Analyse fonctionnelle des voies NF-kB chez Drosophila melanogaster
Langue Anglais
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Modalités de diffusion de la thèse :
  • Thèse confidentielle jusqu'au 30/12/2025.
  • Thèse soumise à l'embargo de l'auteur jusqu'au 01/10/2026 (communication intranet).
 
Auteur : Acker, Adrian
Date de soutenance : 01-10-2021

Directeur(s) de thèse : Matt, Nicolas

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Modèles Insectes de l'Immunité Innée (Strasbourg)
École doctorale : École doctorale des Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....)
 
Discipline : Immunologie
Classification : Sciences de la vie, biologie, biochimie

Mots-clés libres : NF-kB, Immunité innée, Inflammation, Drosophila melanogaster, Infection, Réponse immunitaire, Longs ARN non-codants, Peptides anti-microbiens
Mots-clés :
  • Réponse immunitaire - Modèles animaux
  • Facteur de transcription NF-κB
  • Résistance aux maladies - Génétique moléculaire
  • Drosophila melanogaster
Résumé : La réponse immunitaire innée, la première ligne de défense contre les infections, est conservée à travers les métazoaires. En revanche, une dérégulation de celle-ci entraîne une inflammation chronique délétère. Mon travail de doctorat consistait en l’étude de la régulation des voies NF-kB, une voie majeure de l’inflammation. En utilisant le modèle Drosophila melanogaster, j’ai étudié la régulation des voies NF-kB à différents niveaux. Un objectif majeur de ma thèse a été d’explorer le rôle des longs ARN non-codants dans la régulation des voies NF-kB, alors que d’autres aspects de ma thèse ont été d’explorer leur régulation par des ubiquitine-ligases, des micro ARNs, des phosphatases ou des modulateurs épigénétiques. J’ai utilisé différents outils expérimentaux tels que le système CRISPR Cas9 pour évaluer la fonction de gènes candidats. Nous pensons que ce travail pourrait ouvrir la voie à de nouvelles cibles thérapeutiques pour le traitement de maladies liées au système immunitaire.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2021STRAJ108
Type de ressource : Thèse