Les protéines réalisent la plupart des fonctions biologiques dans une cellule et en général elles les réalisent rarement seules. Leurs interactions avec d’autres protéines, appelées interaction protéine-protéine (IPP), sont responsables de certaines pathologies, ainsi que les éventuelles thérapies. Par conséquent, l’identification des interactions protéine-protéine aide à plusieurs niveaux parmi lesquels l’annotation fonctionnelle (documentation sur la fonction), l’exploration de la parthénogenèse des maladies, la détection des cibles thérapeutiques. Une cible thérapeutique (ou cible médicamenteuse ou cible biologique) est en fait une protéine sur laquelle un médicament ou ligand peut se fixer et modifier sa fonction [Bakail et Ochsenbein 2016]. Certaines techniques expérimentales in vivo ou in vitro telles que la co-immunoprécipitation et la technique hybride à deux levures ont permis d’identifier de nombreuses interactions. Cependant, elles sont longues, coûteuses et ne peuvent détecter qu'une petite fraction de l'ensemble du réseau d'interaction protéine-protéine. Pour cette raison, la question de la prédiction d’interactions inconnues est désormais considérée comme difficile à résoudre uniquement par des méthodes expérimentales [Von Mering et al. 2002 ; Shoemaker and Panchenko 2007].

En plus des techniques expérimentales de détection des interactions entre les protéines, des outils informatiques sont donc développés, particulièrement ceux utilisant les informations de la séquence de protéine [Valente et al. 2013 ; You et al. 2017]. Ces outils, peuvent prédire des interactions qui pourront ensuite être vérifiées expérimentalement. Ils peuvent également s’intégrer dans le processus de conception d’un médicament en guidant le choix des composés ayant les meilleurs potentiels thérapeutiques et permettre d’annoter les fonctions de protéines [Nguyen et al. 2011].

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