In silico prediction and modelling and single stranded oligonucleotides
Prédiction et modélisation in silico des oligonucléotides simple brin
Résumé
Single-stranded oligonucleotides (DNA or RNA) are fragments of nucleic acids that can regulate gene expression and hav therapeutic and diagnostic applications. They can bind to specific sequences and other types of molecules. They adopt different conformations, characterized by three levels of structure.' i) Primary for the sequence of nucleotides, ii) secondary for the pairing of complementary bases and iii) tertiary for three-dimensional folds.Acquiring knowledge about the structure of oligonucleotides is limited by slow and expensive experimental techniques. ln silico modeling offers a promising alternative. The objective of this thesis is therefore to study computational methods for modeling oligonucleotides in order to design de novo oligonucleotides of biotechnological interest. To this end, we evaluated secondary structure prediction tools (9 selected tools) using a new comparison metric: AptaMat. Our results highlighted the qualities of these tools and identified the most efficient ones. We then evaluated tertiary structure prediction tools (RNAdenovo, SimRNA, RNAComposer) and explored structural flexibility using accelerated molecular dynamics. This thesis has contributed to the advancement of in silico modeling of oligonucleotides, opening the way for the rationa design of oligonucleotides for therapeutic and diagnostic purposes.
Les oligonucléotides simple brin (ADN ou ARN) sont des fragments d'acides nucléiques capables de réguler l'expression des gènes et ayant des applications thérapeutiques et diagnostiques. Ils peuvent se lier à des séquences spécifiques et à d'autres types de molécules. Ils adoptent différentes conformations, caractérisées par 3 niveaux de structure : i) Primaire pour la séquence de nucléotides, ii) secondaire pour l’appariement des bases complémentaires et iii) tertiaire pour les repliements tridimensionnels complexes. L'acquisition de connaissances sur la structure des oligonucléotides est limitée par les techniques expérimentales lentes et coûteuses. La modélisation in silico offre une alternative prometteuse. L’objectif de la thèse est donc d’étudier les méthodes computationnelles de modélisation des oligonucléotides pour concevoir de novo des oligonucléotides d'intérêt biotechnologique. Pour cela nous avons évaluer les outils de prédiction de structure secondaire (9 outils sélectionnées) en passant par l’utilisation d’une nouvelle méthode de comparaison : AptaMat. Nos résultats ont permis de souligner les qualités de ces outils et mettre en valeur les plus performants. Puis nous avons évaluer les outils de prédiction de structure tertiaire (RNAdenovo, SimRNA, RNAComposer), et explorer la flexibilité structurale par dynamique moléculaire accélérée. Cette thèse a contribué à l'avancement de la modélisation in silico des oligonucléotides, ouvrant la voie à la conception rationnelle d'oligonucléotides à visées thérapeutiques et diagnostiques.
Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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