Exploitation Bioinformatique des données d'épitope mapping de la réponse humorale de sujets infectés par Y.pestis pour le développement d'anticorps monoclonaux

Epitope mapping data exploitation of immune response from Yersinia pestis infected patients for the development of monoclonal antibodies

• Auteur / Autrice : Arnaud Simon
• Direction : Jean-François Zagury
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Sciences pour l'ingénieur spécialité Bioinformatique
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2022
• Etablissement(s) : Paris, HESAM
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : GBCM - Génomique, bioinformatique et chimie moléculaire
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation de la thèse : Conservatoire national des arts et métiers (France)

Mots clés

Mots clés libres

Bioinformatique

Immunologie

Statistiques

Anticorps

Yersinia pestis

Bioinformatics

Immunology

Statistics

Antibodies

Yersinia pestis

Résumé

Le projet de thèse a pour but d'identifier à partir de données d'epitope mapping des peptides correspondant à des épitopes protecteurs contre la peste à partir de sérums immuns de patients infectés. Dans un premier temps, il s'agira de nettoyer les données obtenues de l'épitope mapping des protéines choisies (étape réalisée en amont) de Y.pestis. Puis, comparer à l'aide d'outils bioinformatique les réponses humorales de patients de différents groupes cliniques (infectés, protégés, non-infectés, contrôles) et enfin modéliser les protéines de Y.pestis en recherchant les zones de protéines impliquées dans les épitopes des patients protégés.

The thesis project have the goal to identify protective epitopes against plague (coming from the bacteria Yersinia Pestis) using epitope mapping technique from infected African patients immune sera. At first, we will clean the data from the epitope mapping experiment of Yersinia Pestis choose proteins. Then we will compare, thanks to bioinformatics tools, immune responses of African sera according to their clinical group (infected, uninfected, healthy, control...). Finally, we will do a modeling of the Yersinia Pestis proteins by looking at the epitopes of the protected patients.