Prédire la structure des ARN et la flexibilité des ARN par des simulations basées sur des modèles gros grains

par Tristan Cragnolini

Thèse de doctorat en Bioinformatique, Analyse de génome et modélisation

Sous la direction de Samuela Pasquali et de Philippe Derreumaux.

Soutenue en 2014

à Paris 7 .


  • Résumé

    JContrairement aux protéines, il y a relativement peu d'études expérimentales et computationelles concernant les ARN. Ceci est sans doute amené à changer, cependant, du fait de la découverte que les molécules d'ARN remplissent une considérable diversité de rôles biologiques, incluant, en dehors des rôles dans la transcription et la translation, des fonctions enzymatiques et régulationelles. Malgré la simplicité de son alphabet de quatre lettres, les ARN peuvent adopter une grande variété de structures tertiaires, dont les ensembles conformationels dynamiques semblent essentiels pour comprendre leur fonction. Malgré des progrès expérimentaux constants, et des développements théoriques, la séparation entre séquence et structures 3D augmente, et notre connaissance de la flexibilité des ARN à une échelle atomique est toujours limitée. Dans cette thèse, je présente des améliorations au modèle HiRE-RNA, et des simulations de repliement réalisées avec celui-ci. Après une présentation des méthodes computationelles utilisées pour échantillonner les surfaces d'énergie des ARN et des méthodes expérimentales fournissant des informations sur la structure des ARN, je présente les topologies d'ARN et les données structurales utilisées pour améliorer le modèle et pour étudier le repliement d'ARN. Les améliorations d'HiRE-RNA dans la version 2 et la version 3 sont décrites, ainsi que les simulations réalisées avec chaque version du modèle.

  • Titre traduit

    Predicting RNA structures and the large scale motions of RNA using computer simulations and coarse-grained models


  • Résumé

    In contrast to proteins, there are relatively few experimental and computational studies on RNAs. This is likely to change, however, due to the discovery that RNA molecules fulfil a considerable diversity of biological tasks, including, aside from its encoding and translational activity, also enzymatic and regulatory functions. Despite the simplicity of its four-letter alphabet, RNAs are able to fold into a wide variety of tertiary structures where dynamic conformational ensembles appear also to be essential for understanding their functions. In spite of constant experimental efforts and theoretical developments, the gap between sequences and 3D structures is increasing, and our lmowledge of RNA flexibility is still limited at an atomic level of detail. In this thesis, I present improvements to the HiRE-RNA model, and folding simulations that were performed with it. After presenting the computational methods used to sample the energy landscapes of RNA and the experimental methods providing information about RNA structures, I present the RNA topologies and the structural data I used to improve the model, and to study RNA folding. The improvements of HiRE-RNA in version 2 and version 3 are then described, as well as the simulations performed with each version of the model.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (146 p.)
  • Annexes : 219 réf.

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Paris Diderot - Paris 7. Service commun de la documentation. Bibliothèque Universitaire des Grands Moulins.
  • PEB soumis à condition
  • Cote : TS (2014) 163
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