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LUE - Analyse des espaces de conformation pour les protéines intrinsèquement désordonnées

Offre de thèse

LUE - Analyse des espaces de conformation pour les protéines intrinsèquement désordonnées

Date limite de candidature

31-07-2024

Date de début de contrat

01-10-2024

Directeur de thèse

MALLIAVIN Thérèse

Encadrement

co-direction avec Jérome Idier (Laboratoire des Sciences du Numeriques de Nantes) et avec Jung-Hsin Lin (Academia Sinica,Taiwan)

Type de contrat

Concours pour un contrat doctoral

école doctorale

C2MP - CHIMIE MECANIQUE MATERIAUX PHYSIQUE

équipe

contexte

The enormous development of structural biology has permitted to determine more than 213,000 biomolecular structures at atomic resolution (Protein Data Bank: \url{www.rcsb.org}). These structures, defined by the relative positions of atoms, have been permitting strong advances in understanding the function of the protein molecules, and consequently in understanding essential physiological and pathological processes. The knowledge of protein structures is also instrumental for learning how to interfere with such processes, in particular by designing more powerful antibodies, or small compound inhibitors. Determining the structure of proteins is therefore a key aspect to progress in better management of health and biotechnology problems. Along the last four decades, the development of biochemistry and structural biology has revealed that the proteins are much more mobile than what was expected from the first structures obtained using X-ray diffraction in the fifties. In addition, the discovery of amyloid peptides pointed out the importance of disorder in pathological processes and about twenty years ago, the importance of intrinsic disordered proteins (IDP) in normal physiological processes was recognized.

spécialité

Chimie

laboratoire

LPCT - Laboratoire de Physique et Chimie Théoriques

Mots clés

bioinformatique structurale, sciences des données, protéines intrinsèquement désordonnées

Détail de l'offre

Le projet de thèse vise à développer des approches numériques pour améliorer l'analyse de l'espace conformationnel de protéines intrinsèquement désordonnées. Ces approches seront développées dans le cadre d'une méthode discrète d'énumération des conformations protéiques, l'approche Intervalle Branch-and-Prune (iBP), développée par le directeur de thèse de l'Université de Lorraine. Des méthodes issues de la théorie du transport optimal, basées sur l'utilisation de la distance de Wasserstein, seront appliquées pour concevoir une approche de clustering permettant de décrire l'espace conformationnel de protéines intrinsèquement désordonnées. Les approches numériques développées seront testées sur deux protéines flexibles et désordonnées étudiées expérimentalement à l'Academia Sinica, Taiwan.

Keywords

structural bioinformatics, data science, intrinsically disordered proteins

Subject details

The PhD project intends to develop numerical approaches for improving the analysis of the conformational space of intrinsically disordered proteins. These approaches will be developed in the frame of a discrete method for enumerating protein conformations, the interval Branch-and-Prune (iBP) approach, developed by the PhD advisor at the University of Lorraine. Methods coming from the optimal transport theory, based on the use of Wasserstein distance, will be applied to design a clustering approach for describing the conformational space of intrinsically disordered proteins. The developed numerical approaches will be tested on two flexible and disordered proteins experimentally studied at Academia Sinica, Taiwan.

Profil du candidat

Étudiant de niveau Master ou équivalent, avec une bonne formation en science des données. De bonnes compétences en programmation sont requises avec un fort intérêt pour les applications à des systèmes biologiques.

Le doctorant devrait effectuer deux séjours de 6 mois à Taiwan pour développer la collaboration dans le cadre du programme pilote TIGP-X, initié en 2023 par Academia Sinica, et qui prendra en charge le voyage et le séjour.

Candidate profile

Master-completed student or equivalent, with a good background in data science. Good programming skills are required with a strong interest in applications to biological systems

The PhD student is expected to make two stays of 6 months to Taiwan for developing the collaboration in
the frame of the TIGP-X Pilot program, initiated in 2023 by Academia Sinica, and which will provide financial
support for the travel and the stay.

Référence biblio

Julie Delon and Agnès Desolneux. A Wasserstein-type distance in the space of gaussian mixture models. SIAM Journal on Imaging Sciences, 13:936–970, 2020.
J. González-Delgado, A. Sagar, C. Zanon, K. Lindorff-Larsen, P. ó, P. Neuvial, and J. s. WASCO: A Wasserstein-based Statistical Tool to Compare Conformational Ensembles of Intrinsically Disordered Proteins. J Mol Biol, 435(14):168053, 2023.
T. E. Malliavin. Tandem domain structure determination based on a systematic enumeration of conformations. Sci Rep, 11:16925, 2021
J. Köfinger, L. S. Stelzl, K. Reuter, C. Allande, K. Reichel, and G. Hummer. Efficient Ensemble Refinement by Reweighting. J Chem Theory Comput, 15(5):3390–3401, May 2019.
T. E. Malliavin, A. Mucherino, C. Lavor, and L. Liberti. Systematic Exploration of Protein Conformational Space Using a Distance Geometry Approach. J Chem Inf Model, 59(10):4486–4503, 10 2019.
B Worley, F Delhommel, F Cordier, TE Malliavin, B Bardiaux, N Wolff, M Nilges, C Lavor, and L Liberti. Tuning interval Branch-and-Prune for protein structure determination. Journal of Global Optimization, 72:109–127, 2018.
Förster, D., Idier, J., Liberti L, Mucherino A., Lin J.-H., Malliavin, T. E. Low-resolution description of the conformational space for intrinsically disordered proteins. Sci Rep, 12:19057, 2022.