Prédiction et modélisation in silico des oligonucléotides simple brin

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.