Thèse soutenue

Développement et application d’une approche de docking par fragments pour modéliser les interactions entre protéines et ARN simple-brin
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Auteur / Autrice : Nicolas Chevrollier
Direction : Fabrice Leclerc
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences de la vie et de la santé
Date : Soutenance le 09/05/2019
Etablissement(s) : Université Paris-Saclay (ComUE)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Structure et dynamique des systèmes vivants (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 2015-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de biologie intégrative de la cellule (Gif-Sur-Yvette, Essonne ; 2015-....)
établissement opérateur d'inscription : Université Paris-Sud (1970-2019)
Jury : Président / Présidente : Stéphane Bressanelli
Examinateurs / Examinatrices : Fabrice Leclerc, Stéphane Bressanelli, Annick Dejaegere, Samuela Pasquali, Isaure Chauvot de Beauchêne, Alexandre de Brevern
Rapporteurs / Rapporteuses : Annick Dejaegere, Samuela Pasquali

Résumé

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Les interactions ARN-protéine interviennent dans de nombreux processus cellulaires fondamentaux. L'obtention de détails à l'échelle atomique de ces interactions nous éclaire sur leurs fonctions, mais permet également d'envisager la conception rationnelle de ligands pouvant les moduler. Lorsque les deux techniques majeures que sont la RMN et la cristallographie aux rayons X ne permettent pas d'obtenir une structure 3D entre les deux partenaires, des approches de docking peuvent être utilisées pour apporter des modèles. L'application de ces approches aux complexes ARN-protéine se heurtent cependant à une difficulté. Ces complexes résultent en effet souvent de la liaison spécifique d'une courte séquence d'ARN simple-brin (ARNsb) à sa protéine cible. Hors, la flexibilité inhérente aux segments simples-brins impose dans une approche classique de docking d'explorer un large ensemble de leur espace conformationnel. L'objectif du projet est de contourner cette difficulté par le développement d'une approche de docking dite "par fragments". Ce dernier s'est fait à partir de domaines de liaison à l'ARN très représentés dans le monde du vivant. Les résultats ont montré une excellente capacité prédictive de l'approche à partir de la séquence de l'ARN. Ils ont de plus montré un potentiel intéressant dans la prédiction de séquences d'ARN simple-brin préférentiellement reconnues par des domaines de liaisons à l'ARN.