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Je suis actuellement en these de bioinformatique/chimie computationnelle au sein de l'Equipe de Bioinformatique Genomique et Moleculaire (EBGM) sous la direction d'Alexandre de Brevern. Mon travail porte sur l'analyse et la prediction des structures proteiques et de leur flexibilite.
La synergie de la structure et de la dynamique interne des proteines soutendent leurs fonctions et leurs roles biologiques.
L'analyse et la prediction de la structure tridimensionnelle (3D) des proteines font partie des outils bioinformatiques les plus essentiels. Les structures des proteines sont une source d'information majeure vers une comprehension de leur implications potentielles dans diverses maladies. Elles ont par consequent un role central au sein de la recherche biomedicale et notamment dans la fabrication de nouveaux medicaments. Or, la resolution experimentale de ces structures est souvent tres couteuses et parfois particulierement difficile a atteindre. La prediction a haut-debit de la structure a partir de la sequence proteique est donc un enjeu majeur. De plus, dans le cadre emergeant de la biologie synthetique, une meilleure comprehension de la relation sequence-structure pourrait conduire vers la creation de proteines inedites dans le vivant et ayant des fonctions tres utiles pour notre monde, encore à inventer !
En parallele, il est recemment devenu evident que la dynamique interne des proteines joue egalement un role central dans leur stabilite, dans les phenomenes de catalyse ou encore dans les processus de reconnaissance moleculaire. Nous devons a present considerer la relation sequence-structure-flexibilite-fonction.
La flexibilite des proteines est si intimement liee a leur sequence et leur structure que la prediction de caracteristiques structurales locales devraient permettre des progres significatifs dans la prediction de leur dynamique a partir de la sequence .
Mots Cles
Proteines,
Structure Tridimensionnelle,
Structures Locales,
Flexibilite,
methodes d'apprentissage et de prediction.
Contact
Aurelie Bornot
INSERM UMR-S 665,
DSIMB,
Universite Paris Diderot- Paris 7,
INTS
6, rue Alexandre Cabanel
75739 Paris Cedex 15
FRANCE
tel : 33 (0)1 44 49 30 00
mail : aurelie.bornot[AT]univ-paris-diderot.fr
