Research

Nous utilisons des méthodes de biologie structurale théorique et de bioinformatique afin de comprendre les principes qui régissent les structures protéiques et les interactions biomoléculaires. Les connaissances ainsi obtenues sont appliquées à la prédiction des structures et des fonctions protéiques, au design de drogues ainsi qu’au design de novo de protéines aux fonctions spécifiquement choisies. Les thèmes principaux de notre recherche sont :


Protéines à unités répétitives en tandem

Les projets de séquençage du génome ont révélé un grand nombre de protéines biologiquement importantes à unités répétitives en tandem contenant jusqu’à 50 résidus. [More Info]
Ces protéines sont encore sous-représentées dans les banques de don/fnées structurales à cause de leur poids moléculaire élevé et de leur forme allongée qui empêchent les études par RMN et cristallographie aux rayons-X. Ces difficultés expérimentales rendent donc les approches bioinformatiques encore plus importantes. Nous avons initié l’analyse bioinformatique, la classification, la prédiction structurale et la modélisation de protéines à séquences répétitives qui se replient avec un arrangement solénoïdal. Le développement ultérieur de méthodes fiables d’identification des motifs répétitifs protéiques et la prédiction ab initio de structure 3D promet d’être un sujet de recherche fertile en bioinformatique structurale. Au cours des dernières années, de nombreuses évidences ont été accumulées sur la forte incidence des répétitions en tandem dans les séquences en acides aminés des facteurs de virulence de pathogènes et de certains amyloïdes et prions. La découverte et les prédictions structure-fonction de ces domaines peuvent conduire à l’identification de cibles pour de nouveaux antibiotiques et vaccins contre des maladies infectieuses émergeantes et au développement d’inhibiteurs de l’amyloïdogénèse.

Vous pouvez tester notre outil bio informatique d’analyse de protéines à unités répétitives en tandem: T-REKS : ab initio identification of tandem repeats PRDB : Protein Repeat DataBase PROFILES : library of sequence profiles


Amyloides et Prions

De nombreux travaux ont suggéré que les fibrilles amyloïdes jouent un rôle causal dans certaines pathologies neurodégénératives, y compris les maladies d’Alzheimer, de Parkinson et de Hungtington. [More Info]
En dépit de nombreux efforts, la structure et le mécanisme de formation des fibrilles amyloïdes demeurent encore inconnus. Ce dilemme peut être attribué au fait que les méthodes à haute résolution de détermination de structure - cristallographie aux rayons-X et spectroscopie RMN - ne peuvent être employées à cause du caractère polymérique et de l’insolubilité des fibrilles. Dans ce cas, la détermination de la structure des fibrilles se fait DpB08b Dia2au moyen de suggestions de modèles structuraux basés sur l’accumulation de résultats expérimentaux, jusqu’à ce qu’un modèle unique permette d’expliquer l’ensemble des données. Nous contribuons aux avancées dans ce domaine en développant des modèles structuraux de fibrilles amyloïdes et de prions. Notre but ultérieur sera la prédiction des propriétés amyloïdogéniques d’une séquence en acides aminés à partir de sa structure ainsi que le design d’inhibiteurs de la fibrillogénèse.


Design de molécules en vue d'applications biomédicales et nanotechnologiques

Les protéines à séquences répétées peuvent adopter plusieurs types de conformations et former des oligomères, des polymères, des réseaux 2D ou 3D. [More Info]
La versatilité de ces molécules ouvre la voie à de nombreuses applications aussi bien en sciences des matériaux, en nanotechnologie qu’en médecine. Nous appliquons notre connaissance des relations séquence-structure-fonction des protéines à séquences répétées à la conception de molécules artificielles à fonctions déterminées. Des exemples de nos conceptions réussies sont le « Peptabody » une protéine à liaison de haute avidité et les nanofibrilles alpha-hélicaux solubles.


Motifs protéiques structuraux

Le nombre croissant de structures protéiques connues nous permet de mieux comprendre la relation entre la séquence et les structures super-secondaires 3D (ou les repliements 3D récurrents). [More Info]
Tester le pouvoir prédictif de ces corrélations structure/fonction est l’objet de nos recherches qui pourraient mener au développement d’un algorithme pour la prédiction de structures protéiques. La connaissance structurale accroît également le pouvoir prédictif de la recherche d’homologies de séquences, du regroupement en familles protéiques et de l’interférence de la séquence en acides aminés sur la fonction biologique. L’incorporation d’informations structurales dans les recherches effectuées dans la banque de séquences constitue une approche efficace pour découvrir de nouvelles relations évolutionnistes et fonctionnelles entre les protéines. Actuellement, l’identification de nouveaux domaines protéiques et des relations qui les relient correspond à l’une des activités de recherche les plus intenses en bioinformatique. Dans ce domaine, nous travaillons en étroite collaboration avec des expérimentalistes. Les protéines impliquées dans la régulation du cycle cellulaire représentent notre premier centre d’intérêt.