Construction efficace de géométrie pour l'analyse structurelle de grands systèmes moléculaires

Efficient computation of geometry for structural analysis of large molecular systems

• Auteur / Autrice : Cyprien Plateau-Holleville
• Direction : Stéphane Mérillou, Maxime Maria
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 21/11/2024
• Etablissement(s) : Limoges
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et Ingénierie (Limoges ; 2022-)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : XLIM
• Jury : Président / Présidente : Loïc Barthe
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Nathalie Lagarde, Jonathan Sarton
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Julie Digne, Bruno Lévy

Mots clés

Mots clés contrôlés

Biochimie

Structure moléculaire

Géométrie -- Informatique

Dynamique moléculaire

Mots clés libres

Visualisation Scientifique

Surfaces moléculaires

Diagrammes de Voronoi

Diagrammes d'Apollonius

Géométrie algorithmique

GPGPU

Visualisation

Molecular surface

Voronoi diagrams

Apollonius diagrams

Computational geometry

GPGPU

Résumé

L'étude structurelle de complexes moléculaires est nécessaire à la compréhension de leurs fonctionnements, mais aussi leur analyse à travers leur visualisation et illustration. La Surface Exclue au Solvant (SES) représente implicitement l'interaction entre un corps moléculaire et un solvant ce qui permet d'analyser géométriquement certaines de ses propriétés. Cette surface reste cependant complexe à construire notamment pour des structures de grandes tailles. Dans cette thèse, nous présentons ainsi une méthode de calcul sur GPU de la SES de grandes protéines. Les diagrammes d'Apollonius, ou diagrammes de Voronoï additivement pondérés, peuvent servir à étudier la structure des protéines, mais aussi construire la SES efficacement. Nous présentons une caractérisation mathématique de ces diagrammes permettant leur analyse et leur paramétrisation pour un calcul naïf, mais exhaustif, de leur géométrie. Enfin, sur la base de notre étude, nous proposons une méthode de calcul GPU de diagrammes d'Apollonius dans ℝ3 compatible avec des protéines de grandes tailles, mais aussi avec des distributions spatiales homogènes. Cette stratégie supporte les particularités des diagrammes d'Apollonius et permet le calcul exhaustif de leurs composantes.

The study of the structure of large molecular systems through their visualization and illustration is needed to understand their features and the system they take part in. The Solvent Excluded Surface (SES) is the interaction surface between a protein and its environment. It then allows characterizing geometrically some of its properties. However, this surface is still complex to compute, especially for large molecular complex. In this thesis, we propose a dedicated GPU pipeline targeting fast and efficient computation of the SES of large proteins. Apollonius diagrams, or additively weighted Voronoi diagrams, can be used to analyze proteins structures and construct their surface. Then, we present a complete characterization of their facets which allows a parametrization supporting the exhaustive and naive computation of their geometry. Based on this study, we propose a method allowing the computation of Apollonius diagrams in ℝ3 which support the study of large proteins but is also compatible with uniform spatial distributions. Additionally, it allows an exhaustive computation of their facets.