Modélisation de la résistance aux médicaments et génération de peptides antimicrobiens puissants guidées par la chémographie
Langue Anglais
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Auteur : Pikalyova, Karina
Date de soutenance : 13-09-2024

Directeur(s) de thèse : Varnek, Alexandre - Marcou, Gilles

Président : Camproux, Anne-Claude
Membre(s) du jury : Montes, Matthieu

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Chimie de la matière complexe (Strasbourg)
École doctorale : École doctorale des Sciences chimiques (Strasbourg ; 1995-....)
 
Discipline : Chimie informatique et théorique
Classification : Chimie, minéralogie, cristallographie

Mots-clés libres : GTM, Design de novo de peptides, Modélisation quantitative de relations génotype-phénotype, Apprentissage profond
Mots-clés :
  • Chimie -- Informatique
  • Peptides
  • Apprentissage profond
Résumé : Cette thèse aborde le problème de l'AMR en présentant une méthodologie basée sur la GTM pour visualiser l'espace des séquences biologiques, prédire les phénotypes sous-jacents et guider la conception de candidats antibiotiques à base de peptides. La première partie de cette thèse se concentre sur le développement de modèles basés sur la GTM pour prédire la résistance du VIH-1 aux médicaments et fournir une visualisation de l'espace protéique viral accompagnée d'une élucidation rétrospective des mutations cruciales pour le développement de la résistance aux médicaments. La même approche est ensuite étendue à la tâche de prédiction de la résistance aux antibiotiques de S. aureus. Des modèles à base de cartes complétés par des paysages de déterminants génétiques importants pour le développement de la résistance ont servi de modèles explicables de prédiction de la résistance aux antibiotiques. La deuxième partie de cette thèse concerne le développement d'un pipeline pour la conception de novo de candidats antibiotiques à base de peptides actifs contre les cellules planctoniques et les biofilms de S. aureus. La dernière partie explore le potentiel d'extension de cette méthodologie à la conception de peptides modifiés.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2024STRAF057
Type de ressource : Thèse