Si la découverte récente de la souche virale JFH1, capable de réaliser un cycle viral complet en culture cellulaire, a permis de mieux caractériser le déroulement de l’infection du virus de l’hépatite C VHC, de nombreux aspects de la biologie du virus demeurent méconnus. Parmi ceux-ci, les mécanismes gouvernant l’encapsidation de l’ARN génomique viral au sein des particules restent à élucider. Cette thèse décrit la mise point d’un système de mobilisation hétérologue permettant l’analyse de l’interaction de la protéine de capside Core avec l’ARN viral. Ce système nous a permis d’identifier les régions de la protéine impliquées dans la liaison au génome viral, tout en autorisant son transfert dans des cellules naïves. Cette approche de mobilisation dépendante de la Core est complétée d’une étude de recrutement hétérologue basée sur la reconnaissance de l’ARN du phage MS2 avec la protéine de manteau Coat. Cette stratégie novatrice permet le recrutement efficace des ARNs marqués tout en autorisant leur localisation cellulaire. / The advent of infectious molecular clones of Hepatitis C virus (HCV) has unlocked the understanding of HCV life cycle. However, packaging of the genomic RNA, which is crucial to generate infectious viral particles, remains poorly understood. To study packaging in vivo, we developed a novel heterologous system to evaluate the interactions of HCV Core capside with viral RNA. This system allowed us to pinpoint Core domains involved in RNA binding, and package and transfer HCV RNA into a lentiviral vector. Aside from this Core dependent recruitment, we engineered retoviral vectors to trans-package MS2-tagged RNAs using MS2 Coat protein interaction. This system allowed us to efficiently recruit MS2-tagged replicons into naive cells and offers the opportunity to visualize HCV RNAs in Huh7.5 cells.
Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2012TOUR3319 |
Date | 03 February 2012 |
Creators | Caval, Vincent |
Contributors | Tours, Pagès, Jean-Christophe |
Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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