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Docking Docking inverse Champagne Acides Nucléiques Peptides et Membranes

 

Le 28 Mars 2013 se tenait à Reims la Journées des Jeunes Chercheurs de la SFR CAP-Santé. A cette occasion, les doctorants de l'Université de Picardie - Jules Verne et de l'université de Reims pouvaient présenter leurs travaux sous forme d'affiche ou de communication orale.

Chantal Barberot, doctorante en 3ème année sous la direction d'Eric Henon, dans l'équipe ICMR CNRS UMR 7312 dirigée par Xavier Coqueret, a décroché le prix spécial Boehringer-Ingelheim pour ses travaux sur le "Développement d'un logiciel quantique : dernière version d'Algogen".

 

La P3M lui adresse ses félicitations.

 


C BARBEROT1, H. KHARTABIL1, J-C BOISSON2, S. GERARD1, E. THIRIOT3, G. MONARD3, E. HENON1

 

1 – Institut de chimie moléculaire de Reims/ Université de Reims Champagne Ardenne/UMR CNRS 7312/ SFR CAP- SANTE (FED 4231)/Reims ;

2 – Centre de recherche en STIC/ Université de Reims Champagne Ardenne/EA 3804/SFR CAP-SANTE (FED 4231)/Reims ;

3 – Structure et réactivité des systèmes moléculaires complexes/Université Henri Poincaré/UMR 7565/ Vandoeuvre les Nancy.

 

Parmi les techniques de modélisation utilisées dans l’étude de la reconnaissance moléculaire, le docking moléculaire est employé pour décrire la meilleure position/orientation d’un ligand au sein d’un site actif d’une protéine. En particulier, ce genre de programme est très utilisé pour la recherche de nouveaux médicaments (structure based drug design).

Nos résultats présentés ici sont le fruit du développement et de l’extension du logiciel AlgoGen-DivCon1 conçu initialement par E. Thiriot et G. Monard en 2009. Ce qui distingue ce logiciel des autres approches de docking est la méthode d’évaluation : quantique (DivCon) au lieu de classique habituellement. L’outil extérieur d’évaluation quantique proposé initialement est DivCon. Un nouveau couplage AlgoGen-MOZYME est proposé ici s’appuyant sur la méthode MOZYME de MOPAC2.

En plus du nouveau couplage proposé, les objectifs de notre travail ont été : (a) d’améliorer l’efficacité de l’algorithme d’exploration de la surface d’énergie potentielle (nouvelle stratégie évolutionnaire « unknownCluster »), (b) de réduire les temps de calcul liés à l’algorithme génétique (tirage guidé de la population).

Pour cela, le logiciel a été enrichi de plusieurs fonctionnalités qui sont présentées ici ainsi que d’outils graphiques complémentaires de pré- et post-traitement (jBox et morphing moléculaire).

Le logiciel a été ensuite testé sur tout un jeu de dimère pour tester sa validité ainsi que sur une métallo-protéine : la phosphodiesterase de type 4.

 

1 _ Combining a genetic algorithm with a linear scaling semiempirical method for protein–ligand docking, E. Thiriot, G. Monard, J. Mol. Struct, 2009, vol 898, 31-41.

2 _ Optimization of Parameters for Semiempirical Methods V: Modification of NDDO Approximations and Applications to 70 Elements, J. J. P. Stewart, J. Mol. Modeling, 2007,vol 12, 1173-1213.

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