Adekoudjo, Ade-Dayo Nassir
(2025).
« Méthode de modélisation et design d'une protéine pour la capture de SF4 » Mémoire.
Montréal (Québec, Canada), Université du Québec à Montréal, Maîtrise en informatique.
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Résumé
Les protéines métalliques, et en particulier celles contenant des clusters fer-soufre ([Fe-S]), jouent un rôle central dans de nombreux processus biologiques essentiels tels que la respiration cellulaire, le transfert d’électrons ou encore la régulation génétique. Parmi elles, les clusters [4Fe-4S] (ou SF4) se distinguent par leur complexité structurale et leur sensibilité à l’oxygène, rendant leur intégration dans les protéines artificielles particulièrement difficile. Ce mémoire s’inscrit dans cette problématique et explore la possibilité de concevoir, par des approches computationnelles, une protéine artificielle capable d’intégrer un cluster [4Fe-4S] via les mécanismes cellulaires naturels. En mobilisant des outils récents de modélisation moléculaire, tels que AlphaFold et RFdiffusion, cette étude vise à identifier un signal structurel, potentiellement un motif séquentiel conservé responsable de l’insertion naturelle du cluster dans les protéines connues. Ce signal est ensuite greffé à une protéine d’intérêt, dans le but de concevoir une entité hybride capable de détourner les mécanismes d’assemblage intracellulaire. Après une phase de traitement et d’analyse des structures disponibles, des variants ont été générés et validés in silico afin d’évaluer leur compatibilité structurale et fonctionnelle avec le cluster SF4. Ce travail ouvre ainsi la voie à une nouvelle approche pour la conception rationnelle de protéines hybrides capables d’accueillir des cofacteurs métalliques complexes, avec des implications potentielles en biotechnologie, en bioénergie et en médecine. Le code source de l’implémentation est disponible sur le dépôt suivant : https://gitlab.info.uqam.ca/adekoudjo.ade-dayo_nassir/sf4ligand.
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MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Clusters fer-soufre (Fe-S), [4Fe-4S] / SF4, Conception de protéines, intelligence artificielle, AlphaFold, RFdiffusion, Bio-ingénierie, Protéines hybrides, Biologie computationnelle.
| Type: |
Mémoire accepté
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| Informations complémentaires: |
Fichier numérique reçu et enrichi en format PDF/A. |
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Directeur de thèse: |
Reinharz, Vladimir |
| Mots-clés ou Sujets: |
Protéines hybrides / Conception / Clusters Fer-Soufre / Protéines Fer-Soufre / Modélisation moléculaire / Biologie computationnelle / Applications biologiques de l'intelligence artificielle |
| Unité d'appartenance: |
Faculté des sciences > Département d'informatique |
| Déposé par: |
Service des bibliothèques
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| Date de dépôt: |
14 oct. 2025 10:37 |
| Dernière modification: |
14 oct. 2025 10:37 |
| Adresse URL : |
http://archipel.uqam.ca/id/eprint/19160 |
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