Moustiques transgéniques pour contrôler la transmission des arbovirus
Auteur / Autrice : | Pei-Shi Yen |
Direction : | Anna-Bella Failloux |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Virologie et Entomologie Médicale |
Date : | Soutenance le 15/12/2017 |
Etablissement(s) : | Paris 6 |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Complexité du vivant (Paris) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Institut Pasteur (Paris). Arbovirus et Insectes Vecteurs |
Jury : | Président / Présidente : Dominique Higuet |
Examinateurs / Examinatrices : Chun-Hong Chen, Claire Valiente Moro | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Frédéric Simard, Stefanie Christine Becker |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Résumé
Les arbovirus (virus transmis par des arthropodes) sont à l'origine de maladies humaines telles que la dengue, le chikungunya ou encore le Zika. Le moustique Aedes aegypti, est le vecteur majeur de ces trois arbovirus. La faible efficacité des méthodes de contrôle des populations de moustiques, principalement réalisées au moyen d'insecticides chimiques ouvre un champ de développement de nouvelles approches en lutte antivectorielle. Le moustique, hôte vecteur, contrôle la réplication virale en limitant les réponses immunitaires antivirales. La machinerie RNA interférence (RNAi) est la voie jouant un rôle majeur dans l'immunité antivirale chez le moustique. Alors que le rôle des deux voies, siRNA (" small interfering RNA ") et piRNA (" piwi-interfering RNA "), est de mieux en mieux compris dans les réactions antivirales du vecteur, peu de connaissances sont disponibles à ce jour en ce qui concernent les interactions entre la voie miRNA (" micro RNA ") et les arbovirus. Ainsi, nous proposons une analyse détaillée des mécanismes par lesquels les miARN tentent de réguler la réplication virale chez le moustique. Dans la première partie de la thèse, nous avons effectué une analyse génomique pour identifier les miRNAs pouvant interagir chez Ae. aegypti avec divers lignées/génotypes des virus chikungunya (CHIKV), de dengue (DENV) et de Zika. Avec l'aide d'outils de prédiction faisant appel à divers algorithmes, plusieurs sites de liaison de miARN avec différents lignées/génotypes de chaque arbovirus ont été identifiés. Nous avons ensuite sélectionné les miARN pouvant cibler plus d'un arbovirus et nécessitant un faible seuil d'énergie lors de la formation des complexes entre l'ARNm.