L’acétylcholinestérase (AChE), une des enzymes les plus rapides dans la nature, est lacible d’un large nombre de toxiques, dont notamment les neurotoxiques organophosphorés.La première partie de ce manuscrit de thèse décrit le développement raisonné d’un nouveauréactivateur, qui présente des propriétés de réactivation supérieures aux moléculesactuellement sur le marché. Les interactions entre cette molécule, KM297, et l’AChE ontété étudiées par dynamique moléculaire, docking et cristallographie aux rayons X. La connaissancedes modes de liaison du KM297 dans l’AChE native ou inhibé par un OP ontpermis de développer la molécule JDS207, qui se lie de façon exclusive au site périphériquede l’AChE. La deuxième partie de la thèse est dédiée à l’analyse des simulations de laAChE par dynamique moléculaire. On observe que la combinaison de multiples trajectoiresgénérées avec des paramètres de vélocité initiale différents est une méthode fiablepour caractériser les conformations atteintes par les chaînes latérales des acides aminés. Encomparant la distribution des rotamères pour l’AChE humaine et celle du poisson Torpedocalifornica, on montre que des différences importantes existent entre les enzymes des deuxespèces. A partir de ces informations sur les conformations de résidus clés du site actif,une méthode a été développée pour générer des récepteurs utilisable pour des calcules dedocking flexible, de façon à prendre en compte la dynamique propre à chaque résidu del’enzyme. Cette méthode a été validé en comparent les résultats obtenues à des structurescristallographiques connues. / Acetylcholinesterase (AChE), one of nature fastest enzyme, is the target of multiple toxics,including organophosphate nerve agents (OP). In the first part of this thesis I present thestructure-based development of a new uncharged reactivator, which showed characteristicsbetter than any molecule commercially available to date. The molecule has been rationallydesigned to present both affinity to the inhibited enzyme and good reactivation capabilities.The interactions between the lead molecule KM297 and AChE has been characterizedby means of flexible docking, molecular dynamics simulations and X-ray protein crystallography.The deeper understanding of its binding modes to both native and OP-inhibitedAChE has helped in developing a derivative, JDS207, whose binding mode at the peripheralsite of AChE is optimized. This derivative has also been studied by flexible docking and Xraycrystallography. The design of this family of reactivators taught us that a deep insightof the AChE dynamics is necessary to optimize ligands. The second part of the thesis isdevoted to the analysis of molecular dynamics simulations of AChE. At first, we assessedthat combining multiple short simulations is a fast and reliable method to characterizethe dynamics of the amino-acids side-chains. By comparing dynamics of the side-chainsfrom hAChE and TcAChE, we confirm that some key dynamical differences exist betweenthe two enzyme. The knowledge of the rotamers issued of MD simulation has lead us todevelop a new method to generate flexible receptors for docking, which is specific to eachsingle residue in the enzyme. This method has been validated by comparing its outputstructures with the ones found on the PDB database.

L'exploitation des ressources non conventionnelles de roches mères telles que les schistes gazeux contribue de plus en plus au mix énergétique mondial en raison de la raréfaction des ressources conventionnelles. L'exploitabilité de ces réservoirs repose principalement sur la qualité, la teneur et le type de matière organique qu'ils contiennent. En effet, il est admis que plus de la moitié des hydrocarbures présents dans les schistes sont adsorbés dans la matière organique solide, appelée kérogène, dont la structure est microporeuse et amorphe, et qui représente à la fois la source et le réservoir d'hydrocarbures. Le kérogène se trouve sous forme dispersée dans la matière minérale et représente environ 5% de la masse totale de la roche. La compréhension des propriétés de transport des fluides à l'échelle des micropores, en particulier leur dépendance aux conditions thermodynamiques et aux propriétés structurelles du matériau, revêt une importance cruciale pour l'optimisation de la récupération de ces ressources. De ce point de vue, l'objectif principal de cette thèse vise à bien documenter les propriétés de transport des hydrocarbures à travers les kérogènes et améliorer leur description théorique. Pour ce faire, nous avons fait le choix d'étudier les propriétés de transport des fluides à travers ces matériaux en utilisant une approche numérique basée sur des simulations moléculaires de type dynamique moléculaire et Monte Carlo, conduites sur des modèles moléculaires de kérogène mature et sur un système modèle simplifié. Ceci nous a permis d’explorer les mécanismes de transport à une échelle où l'observation expérimentale est difficile, voire impossible, et également de nous situer dans des conditions thermodynamiques supercritiques (haute pression, haute température) caractéristiques des réservoirs de gaz de schiste. La première partie de ce travail a consisté à étudier les propriétés de transport et d'adsorption des fluides purs dans des structures de kérogène mature reconstruites par simulations moléculaires. Ensuite, la dépendance des propriétés de transport aux variations des conditions thermodynamiques (température à gradient de pression fixe) ainsi qu'à la distribution de tailles de pores a été étudiée. Concernant le deuxième objectif, afin de mieux comprendre et modéliser la diffusion des fluides à l'échelle d'une constriction microporeuse entre deux pores, nous avons étudié un système modèle constitué d'une seule fente microporeuse formée dans un solide mono-couche. L'étude a consisté à simuler la diffusion de transport d'un fluide à travers la constriction en variant les paramètres géométriques (rapport d’aspect entre la largeur du pore et la taille des molécules diffusantes) et thermodynamiques (température, chargement en fluide). Ces résultats de simulations ont été comparés aux prédictions d'un modèle théorique, fondé sur la théorie cinétique des gaz et la mécanique statistique classique, qui prend en compte l'effet de la température sur la porosité accessible ainsi que l'effet du chargement en fluide à l'entrée du seuil de pore. Un bon accord a été observé entre les valeurs simulées des coefficients de diffusion et les prédictions du modèle proposé. Ce système a ainsi contribué à la compréhension des phénomènes de tamisage moléculaire survenant lors du franchissement d'une constriction microporeuse, inhérents au transport de fluides dans les matériaux microporeux tels que le kérogène. / The share of unconventional resources in the global energy mix is expected to rise because of the shortage of conventional fossil resources. The major part of these unconventional resources are found in source rocks such as gas shales. The profitability of shale reservoirs strongly depends on the quality, type and content of organic matter contained in the rock. Indeed, it is admitted that more than half of the hydrocarbons stored in the shale are adsorbed in the solid organic matter, the so-called kerogen. The latter exhibits a microporous amorphous structure, and acts as both the source and the reservoir of hydrocarbons. Kerogen is finely dispersed in the mineral matrix and represents about 5% of the total mass of the rock. The understanding of the transport of fluids at the microporous scale is of crucial importance for optimizing the recovery of these resources. More specifically, how the structural properties of the microporous material and thermodynamic conditions influence its transport properties is an open question. In this regard, the main objective of this thesis is to document the transport properties of hydrocarbons through kerogens and to improve their theoretical description. To do so, we opted for a numerical approach based on molecular simulations of molecular dynamics and Monte Carlo codes performed on molecular models of mature kerogen, as well as simplified model systems. We thus explored transport mechanisms at the molecular scale, at which experimental observations are difficult, if not impossible. Supercritical thermodynamic conditions (high pressure, high temperature) were considered, which are characteristic of shale gas reservoirs. The first part of this work has consisted in studying the transport and adsorption properties of pure fluids in mature kerogen structures reconstructed by molecular simulations. We studied the dependence of the transport properties on the variations of the thermodynamic conditions (pressure gradient at a fixed temperature) as well as the influence of the pore size distribution. In order to better understand and describe the diffusion of fluids at the scale of a microporous constriction between two pores, the second objective of this thesis focused on a model system, which consisted of a single-layer solid with a slit aperture of controllable width. We simulated the diffusional transport of simple fluids through the constriction for various geometrical parameters (aspect ratio between the width of the pore and the size of the diffusing molecules) and thermodynamic conditions (temperature, fluid loading). These simulations results have been compared to the predictions of a theoretical model, based on the kinetic theory and classical statistical mechanics, which accounts for the effect of temperature on the accessible porosity and the effect of fluid loading at the entrance of the pore. A good agreement was observed between the simulated values of the diffusion coefficients and the predictions of the proposed model. The investigation of this simplified system helped in understanding the molecular sieving phenomena inherent to the transport of fluids in microporous materials such as kerogen.

Cette thèse présente une approche de modélisation inspirée par la robotique pour l'étude des changements conformationnels des protéines. Cette approche est basée sur une représentation mécanistique des protéines permettant l'application de méthodes efficaces provenant du domaine de la robotique. Elle fournit également une méthode appropriée pour le traitement " gros-grains " des protéines sans perte de détail au niveau atomique. L'approche présentée dans cette thèse est appliquée à deux types de problèmes de simulation moléculaire. Dans le premier, cette approche est utilisée pour améliorer l'échantillonnage de l'espace conformationnel des protéines. Plus précisément, cette approche de modélisation est utilisée pour implémenter des classes de mouvements pour l'échantillonnage, aussi bien connues que nouvelles, ainsi qu'une stratégie d'échantillonnage mixte, dans le contexte de la méthode de Monte Carlo. Les résultats des simulations effectuées sur des protéines ayant des topologies différentes montrent que cette stratégie améliore l'échantillonnage, sans toutefois nécessiter de ressources de calcul supplémentaires. Dans le deuxième type de problèmes abordés ici, l'approche de modélisation mécanistique est utilisée pour implémenter une méthode inspirée par la robotique et appliquée à la simulation de mouvements de grande amplitude dans les protéines. Cette méthode est basée sur la combinaison de l'algorithme RRT (Rapidly-exploring Random Tree) avec l'analyse en modes normaux, qui permet une exploration efficace des espaces de dimension élevée tels les espaces conformationnels des protéines. Les résultats de simulations effectuées sur un ensemble de protéines montrent l'efficacité de la méthode proposée pour l'étude des transitions conformationnelles.

Cette thèse présente une approche de modélisation inspirée par la robotique pour l'étude des changements conformationnels des protéines. Cette approche est basée sur une représentation mécanistique des protéines permettant l'application de méthodes efficaces provenant du domaine de la robotique. Elle fournit également une méthode appropriée pour le traitement « gros-grains » des protéines sans perte de détail au niveau atomique. L'approche présentée dans cette thèse est appliquée à deux types de problèmes de simulation moléculaire. Dans le premier, cette approche est utilisée pour améliorer l'échantillonnage de l'espace conformationnel des protéines. Plus précisément, cette approche de modélisation est utilisée pour implémenter des classes de mouvements pour l'échantillonnage, aussi bien connues que nouvelles, ainsi qu'une stratégie d'échantillonnage mixte, dans le contexte de la méthode de Monte Carlo. Les résultats des simulations effectuées sur des protéines ayant des topologies différentes montrent que cette stratégie améliore l'échantillonnage, sans toutefois nécessiter de ressources de calcul supplémentaires. Dans le deuxième type de problèmes abordés ici, l'approche de modélisation mécanistique est utilisée pour implémenter une méthode inspirée par la robotique et appliquée à la simulation de mouvements de grande amplitude dans les protéines. Cette méthode est basée sur la combinaison de l'algorithme RRT (Rapidly-exploring Random Tree) avec l'analyse en modes normaux, qui permet une exploration efficace des espaces de dimension élevée tels les espaces conformationnels des protéines. Les résultats de simulations effectuées sur un ensemble de protéines montrent l'efficacité de la méthode proposée pour l'étude des transitions conformationnelles / Proteins are biological macromolecules that play essential roles in living organisms. Un- derstanding the relationship between protein structure, dynamics and function is indis- pensable for advances in fields such as biology, pharmacology and biotechnology. Study- ing this relationship requires a combination of experimental and computational methods, whose development is the object of very active interdisciplinary research. In such a context, this thesis presents a robotics-inspired modeling approach for studying confor- mational changes in proteins. This approach is based on a mechanistic representation of proteins that enables the application of efficient methods originating from the field of robotics. It also provides an accurate method for coarse-grained treatment of proteins without loosing full-atom details.The presented approach is applied in this thesis to two different molecular simulation problems. First, the approach is used to enhance sampling of the conformational space of proteins using the Monte Carlo method. The modeling approach is used to implement new and known Monte Carlo trial move classes as well as a mixed sampling strategy. Results of simulations performed on proteins with different topologies show that this strategy enhances sampling without demanding higher computational resources. In the second problem tackled in this thesis, the mechanistic modeling approach is used to implement a robotics-inspired method for simulating large amplitude motions in proteins. This method is based on the combination of the Rapidly-exploring Random Tree (RRT) algorithm with Normal Mode Analysis (NMA), which allows efficient exploration of the high dimensional conformational spaces of proteins. Results of simulations performed on ten different proteins of different sizes and topologies show the effectiveness of the proposed method for studying conformational transitions