Résumé - LabUnix
publicité
François Major (Département d’Informatique et de Recherche Opérationnelle, Université de Montréal) Titre : Modéliser les petits et les grands ARN avec les outils MC-Fold et MC-Sym Résumé : L'ère post cristallographique du ribosome et un enthousiasme récent pour la régulation génétique par de petits ARN a grandement stimulé de manière générale la recherche sur les ARN. En particulier, dans notre laboratoire, nous avons développé des outils informatiques pour étudier systématiquement l'architecture des structures tridimensionnelle (3D) d'ARN. À l'aide de ces outils, nous avons identifié et formalisé un nouvel élément fondamental : le motif cyclique de nucléotides (NCM) qui est plus général que l'élément classique utilisé dans les algorithmes de prédiction de structures secondaires (2D). Pour savoir si le NCM donne un avantage pour la prédiction et la modélisation, nous avons développé un nouvel algorithme de prédiction de structures secondaires, MCFold, et modifié notre algorithme de modélisation 3D, MC-Sym. Nous avons ensuite montré les avantages d'utiliser le NCM aux niveaux 2D et 3D et développé un pipeline qui permet de modéliser la structure 3D d'un ARN à partir de sa séquence (1D) de nucléotides. Dans cette présentation, je vais montrer en quoi le NCM est avantageux et comment on peut maintenant s'attaquer à la modélisation 3D de petits mais aussi de grands ARN à l'aide de cette nouvelle génération d'algorithmes.
