMDP-2M] sont les plus complexes et lesmoins satisfaisants vis à vis de la classification de l'ICTV. Ce programme a tendance à"chaîner" les individus les uns aux autres plutôt qu'à structurer directement desgroupes,
- Lorsque l'on tente de comparer les dendrogrammes faits sur les ensembles de virusà celui sur tous les virus ensembles il apparait avec évidence qu'il n'y a pas qu'unesimple adjonction des dendrogrammes. Les virus ne sont pas répartis suivant leurforme ni suivant leur mode de transmission... , mais selon la CM de leur PC quireflète tous ces critères,
- " est difficile de comparer des dendrogrammes où les nombres d'individus et degroupes sont grands mais si l'on regarde celui de TREMAINE & ARGYLE (1968) etcelui de GIBBS (1969), on peut remarquer qu'ils ont la même tendance à mélangerles groupes de virus. Les dendrogrammes [CAH-2Co] sont beaucoup plus clairs,peut être parce que le nombre d'individus est plus grand mais sûrement aussi àcause de la distance employée.
La difficulté des classifications ascendantes hiérarchiques réside dans le fait que l'onveut représenter en deux dimensions un espace qui en a 18, cela crée obligatoirement desdistorsions. Tout l'art de cette technique consiste à trouver la méthode qui déforme le moins; ilsemble que le programme [CAH-2Co] y réussisse bien. Si l'on prend comme point de départl'espace des trois premiers facteurs d'une analyse en composantes principales sur l'ensembledes virus et que l'on essaye de construire un mobile avec ces points il n'est pas exclu d'obtenir àpeu près le dendrogramme de l'analyse [CAH-2Co].
Si l'on prend en considération les différentes conclusions auxquelles on aboutit aprèsles différentes analyses effectuées, il est clair que la répartition des individus dansl'hyper-espace à 18 dimensions ne se fait pas suivant des critères simples et monothétiques,mais plutôt suivant une résultante d'un ensemble de résultats. Dans la figure 7.1. nous avonsreprésenté schématiquement diverses répartitions théoriques de nuages de points. Il estcertain que si la CM des PC n'avait aucune relation avec la classification des virus nous aurionsla répartition A, si seule la structure des particules intervenait nous aurions eu le cas de figure B,s'il n'y avait qu'une relation avec le mode de transmission ou les relations sérologiques les virusseraient répartis suivant le cas C, mais si l'on imagine que tous ces facteurs interviennent etinteragissent il est logique de trouver une répartition du type D. Ceci explique lé! répartitionconcentrique des groupes, mais cependant, il n'en reste pas moins vrai que la CAA des PCpeut discriminer facilement pour la structure des particules virales, pour la transmission des virusou pour leur classification.
361
· Par conséquent, à l'issue de toutes ces analyses, on
peut conclure que la composition en acides aminés des protéines
capsidaires de virus de plantes est bien spécifique du groupe de
virus considéré et peut-être même de la souche et qu'il existe
des méthodes statistiques comme l'analyse en composantes
principales pour visualiser et décrire au mieux les résultats
obtenus.
362
------------------------
BA
"*••• * "*
"* *•
*
c
~~
'* .......... /- *~
b• •" ........ ..... -- --- -
Figure 7.1. : Représentation schématique des nuages de points représentant les virus deplantes, comparés par la composition en acides aminés (CM) de leur protéine capsidaire (PC),suivant différents principes théoriques : A) La CAA de la PC est sans relation avec laclassification, B) La CM de la PC est en relation uniquement avec la structure des particules, C)La CAA de la PC est en relation avec le mode de transmission ou les relations sérologiques, etD) La CAA de la PC est en relation avec ces diverses propriétés.
363
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368
2.4.
DISCUSSION - CONCLUSION
2.4. DISCUSSION-CONCLUSION
Toute l'étude présentée ici, effectuée avec une population donnée de virus, repose surtrois entités:
• Le concept de l'utilisation de la composition en acides aminésdes protéines capsidaires de virus de plantes
comme seul critère de classification ;
- Les méthodes statistiques employées pour évaluer ce critère
• La classification actuellement reconnue des virus de plantes.
Suivant la population virale choisie, la valeur de l'ensemble des résultats dépendra doncde la valeur de chacune de ces entités. Nous nous devons donc maintenant de discuterchacune de ces entités et ceci à tous les niveaux du raisonnement afin de savoir si les résultatsobtenus peuvent avoir une signification et dans l'affirmative quelle peut être cette signification.
LA CLASSIFICATION DES VIRUS DE PLANTES
Notre propos n'est pas ici de discuter l'existence ou la valeur de la classification de l'ICTV,nous dirons simplement qu'elle a été adoptée sans difficulté par la majorité des phytovirologueset que dans son ensemble elle est très satisfaisante puisque non seulement les 16 groupesproposés par HARRISON et al. en 1971 sont toujours valables mais que de plus ils sontdevenus 25 groupes et 2 familles.
Nous discuterons seulement de l'influence actuelle du critère de la CM de PC sur cetteclassification. La CM des PC fait partie des 43 caractères que "on peut utiliser pour classer unvirus. FRANCKI (1983) MATTHEWS (1981,1983) de même que GOULD & SYMONS (1982), laconsidèrent comme étant sans intérêt taxonomique. Par contre ce n'est pas l'avis de GIBBS &HARRISON (1976) qui préconisent son utilisation et qui l'utilisent déjà de façon routinière pourclasser un nouveau virus (DALE et al., 1984).
LA POPULATION DES PHYTOVIRUS UTILISEE
Nous avons vu dans le chapitre 2.2. quels étaient les virus et les groupes représentés,quelle était la diversité des sous-populations en matière de forme et de mode de transmission,par conséquent nous ne reviendrons pas sur le détail de ces remarques, mais nous retiendronssimplement les points suivants:
- La population des données utilisées qui représente 174 souches de virus différentes,appartenant à 25 groupes différents. est dans son ensemble très représentative de lapopulation totale des phytovirus (236 virus classés et 223 à classer) (FRANCKI, 1983),tant au point de vue de la forme des particules, que du mode de transmission des virusou bien que de leur classification.
- Cette population inclut les mêmes données que celles utilisées par TREMAINE etGIBBS (Tableau 8.1.), mais elle est plus riche, tant au point de vue du nombre des
371
GROUPES TREMAINE GIBBS FAUOUET
ISOMETR lOUESBROMO 5 3 5CMMV 1 1 1
COMa 3 1 2CUCUMO 1 1 20DIANTHO 0 1 1GEMINI 0 0 3
ILAR 0 0 2LUTEa 0 0 1NEPO 2 1 2PEMV 1 1 1
SOBEMO 6 5 5TNV 1 0 3
TOt"IBUS 4 3 6
TYMO 7 7 18
STNV 1 1 4
NON CLASSE 0 0 2
AMV 3 2 4
TOTAL 35 27 80
NB GROUPES 12 12 16
BATONNETHORDE 1 , 0 1
TOBAMO li 36 23
TOBRA 2 1 1
FURO 0 0 12
TOTAL 14 37 37
NB GROUPES 3 2 4
FILAMENTEUXCARLA 1 0 4
CLOSTERO 0 0 3
POTEX 4 2 15
POTY 0 0 34
NON CLASSE 0 0 1
TOTAL 5 2 57
NB GROUPES 2 1 5
TOTAL 54 66 174
NB GROUPES 17 15 25
Tableau 8.1. : Comparaison des populations de phytovirus utilisées par differents auteurs :TREMAINE & ARGYLE (1969), GIBBS (1968) et nous-mêmes, pour comparer les virus deplantes en fonction de leur composition en acides aminés de leur protéine capsidaire, suivantles groupes de la classification de l'IClV.
372
individus que du nombre de groupes représentés. Notre population est notablementplus riche en virus isométriques (80 au lieu de 35 ou 27) et en virus filamenteux (57 aulieu de 5 et 2).
- Elle est homogène dans la mesure où, pratiquement toutes les valeurs de CAA des PCont été déterminées par hydrolyse des PC et non pas à partir de séquencespolypeptidiques ou oligonucléotidiques.
- Elle est hétérogène dans la mesure où les CAA de PC ont été réalisées par denombreux auteurs, au cours d'une très longue période et avec des techniques qui ontdonc fortement évolué.
- Au cours des a"nalyses statistiques nous avons fait. varier la taille et la représentativitédes populations et nous avons vu que ces paramètres n'interviennent que lorsqu'il y amodification de l'inertie du nuage de points.
- Une grande différence avec TREMAINE et GIBBS concerne la nature des données.Dans leur cas il s'agit de CAA de PC exprimées en pourcentage d'acides aminés parmolécule de PC, alors que dans notre cas nous avons choisi le nombre de résidusacides aminés par molécule de PC. Cette différence est relativement importante maisnon prépondérante (voir chapitre 2.3.2.). On peut cependant remarquer que notre choixne supprime pas d'information sur la CAA des PC, de plus il est ainsi possible de prendreen compte la longueur de la chaine polypeptidique. Ce seul critère fut d'ailleurs utilisécomme un critère de classification dans le passé (LANNI, 1964) et fait toujours partie des7 caractères qui concernent la protéine virale dans la classification polythétiqueproposée par HARRISON (1971). Cette différence avec TREMAINE et GIBBS peutexpliquer une partie des résultats mais en aucun cas leur totalité. Le premier facteur desanalyses en composantes principales, bien qu'il soit considéré comme un axe de massen'est cependant corrélé qu'avec 12 acides aminés au maximum sur les 18 mesurés!
- Nous avons vu que, tout au long des analyses, ce sont sans cesse les mêmes valeursqui sont relevées comme étant "mal classées" et il est donc possible de ne pas en tenircompte.
- Les "mal classés", le sont principalement en raison d'une mauvaise estimation du PMde la PC, ce qui entraine une CAA erronée lorsqu'elle est exprimée en nombre derésidus par molécule.
Pour avoir une meilleure représentativité du monde des virus de plantes, il faudraitmaintenant faire les CAA de virus appartenant à des groupes qui ne sont pas, ou peu,représentés. Avec les séquences polypeptidiques, maintenant connues pour le Cucumbermosaic virus, l'Alfalfa mosaic virus et le Brome mosaic virus, il est possible de recalculer les CAAdes PC des virus correspondants. Enfin pour les potyvirus il est certain que l'on peut recalculerles CAA des PC avec un PM moyen de 33000d pour les individus où un PM de 22000d fututilisé. La population de virus ainsi corrigée devrait être beaucoup plus proche de la réalité etbeaucoup plus représentative.
LES METHODES STATISTIQUES EMPLOYEES
Par rapport aux méthodes statistiques utilisées par GIBBS (1969, 1976, 1977) etpar TREMAINE et al. (1968, 1969) nous avons des points de convergence et des points dedivergence :
- Nous avons utilisé les mêmes types d'analyses multivariées:. les classifications hiérarchiques. les analyses d'ordination
373
- Mais avec des métriques, des distances et des algorithmes différents.
- Nous avons de plus employé l'analyse discriminante qui permet d'analyser les résultatsdes précédentes méthodes.
- Nous avons multiplié le nombre des analyses, pour faire la part de ce qui est propre auxtechniques employées, aux valeurs des individus utilisés et au principe même du critère choisi.
En dehors de cette étude, toutes les comparaisons de CM de PC effectuées (GIBBS,1969; 1976; 19n; 1980; PAUL et al., 1980; RANDLESet al., 1980; DALE et al., 1984), ont étéréalisées avec des programmes provenant d'une bibliothèque australienne (TAXON Iibrary) et ilsfont référence à l'école anglaise de statistique multivariée: GOWER (1966, 1967) pour lesanalyses en coordonnées principales (GOWECOR program) et LANCE & WILLIAMS (1966,1967, 1968) pour les classifications ascendantes hiérarchiques (GROUPER program). Quant ànotre étude, la majorité des analyses provient de l'école française (ADDAD Librairie) destatistique multivariée et fait référence à BENZECRI et al. (1973a, b) et à JAMBU (1980)(programmes ANCOMP et CAH). Il faut noter cependant que nous avons également utiliséquelques programmes de la librairie américaine (BMDP).
Que ce soit au niveau de l'ensemble de tous les virus de plantes ou au niveau dechaque ensemble de virus définis par la structure des particules nous avons fait descomparaisons avec les quelques analyses réalisées par d'autres auteurs, on se reportera donc àchacun des chapitres pour le détail des comparaisons, mais il faut cependant noter quelquespoints importants:
- Nos résultats vont dans la même direction que ceux de TREMAINE et GIBBS dans lamesure où il est certain que les résultats des analyses faites sur la CAA des PC ne sont nialéatoires, ni anarchiques, mais au contraire ordonnés et organisés.
- Par contre nous avons pu montrer et démontrer que la CAA des PC est hautementspécifique des groupes de virus qui sont actuellement reconnus par l'IClV.
- A la lumière des résultats présentés ici, il est très probable que cette spécificités'étende au niveau de la souche considérée. Mais on arrive alors au seuil dereproductibilité des CAA des PC et le trop faible nombre d'analyses et d'individus nenous permet pas de le dire pour le moment.
- Là où les auteurs précédents n'ont vu que mélange et confusion nous avons pumontrer, grâce aux analyses en composantes principales, qu'en fait tout était très clairmais difficile à appréhender et à faire découvrir.
- Nous avons clairement montré combien pouvaient être variables les résultats desclassifications ascendantes hiérarchiques en fonction de la population testée, et enfonction des programmes employés. Par contre nous avons vu la relative stabilité desanalyses en composantes principales.
- Une des difficultés pour établir des dendrogrammes provient du fait que l'on veutreprésenter en deux dimensions un espace à 18 dimensions! C'est l'une des raisonspour lesquelles les analyses en composantes principales, lorsqu'on représente lesindividus dans trois dimensions, sont beaucoup plus simples et parlantes et ellesreprésentent 60 à 70 % de l'information totale !
Par conséquent les méthodes statistiques sont prépondérantes pour la mise enévidence d'un phénomène ou pour décrire de façon satisfaisante une population d'individus.Toute la performance d'une méthode de classement réside dans le fait de ne pas classer tousles individus dans un même groupe, ni chaque individu dans un groupe différent. Il semble queles analyses en composantes principales d'l'le part et les classifications ascendanteshiérarchiques d'autre part parviennent à ce résu\t ..
374
LE CONCEPT DU CRITERE DE LA COMPOSITION EN ACIDES AMINESDES PROTEINES CAPSIDAIRES DE VIRUS DE PLANTES
Si l'on pense que la population d'individus utilisée représente le monde des virus deplantes et si l'on admet que les méthodes statistiques employées sont des outilsmathématiques performants, non déformants, on est obligé de conclure que la CAA des PC estun concept tout à fait exceptionnel pour classer les virus.
Tout d'abord il faut rappeler le résultat de TREMAINE &ARGYLE (1969) selon lequel lesprotéines de virus de plantes ne représentent que 5 x 10-4 d'un hyperespace contenant toutessortes de protéines (Fig. 8.1.), cela montre que toutes les protéines capsidaires de virus ontune origine commune et que comparativement aux autres protéines elles ont gardé leurspécificité au cours du temps.
Bien que la classification actuelle soit polythétique et de type Adansonien, il faut, dans lamajorité des cas, utiliser 6 à 8 critères, successivement ou non, pour classer un virus. Tandisque si l'on choisit uniquement la CAA de la PC il devient possible, et ceci avec une très bonneprobabilité (de l'ordre de 90 %) de classer directement un virus dans un groupe. Il s'agit d'uncritère unique mais représenté par 18 variables! En connaissant seulement la CAA de la PC ilest donc possible de prévoir quelle sera la forme des particules, quel sera le vecteur quitransmettra le virus et dans quel groupe il appartiendra de le ranger!
L'une des premières questions que l'on peut se poser est la suivante : quel est le seuilde spécificité de la CAA des PC ? Certainement au moins au niveau des groupes, tels qu'ils sontdéfinis par l'ICTV, et très probablement même au niveau de l'individu-souche. Lorsque nouspourrons disposer de plus de virus et de meilleures déterminations de la CAA de la PC, il serapossible d'atteindre le niveau de l'individu.
Le concept du critère de la CAA des PC dépasse celui des relations sérologiques. Dessouches sérologiquement proches auront dans l'ensemble des CAA proches mais par contredes virus ayant des CAA proches n'auront pas nécessairement de relations sérologiques(PAUL et aL, 1980). GIBBS (1976, 1977 et 1980) a pu montrer qu'il y a une excellentecorrélation intra-groupe entre ces deux critères pour les tobamovirus. Il a pu aussi montrer qu'ilexiste une corrélation entre la séquence des acides aminés et la CAA des PC pour ce mêmegroupe. PAUL et aL, (1980) furent dans l'incapacité de mettre en évidence ces mêmes relationspour les tymovirus, et il ne semble pas que les analyses ni les méthodes puissent intervenirdans ce résultat négatif.
Les acides nucléiques sont des molécules très instables où les mutations sont trèsfréquentes et les virus de plantes ont, en général, un taux de multiplication gigantesque. Ildevrait donc y avoir une variabilité énorme des souches de virus, or il n'en est rien. Il existe doncdes facteurs de sélection qui font que les souches de virus sont extrêmement stables et quel'évolution de ces souches se fait très lentement. Cette variabilité virale peut s'exercer àplusieurs niveaux: sur le pouvoir infectieux, sur la symptomatologie, sur les taux et modalités detransmission ou encore sur la nature de la protéine capsidaire (CAA, séquences, sérologie)(GIBBS &HARRISON, 1976).
Dans le cas des tobamovirus (TSUGITA, 1962) a montré qu'il y avait une certaineconcordance entre la variabilité biologique (gamme d'hôte) et la variabilité protéique, ceci enconsidérant la teneur en méthionine et en histidine de la PC, ainsi que la nature de l'acide aminéN terminal. Ce fait fut confirmé par MOSCH et al. (1973), avec 18 souches de TMVsupplémentaires et par VAN REGENMORTEL en 1967 avec les souches infectant lesorchidées. Nous avons ensuite relaté les relations positives qui existent entre la CAA des PC,les séquences et les relations sérologiques pour ce même groupe de virus, au chapitre 2.3.4.3.
La protéine capsidaire du TMV a été très largement utilisée pour étudier le codegénétique employé par les virus et HENNIG & WITIMANN (1972) ont montré que sur 300mutants de TMV, 75 avaient une modification de leur PC. Sur 57 mutants de la CP induits par
375
•
Figure 8.1. : Le point au centre de ce diagramme à 3 dimensions représente le volume occupépar les protéines capsidaires de virus de plantes par rapport à l'espace à 3 dimensions occupépar l'ensemble des protéines testées par TREMAINE &ARGYLE (1969).
376
l'acide nitrique, 30 n'avaient qu'un seul acide aminé changé, 12 en avaient deux et un seulmutant en avait trois. De plus 53 des 57 mutations pouvaient s'expliquer par le changementd'un seul nucléotide dans 1 seul codon. En analysant les mutants naturels on s'aperçoit que denombreux cas s'expliquent de la même façon (WITTMANN & WITTMANN-LiEBOLD, 1966).
Une étude faite sur la comparaison des séquences des acides aminés des PC dedifférentes souches naturelles de tobamovirus (FRAENKEL-CON RAT, 1969) montre que lenombre d'acides aminés remplacés varie de 27 à 87 résidus par rapport à la souche type, ce quiest très important. Mais si l'on considère la CAA de ces mêmes souches il apparait qu'un nombrede 8 à 20 acides aminés seulement, diffèrent de la souche commune. De plus il y a des zonesqui sont communes à toutes les souches (47 acides aminés sur 158) et qui ne sont jamaisaltérées par des mutations chimiques. Enfin il y a 7 acides aminés qui déterminent la structuretertiaire de la PC et qui sont donc vitaux pour que toutes les propriétés de la proteine soientconservées.
Par conséquent l'acide nucléique viral a un niveau de stabilité génétique dontl'expression est tamponnée par le code génétique. Les protéines capsidaires doivent parailleurs répondre à un certain nombre de contraintes qui sélectionnent donc la variabilitégénétique. Enfin la CAA de ces PC sous-évalue la variabilité réelle des protéines capsidaires, cequi explique pourquoi il est possible d'utiliser ce critère de classification.
A première vue, il peut paraître incroyable et surprenant qu'une simple moléculeprotéique puisse contenir autant d'information que celle que nous lui prètons après les résultatsobtenus avec cette étude, on peut alors formuler deux hypothèses: .
- soit il s'agit simplement d'une évolution convergente entre desphénomènes biochimiques, biologiques et phénotypiques qui nous font croire que cetteprotéine a un rapport direct avec ces phénomènes; dans ce cas il n'y aurait pas de relations, nigénétique ni structurale.
- soit nous avons un exemple biologique de concentration d'informationqui ne serait en fait que l'expression de phénomènes réels et structuraux. Cela suppose doncun rapport direct entre la structure de cette protéine et les fonctions mises en évidence.
Pour essayer d'argumenter ces deux hypothèses nous pouvons examiner les quelquesexemples précis dont nous disposons actuellement, en matière d'évolution des virus deplantes et en matière de structure de protéines capsidaires de virus de plantes.
Dans la première hypothèse cela suppose que structure et transmission sont supportéspar des gènes viraux différents et que ces gènes ont évolué de la même façon et dans le mêmesens. Il y aurait alors une simple corrélation entre, par exemple, le mode de transmission d'unvirus et la structure de ses particules exprimée sous forme de CAA. Il faudrait bien entendu quecette corrélation existe également pour les relations sérologiques et la structure. Cela diminued'autant la probabilité d'existence mais ne la supprime pas complètement; et étant donné quel'évolution peut se faire sur de très longues périodes de temps, cela n'est pas impossible.
La structure tertiaire et quaternaire de la PC du TMV est maintenant parfaitement connue(STUBBS et al., 19n; BLOOMER et al., 1978) (Fig. 8.2.) et l'on peut ainsi mieux comprendreque presque tous les acides aminés de la protéine ont une fonction dans la PC:
- soit ils jouent un rOle dans la structure même de la PC, structure primaire d'abordpuis structure secondaire pour amener les radicaux des acides aminés aux bons endroits, etpour établir des ponts disulfures lorsqu'il y en a. Ces acides aminés vont également définir lanature globulaire des PC et vont ainsi contribuer à la constitution d'un bruit de fond commun àtous les virus ( TREMAINE & GOLDSACK, 1968),
- soit ils jouent un rOle dans la structure tertiaire ou quaternaire des PC et leurnature définira donc la forme de~ particules virales (HIRTH & RICHARDS, 1981; HARRISON,1983),
377
- soit ils jouent un rôle dans les relations de la PC avec l'acide nucléique et par làmême ils auront un rôle dans la structure des particules pour certains virus comme lestobamovirus (HIRTH & RICHARDS, 1981; HARRISON, 1983). On connait un mutant du TMV(souche PM2) qui ne peut s'associer avec l'ARN et qui aboutit à des filaments hélicoïdaux(ZAITLIN & FERRIS, 1964),
- ils tiennent peut-être aussi un rôle dans le mode de transmission des virus parles acides aminés qui doivent nécessairement être présents pour que l'interaction avec levecteur ait lieu (ROCHOW, 1970),
- enfin ils peuvent tenir un rôle dans les relations sérologiques lorsqu'ils setrouvent à la périphérie de la capside (HIRTH & RICHARqS, 1981; VAN REGENMORTEL, 1982;HARRISON, 1983)..
1\ apparait donc que la protéine capsidaire des virus de plantes est davantage qu'unesimple enveloppe de protection pour l'acide nucléique, comme beaucoup de chercheursavaient tendance à le croire. C'est en fait une protéine aux multiples fonctions (protection,support, vection, infection...) où chaque acide aminé a son importance et son rôle à tenir, etencore, pour compléter le descriptif eut·iI fallu parler du rôle indispensable que cette protéinepeut parfois tenir pour que l'infection de l'hôte ait lieu, comme dans le cas de l'Alfalfa mosaicvirus. La protéine capsidaire a donc une fonction plus proche de celle d'une enzyme que d'uneprotéine de structure inerte.
La protéine capsidaire aurait donc un rôle extrêmement important pour l'avenir du virusconsidéré, au moins aussi déterminant que toute la phase de multiplication du virus dans lacel/ule hâte. 1/ faut qu'elle remplisse les fonctions de structure, d'encapsidation de l'acidenucléique, de vection et parfois d'infection pour que ce virus existe, soit transporté et trouve unnouvel hôte pour se multiplier.
Il Yaurait donc concentration des fonctions et concentration de l'information; dans cettemesure nos résultats n'auraient plus rien de surprenant et c'est donc notre première hypothèsequi serait vérifiée. Dans le monde des virus, nous sommes habitués à rencontrer de fortesconcentrations d'information, les virus n'ont que très peu de gènes à leur disposition pourréaliser des fonctions multiples et complexes. C'est la raison que HARRISON (1983) donnepour expliquer le fait que les virus n'utilisent le plus souvent qu'un seul type de protéine, etc'est donc ainsi qu'il explique les symétries rencontrées chez presque tous les virus. De lamême façon si la PC peut contenir l'information nécessaire pour le mode de transmission duvirus en plus de sa fonction première de structure et de protection, c'est peut-être aussi unmoyen pour économiser un gène.
Si toutes les fonction structurales des PC sont faciles à comprendre. il n'en va pas demême de la relation de la PC avec le mode de transmission. Dans ce domaine nous en sommesencore à décrire les vecteurs, les modes de vection et leurs rôles respectifs dansl'épidémiologie des viroses. Il existe très peu de renseignements sur la compréhension desmécanismes profonds de la transmission. La transmission est une succession de phénomènesplus ou moins complexes qui font intervenir soit le virus. soit le vecteur, soit la plante hôte. Nousnous intéresserons uniquement à la relation virus-vecteur. Actuellement deux tendancesexpliquent la très grande spécificité entre le virus et son vecteur:
- une tendance qui met en jeu un gène de transmission- une tendance qui fait intervenir la PC des virus.
De récentes découvertes ont mis en évidence l'existence d'un gène dont le produit estun facteur de transmission (Helper Component. HC) qui permet de transmettre des souches devirus non transmissibles (PIRONE. 1977). C'est le cas du Cauliflower mosaic virus (CamV)(ARMOUR et al.. 1983) et de certains potyvirus (THORNBURY et al., 1983 ; HELLMANN et al.,1983). De plus des expériences ont été tentées pour transmettre des virus, artificiellement etde façon non spécifique. en remplaçant un HC absent, par de la poly-ornithine (PIRONE &SHAW, 1973). Il a ainsi été possible de transmettre par puceron le Tobacco mosaic virus, le
378
Potato virus X et le Tobacco rattle virus, mais cette technique fut inefficace pour le Southernbean mosaic virus, le Cowpea chlorotic mottle virus, le Tobacco ring spot virus et le Potato virusy 1 Si l'on pouvait démontrer la présence de ce gène pour chaque type de transmission, ceserait la première de nos hypothèses qui serait vérifiée pour le caractère "transmission".
En ce qui concerne la mise en cause de la PC dans la relation virus-vecteur, il sembleque la spécificité puisse intervenir au niveau de l'attachement des particules sur une partieréceptive du vecteur. C'est ainsi que des particules de Tobacco necrosis virus ou de Cucumbernecrosis virus ont pu être détectées à la surface des zoospores du champignon vecteur(TEMMINK et al., 1970). Pour ce qui est des virus transmis par nématodes il y a de trèsnombreux exemples de particules virales retenues dans des sites spécifiques (TAYLOR, 1980)et l'on a pu mettre en cause le rôle du pH dans cette relation. Enfin ROCHOW (1977) aparticulièrement étudié le rôle prépondérant de la PC dans la transmission des virus et tous cesarguments viennent renforcer notre seconde hypothèse.
Par conséquent on trouve des éléments en faveur de chacune des hypothèses sur lerôle joué par la PC dans le phénomène de la transmission des virus, et il ne serait d'ailleurs pasimpossible que les deux systèmes coexistent. Il est probable que la transmission ne se fera pasde la même façon pour un caulimovirus ayant un génome de 5x106d, un potyvirus de 3x106d,un luteovirus de 2x106d et un viroïde de 100 OOOd.
Il va de soi que l'hypothèse selon laquelle les acides aminés de la PC auraient desfonction multiples, n'implique pas que le système soit fixe et immuable et l'on peut facilementimaginer que la protéine puisse évoluer dans chacune de ses fonctions. C'est d'ailleurs ce quel'on observe puisque structure, mode de transmission et relations sérologiques ne sont pascorrélés, quant aux autres fonctions nous n'avons que trop peu d'informations pour en parler.
On peut alors construire un scénario de l'évolution des virus pour ce qui concerne laprotéine capsidaire : à partir d'un ou des ancêtres viraux, il y aurait eu des mutations sur le gènede protéine capsidaire qui, petit à petit, la ferait diverger de l'ancêtre commun pour une desfonctions de cette protéine. A un moment donné il y aurait perte de cette fonction au profitd'une autre, sans pour autant demander de profonds changements de la protéine. En ce quiconcerne la transmission, il est possible qu'au cours de l'évolution, des virus aient perdu (pardélétion) la faculté de synthétiser une protéine de transmission, cette fonction étant assuréepar la PC. Les relations sérologiques n'étant rien d'autre qu'une mesure de similarité de surface,on peut comprendre que des protéines par ailleurs identiques, avec des fonctions semblables,aient des CM de leurs PC proches mais pas de relations sérologiques. Chaque nouveau viruspouvant à son tour évoluer de proche en proche, nous aurions dans l'hyper-espace protéiquela formation de "galaxies virales", et c'est exactement ce que l'on observe.
Cette image multidimensionnelle du monde des virus de plantes nous amène toutnaturellement à parler du concept d'espèce chez les virus. Ce concept, depuis la création del'ICTV, demeure un problème majeur qui, ces dernières années, rebondit et suscite denombreux échanges de vue entre les virologues (MILNE, 1984; MATTHEWS, 1985; MURANT,1985; HARRISON, 1985; MILNE, 1985). Sans entrer dans cette querelle, qui risque de durerencore très longtemps, nous dirons simplement que depuis la création de l'ICTV, lesvirologues sont partagés entre deux clans : d'une part ceux qui préconisent pour les virusl'emploi de la dénomination binomiale latine et d'autre part ceux qui préfèrent conserver l'usagedes noms vernaculaires anglais (en grande majorité des virologues de plantes). Les premiers sereposant sur la notion d'espèce, chez les virus, avec une classification de type Linnéencomprenant "genre et espèce" et les seconds arguant du fait que l'on ne peut que définir desentités virales avec des niveaux comme les groupes,les virus et éventuellement dessuper-groupes et des sous-groupes. Nous remarquerons que notre travail de classification, enprenant comme critère la CM de la PC, apporte essentiellement une notion de continuum dansl'espace et dans le temps. Elle montre qu'il n'existe pas réellement de frontières entre lesgroupes d'individus mais simplement des concentrations d'individus. Ce fait est à rapprocher dela même notion de continuum que l'on trouve chez les potyvirus (HARRISON, 1985) en ce quiconcerne leurs relations sérologiques, ou bien encore de l'avis de VAN REGENMORTEL(1982), selon lequel il est possible d'arranger tous les virus suivant une trame de relations
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A RING
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o 4 8 R(nm)
FIc. 2. Side view of the polypeptide chain folding in two protein subunits from thevirion (A) and the disk (B). The nomenclature for the a-helical regions, indicated byrectangles, is described in the text. In the virus model, detailed chain tracing is givenonly for the region of the molecule below 6.5 nm radius. The low-radius portion of thepolypeptide chain in the disk, which has no fixed configuration in the absence of RNA. isdenoted by heavy dashed Iines. Some of the intersubunit contacts in the disk are shownas dotted Iines. From Stubbs et al. (1977) and Bloomer et al. (1978), reproduced courtesyof the copyright holder Macmillan (Joumals) Ltd.
Figure 8.2. : Représentation schématique de la chaine polypeptidique de deux sous-unitésprotéiques sous forme de virion (A) et sous forme de disque (B), du virus de la mosaïque dutabac, selon STUBBS et al., (1977) et BLOOMER et al., (1978).
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sérologiques de plus en plus lache.
Par conséquent, on peut dire maintenant avec certitude que la CAA des PC de virus deplantes est hautement spécifique du groupe concerné et même très probablement de l'individuconcerné. Avec ce critère et à l'aide de méthodes statistiques performantes il est possible declasser tous les virus de plantes dans un hyper-espace à 18 dimensions. Cette réalité peut êtrele résultat d'une extraordinaire évolution convergente ou bien le reflet d'une formidablestructure protéique ou bien encore un mélange des deux hypothèses. Nous laisserons à noslecteurs le soin et le loisir d'y réfléchir et de choisir la solution qui leur conviendra le mieux, enattendant que les chercheurs nous apportent des éléments de réponse.
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2.5. BIBLIOGRAPHIE
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~~~~~ [Q)~ ©[b~~~~~~©~ii~@~ [Q)~~ ~[]=lJWii@~~[R1lUJ~
~~[R1 [b~lUJ[R1 ~[R1@jj'~I]If:il~ ©~~~O[Q)~[I[R1~. C. FAUQUETL'utilisation simultanée des statistiques multivariées et des analyseurs
automatiques de protéines a permis de choisir la composition en acides aminés desprotéines capsidaires de virus de plantes comme critère de classification. Uneclassification multidimensionnelle des virus de plantes pris dans leur ensemble oupar sous-groupes est proposée, ainsi qU'un tableau des distances de tous les virusentre eux. Ce seul critère permet de classer les virus dans un hyper-espacemultidimensionnel, apportant ainsi une notion de continuum dans le monde desvirus. Nous pouvons aisément y retrouver la classification, habituellement utiliséepour les virus de plantes. Les analyses discriminantes mettent en évidence le faitqu'il y a eu co-évolution entre les propriétés structurales, biologiques etsérologiques et la composition en acides aminés de la protéine de capside desvirus de plantes.
MOTS-CLES: VIRUS -PLANTE -PROTEINE CAPSIDAIRE -COMPOSITION EN ACIDES AMINESCLASSIFICATION -ANALYSES MULTIVARIABLES -STRUCTURE- TRANSMISSION- SEROLOGIE.