Vers des algorithmes en ADN passant à l’échelle

Toward Scalable DNA algorithms

• Auteur / Autrice : Pierre Marcus
• Direction : Nicolas Schabanel
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 18/07/2024
• Etablissement(s) : Lyon, École normale supérieure
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale en Informatique et Mathématiques de Lyon (Lyon ; 2009-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de l'informatique du parallélisme (Lyon ; 1988-....) - Modèles de calcul, Complexité, Combinatoire
• Jury : Président / Présidente : Jérémie Chalopin
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Nicolas Schabanel, Jérémie Chalopin, Damien Woods, Yann Ponty, Cendrine Moskalenko, Raluca Tiron
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Damien Woods, Yann Ponty

Mots clés

Mots clés contrôlés

Origami d'ADN

Mots clés libres

Calcul par ADN

Origami d'ADN

Passage à l'échelle

Déplacement de brin

Marche aléatoire

DNA computing

DNA origami

Scalability

Strand displacement

Random walk

Résumé

Le domaine du calcul par ADN consiste à utiliser l'ADN comme un matériau dynamique. En interagissant ensemble, les brins d’ADN peuvent implémenter de petits algorithmes et effectivement calculer. Par exemple, l’état de l’art permet l’évaluation de circuits logiques, où les informations de l’évaluation des circuits sont encodées dans les reconfigurations d’assemblage de brins d'ADN. Un autre exemple d’approche consiste à attacher des brins d'ADN selon des règles définies, proches du Le domaine du calcul par ADN consiste à utiliser l'ADN comme un matériau dynamique. En interagissant ensemble, les brins d’ADN peuvent implémenter de petits algorithmes et effectivement calculer. Par exemple, l’état de l’art permet l’évaluation de circuits logiques, où les informations de l’évaluation des circuits sont encodées dans les reconfigurations d’assemblage de brins d'ADN. Un autre exemple d’approche consiste à attacher des brins d'ADN selon des règles définies, proches du concept de tuiles de Wang, sur des substrats constitués de grands objets fait en ADN, appelés origami d'ADN. Cependant, toutes les approches actuelles sont confrontées au défi du passage à l’échelle. Dans la plupart des designs, la taille de l'entrée du problème est liée, soit aux caractéristiques de l'origami d'ADN, soit au nombre de brins d'ADN mélangés dans l’expérience. Cependant, ce nombre de brins est limité à la fois d'un point de vue pratique, et aussi d'un point de vue théorique. En effet, le risque d’hybridation d’ADN non voulue augmente avec le nombre de brins. Dans cette thèse, nous voulons résoudre ce sujet de scalabilité, sur le problème particulier de la résolution de labyrinthes. Ce problème a déjà été résolu, mais de manière non réversible et non scalable. Nous proposons dans ce travail d'implémenter une marche aléatoire réversible sur un origami d'ADN. Notre objectif est double. Tout d'abord, nous concevons un design composé d’un nombre fixe de seulement quatre brins différents, quelle que soit la taille du labyrinthe. Ensuite, nous proposons l'utilisation de la réversibilité, qui est un facteur clé, car elle permet d'exploiter le hasard pour tenter de revenir en arrière pour effacer les erreurs d'hybridation. Dans la première partie, nous avons mené des expériences au cours desquelles nous avons fixé des chemins de manière statique sur un origami d'ADN que nous avons conçu. Nous validerons notre capacité à mener, observer et traiter ces expériences. Dans la seconde partie, nous proposons une implémentation d'une marche aléatoire réversible grâce à une variante de la technique de toehold exchange strand displacement. Nous avons mené et développé des expériences sur cette variante grâce à une approche bottom-up. Cette approche bottom-up expérimente d’abord en imitant la présence d’origami d’ADN grâce à des structures d’ADN plus petites. Puis dans un second temps en ajoutant la présence d’un origami d’ADN.

The DNA computing field consists in using DNA as dynamic building blocks. By interacting together, they can implement small algorithms and effectively compute. Many successful approaches were made. For instance, by implementing logical circuits where reconfigurations of DNA complexes progressively evaluate the network. Another approach is to attach DNA strands according to defined rules to a substrate made of large DNA objects called DNA origami. However, all the current approaches face the challenge of scalability. In most designs, the size of the input is linked to either the DNA origami or the number of strands. The number of strands, is limited not only technically but also theoretically, as there is an inherent chance of hybridization error between two strands that are not fully complementary. In this thesis, we want to solve this scalability issue on the particular problem of maze solving. This problem was already solved in both in a non-reversible and non-scalable fashion. We propose to implement a reversible random walk walker on a DNA origami. Our point is twofold. First, we can make a design with only four different strands, no matter the size of the maze. Most importantly, using reversibility is a key factor, as it can harness randomness to reverse hybridization errors. In the first part, we conducted experiments where we attached static paths made of DNA strands on a DNA origami. We will validate our ability to both conduct, observe and process these experiments. In the second part, we propose an implementation of a reversible random walk using a variation of the toehold mediated strand displacement technique. We have conducted and developed experiments on this variation using a bottom-up approach. Our experiments led to preliminary results of the technique on a DNA origami.