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Développement d'une nouvelle méthode performante de classification des surfaces protéiques d'interaction. <br />Optimisations et extensions du logiciel MED-SuMo.

L'étude d'une structure de protéine issue d'un gène de fonction inconnue est une manière d'appréhender les mécanismes biochimiques dans lesquels elle est impliquée. L'amélioration des méthodes de résolution des structures de macromolécules a contribué à l'augmentation quadratique du nombre de structures disponibles. La fonction d'une protéine se définit par ces interactions avec des partenaires spécifiques qui sont la base des mécanismes biologiques majeurs. La détection et la comparaison de surfaces d'interaction sont ainsi des étapes essentielles pour annoter fonctionnellement les protéines, et surtout dans le cadre de l'élaboration de nouveaux médicaments.<br />Le logiciel SuMo et son produit dérivé à vocation industrielle MED-SuMo représentent une des premières approches utilisant la position relative des groupements chimiques fonctionnels élémentaires disponibles à la surface des protéines, pour comparer les surfaces d'interaction. Mon travail de thèse a été basé sur trois points: (1) Optimisation du logiciel MED-SuMo et mise en évidence de son intérêt pour l'annotation fonctionnelle de protéines hypothétiques aux travers de deux applications (protéines TM1012 et YBL036C). (2) Développement et implémentation d'une nouvelle méthode de classification des surfaces d'interaction des protéines: MED-SMA. Deux applications ont été réalisées et pour chacune d'elle, MED-SMA rassemble dans les mêmes groupes des sites détectés pour fixer des types équivalents de molécules. (3) Participation au développement d'une nouvelle méthode de conception de molécules actives de novo combinant la détection MED-SuMo de similitudes locales des surfaces des protéines avec une approche fragmentale.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00410506
Date30 March 2009
CreatorsDoppelt-Azeroual, Olivia
PublisherUniversité Paris-Diderot - Paris VII
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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