M2

 Stage · Stage M2  · 6 mois    Bac+5 / Master   IBISC / LORIA · Evry / Nancy (France)

Mots-Clés

ARN modélisation moléculaire prédiction de structure interactions ARN-protéine

Description

La plupart des ARN exercent leur fonction dans la cellule en se liant avec des protéines. Il existe de nombreux outils pour prédire la structure 2D et 3D des ARN à partir de leur séquence, mais ces outils ne prennent pas en compte la liaison de l’ARN à une protéine. Ils prédisent des structures d’ARN libres. Or les ARN sont des molécules très flexibles, et leur structure peut varier sous l’effet de leur liaison à une protéine.

Au sein de l’équipe AROBAS du laboratoire IBISC, un outil appelé BiORSEO [1] a été développé pour la prédiction de structure secondaire d’ARN basée une optimisation bi-objectif [2]. Il consiste à identifier dans la séquence des motifs correspondant à des modules d’ARN de structure 3D connue (issus de bibliothèques 3D d’ARN), et insérer certains de ces modules selon un ensemble de critères (taille, énergie...).

Notre projet consiste à étendre BiORSEO pour la prédiction de structure d’ARN liés à une protéine, en considérant de nouvelles bibliothèques de modules 3D d’ARN liés à des protéines. Ces bibliothèques sont générées spécifiquement pour ce sujet dans l’équipe CAPSID du laboratoire LORIA.

Ce travail a déjà été initié par un stage de M2 l’an dernier, donnant des résultats très prometteurs [3]. Le but de ce stage est de poursuivre ce travail en vue d’une publication dans une revue internationale en explorant différentes pistes d'amélioration, dont les plus importantes sont :

- combiner plusieurs bibliothèques de motifs, issues d’ARNs libres (RNA3D Atlas, RNA 3D Motif) d’une part et d’ARN liés aux protéines (que nous avons générée) d’autre part.

- autoriser des motifs à se chevaucher.

- relâcher la contrainte d’identité stricte entre la séquence d’entrée et la séquence d’un motif à insérer, mais en ajoutant des pénalités.

- construire une solution consensus à partir de l’ensemble des solutions trouvées par BiORSEO.

Ce travail pourra donner lieu à une poursuite en thèse au cours de laquelle seront explorés les aspects 3D des ARN et la modélisation de leurs interactions avec les protéines.


Références :

1. Becquey L., Angel E. & Tahi F. (2020). BiORSEO: a bi-objective method to predict RNA secondary structures with pseudoknots using RNA 3D modules. Bioinformatics, 36(8), 2451-2457.

2. Dan Gusfield, Integer Linear Programming in Computational and Systems Biology: An Entry-Level Text and Course, Cambridge University Press, 2019

3. Becquey L (2021). Algorithmes multi-critères pour la prédiction de structures d'ARN. Thèse de doctorat de Paris-Saclay.


Contacts:

Fariza Tahi (IBISC) / Isaure Chauvot de Beauchêne (LORIA)

fariza.tahi@univ-evry.fr / isaure.chauvot-de-beauchene@loria.fr


Candidature

Procédure : Envoyez un CV, une lettre de motivation, les notes de M1 (et M2 si il y en a), et les références d'un précédent encadrant de stage.

Date limite : None

Contacts

Isaure Chauvot de Beauchêne

 isNOSPAMaure.chauvot-de-beauchene@loria.fr

Offre publiée le 22 novembre 2021, affichage jusqu'au 28 février 2022