Auteur / Autrice : | Cédric Bouysset |
Direction : | Sébastien Fiorucci, Serge Antonczak |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Chimie |
Date : | Soutenance le 21/10/2021 |
Etablissement(s) : | Université Côte d'Azur |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sciences fondamentales et appliquées (Nice ; 2000-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Institut de chimie (Nice) |
Jury : | Président / Présidente : Matthieu Montes |
Examinateurs / Examinatrices : Sébastien Fiorucci, Serge Antonczak, Matthieu Montes, Esther Kellenberger, Jana de Oliveira Santos, Sébastien Buchoux | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Esther Kellenberger, Jana de Oliveira Santos |
Mots clés
Résumé
La perception olfactive et gustative provient d’une stimulation de nature chimique des récepteurs transmembranaires émergeants de la surface de cellules sensorielles situées dans la cavité nasale ou orale. Les récepteurs impliqués dans la perception des odeurs et des goûts amer, sucré et umami appartiennent à la famille des récepteurs couplés aux protéines G (RCPG). Malgré une connaissance approfondie de cette famille, une définition précise de la structure tridimensionnelle des RCPG chimiosensoriels nous échappe encore à ce jour. Dans cette thèse, je mets en lumière les structures moléculaires en première ligne de la perception chimiosensorielle, à savoir les récepteurs et leurs ligands, au travers d’un microscope computationnel. Dans un premier temps, je mets en avant un cas concret d’utilisation des relations quantitatives structure à activité (QSAR) par la découverte de composés sémiochimiques naturels interférant avec le comportement destructeur d’un insecte ravageur de cultures agricoles, Spodoptera littoralis, en ciblant ses récepteurs olfactifs. Par la suite, en me basant sur une méthode d’apprentissage automatique similaire, je conçois une plateforme en ligne permettant la prédiction du pouvoir sucrant de molécules en se basant sur leur structure, ce qui nous a permis de révéler un composé sucré innovant de la famille des lignanes. Pour finir, grâce aux outils de modélisation moléculaire et aux données de mutagénèse dirigée, je construits des modèles 3D de récepteurs au goût amer afin de prédire les interrupteurs moléculaires impliqués dans la détection des ligands et l’activation de ces récepteurs. En parallèle, je développe une librairie Python qui encode les interactions de complexes moléculaires sous forme d’empreinte numérique afin d’analyser des trajectoires de dynamique moléculaire, des structures issues d’amarrage moléculaire, ou des structures expérimentales, et je mets en valeur ce logiciel dans une multitude de scenarios impliquant des RCPG. Dans l’ensemble, ces travaux de thèse illustrent la mise en œuvre de méthodes numériques pour extraire des informations sur la perception chimiosensorielle, qu’elle soit olfactive ou gustative, à l’échelle moléculaire.