Modélisation des mécanismes moléculaires de la perception des odeurs

par Claire de March

Thèse de doctorat en Chimie

Sous la direction de Jérôme Golebiowski.

Soutenue le 23-10-2015

à Nice , dans le cadre de École doctorale Sciences fondamentales et appliquées (Nice) , en partenariat avec Institut de chimie (Nice, Alpes-Maritimes) (laboratoire) et de Institut de Chimie de Nice (laboratoire) .

Le président du jury était Xavier Fernandez.

Le jury était composé de Jérôme Golebiowski, Xavier Fernandez, Loïc Briand, Bernard Offmann, Moustafa Bensafi, Gilles Sicard.

Les rapporteurs étaient Loïc Briand, Bernard Offmann.


  • Résumé

    Ce projet de recherche est focalisé sur le lien entre la structure des molécules odorantes et leurs interactions avec les récepteurs olfactifs exprimés dans les neurones olfactifs. Cette recherche fondamentale est d'une importance primordiale pour la construction d'un «nez virtuel », physiologiquement inspiré, qui reproduit la fonction des 400 types de récepteurs olfactifs impliqués dans la détection des odeurs. Ici, chaque récepteur olfactif est représenté par un système moléculaire qui est reproduit atome par atome dans un modèle informatique. Un protocole optimal a été conçu pour prédire les structures de ces récepteurs grâce à l’analyse bioinformatiques de leurs séquences sous contraintes de données expérimentales. Ensuite, les bases de la relation entre la séquence d’un récepteur et son mécanisme d’activation en fonction de la structure d’une molécule odorante liée à sa cavité ont été établies. Par ailleurs, l’analyse des structures de molécules d’une même famille olfactive peut conduire à l’identification des récepteurs impliqués dans leur perception. L’ensemble de ces résultats constitue les bases pour l’étude des relations structure-odeur à l’ère post-génomique.

  • Titre traduit

    Modeling the molecular mechanism of the perception of smell


  • Résumé

    This research project is focused on the link between chemical structures of odorant molecules and their interactions with odorant receptors expressed in olfactory neurons. This basic research is of primary importance for building a physiologically-inspired “computational nose” that reproduces the function of the 400 types of odorant receptors involved in the perception of smells. Here, each odorant receptor is represented as a molecular system, reproduced atom per atom in a computational model. An optimal protocol has been built to predict the structure of these receptors using bioinformatics analyses of their sequences under the constraints of experimental data. Then, the relationship between the sequence and the activation mechanism of a receptor as a function of the structure of a molecule bound to its cavity has been established. Furthermore, the structural analysis of molecules belonging to the same olfactory family was shown to lead to the prediction of some receptors involved in their perception. These results constitute a basis for structure-odor relationships studies in the postgenomic era.


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