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Conception des protéines : Enzyme et génie biosenseur

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Dans cours

BIOENG-320: Synthetic biology

This advanced Bachelor/Master level course will cover fundamentals and approaches at the interface of biology, chemistry, engineering and computer science for diverse fields of synthetic biology. This class requires critical and analytical thinking at the ...

Description

Cette séance de cours couvre la conception d'enzymes nouvelles pour catalyser les réactions contre nature en stabilisant les états de transition et en générant des arbres rotamères inverses. Il explore également la conception de biocapteurs pour la détection sélective des ligands, la présentation d'exemples et de méthodes de validation.

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Enseignant·e·s (3)

Vassily Hatzimanikatis

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Denis Alain Henri Lucien Joly, Luca Milazzo, David Liaskos, Konrad Lagoda, Omar Keshk, Yigit Sibal, Ioannis Tzegiannakis A dirigé les thèses EPFL de Keng Cher Soh, Julien Racle, Noushin Hadadi, Stefano Andreozzi, Stepan Tymoshenko, Meriç Ataman, Joana Raquel Pinto Vieira, Tiziano Dallavilla, Yves Berset, Anush Chiappino-Pepe, Milenko Tokic, Tuure Eelis Hameri, Jasmin Maria Hafner, Homa Mohammadi Peyhani, Daniel Robert Weilandt, Zhaleh Hosseini, Sofia Tsouka, Mar

Patrick Daniel Barth

Professor Patrick Barth is Associate Professor at EPFL and Adjunct Associate Professor at Baylor College of Medicine, Houston, TX, USA. He received training in Physics, Chemistry and Biology (University of Paris, ENS) in France and performed his PhD at the Commissiariat a l'Energie Atomique in Saclay, France on structure/function studies of membrane proteins (photosystem I) using biochemical and biophysical experimental techniques. He carried out postdoctoral studies at University of California at Berkeley with Tom Alber on computational development for calculating protein electrostatics and designing de novo selective peptide inhibitors of cellular protein interactions. He then went to the University of Washington as a postdoctoral fellow and instructor in David Baker's laboratory to develop computational techniques in the software Rosetta for predicting and designing membrane protein structures. He started his independent career and received tenure at Baylor College of Medicine. He will continue at EPFL to marry computation and experiment for understanding the molecular determinants of signal transduction, as well as modeling and designing membrane proteins with novel functions for various synthetic biology and therapeutic applications.

Yimon Aye

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Concepts associés (32)

Prédiction de la structure des protéines

La prédiction de la structure des protéines est l'inférence de la structure tridimensionnelle des protéines à partir de leur séquences d'acides aminés, c'est-à-dire la prédiction de leur pliage et de leur structures secondaire et tertiaire à partir de leur structure primaire. La prédiction de la structure est fondamentalement différente du problème inverse de la conception des protéines. Elle est l'un des objectifs les plus importants poursuivis par la bioinformatique et la chimie théorique.

Design

vignette|Chaise de Charles Rennie Mackintosh, 1897. Le design, le stylisme ou la stylique est une activité de création souvent à vocation industrielle ou commerciale, pouvant s’orienter vers les milieux sociaux, politiques, scientifiques et environnementaux. Le but premier du design est d’inventer, d’améliorer ou de faciliter l’usage ou le processus d’un élément ayant à interagir avec un produit ou un service matériel ou virtuel.

Inhibiteur enzymatique

thumb|upright=1.2|Complexe d'une protéase du VIH (rubans rouges, bleus et jaunes) associée à l'inhibiteur qu'est le ritonavir (petite structure en bâtons et boules près du centre). Un inhibiteur enzymatique est une substance se liant à une enzyme et qui en diminue l'activité. Un inhibiteur peut empêcher la fixation du substrat sur le site actif en se fixant à sa place, ou provoquer une déformation de l'enzyme qui rend celle-ci inactive (inhibiteur allostérique).

Bioinformatique structurale

vignette|262x262px| Structure tridimensionnelle d'une protéine La bioinformatique structurale est la branche de la bio-informatique liée à l'analyse et à la prédiction de la structure tridimensionnelle des macromolécules biologiques telles que les protéines, l'ARN et l'ADN. Elle traite des généralisations sur les structures tridimensionnelles des macromolécules, telles que les comparaisons des repliements globaux et des motifs locaux, les principes du repliement moléculaire, l'évolution, les interactions de liaison et les relations structure/fonction, en travaillant à la fois à partir de structures résolues expérimentalement et de modèles informatiques.

Structural alignment

Structural alignment attempts to establish homology between two or more polymer structures based on their shape and three-dimensional conformation. This process is usually applied to protein tertiary structures but can also be used for large RNA molecules. In contrast to simple structural superposition, where at least some equivalent residues of the two structures are known, structural alignment requires no a priori knowledge of equivalent positions.

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Séances de cours associées (64)

Interactions protéine-ligand: importance et affinité

Explore l'importance des interactions protéine-ligand, en se concentrant sur les affinités de liaison et les paysages énergétiques, avec des implications pour le développement et la spécificité des médicaments.

Ingénierie des protéines: structure, fonction et applications

Couvre la structure, la fonction et l'ingénierie des protéines, en mettant l'accent sur leur importance biologique et leurs applications en biotechnologie.

Enzymes: Structure et fonction en microbiologie environnementale

Couvre la structure, la fonction et la classification des enzymes en microbiologie environnementale, en soulignant leur rôle catalytique et leur importance dans les processus biochimiques.

Détermination de la structure protéique

Explore la détermination de la structure des protéines à l'aide de techniques RMN et Cryo-EM, couvrant les déplacements chimiques, le marquage isotopique, le NOE et les méthodes d'imagerie à haute résolution.

Interaction des protéines Empreintes digitales avec l'apprentissage en profondeur géométrique

Explore le déchiffrage des empreintes digitales de l'interaction protéine-protéine à l'aide d'un apprentissage en profondeur géométrique et les défis de la conception de l'interaction protéine-protéine computationnelle.

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