# Sujet : Structure protéiques locales : analyse et valorisation d’une méthode de prédiction. # Contexte du stage La connaissance de la structure tridimensionnelle des protéines est d’une aide décisive pour la compréhension de leurs propriétés fonctionnelles et de leurs rôles biologiques. De nombreux groupes de recherche ont construit des bibliothèques de fragments (ou alphabets structuraux) pour décrire au mieux l’ensemble des structures locales des protéines connues. Ces alphabets correspondent à un ensemble fini de fragments structuraux [1]. Dans notre laboratoire, une bibliothèque de 120 prototypes (nommés LSP pour Local Structure Prototypes) représentatifs des structures protéiques locales de 11 carbones alpha de long a été développée [2,3]. Pour chacune de ces 120 classes structurales, de fortes dépendances à la séquence en acides aminés ont été mises en évidence. L’exploitation de cette propriété a permis le développement des méthodes novatrices de prédiction de la structure locale des protéines à partir de la séquence en acides aminés [3-5]. # Description du stage Deux axes de stage sont envisagés : La valorisation d’un outil de prédiction des structures protéiques locales via une interface web. L’extension des études à l’exploration de la relation entre prédictibilité des structures locales et flexibilité au sein des structures protéiques globales. # Compétences souhaitées Niveau Licence 3 à Master 2 en Informatique ou Bioinformatique. Une bonne aisance en programmation est requise. Au minimum une maîtrise correcte d’un langage de type C semble essentielle. La connaissance de Python, du XHTML et de PHP sont un plus. Dans le cas contraire, ces langages devront être appris durant le stage. Des connaissances en bioinformatique sont préférables. # Lieu INSERM UMR-S 665, * *Dynamique des Structures et Interactions des Macromolécules Biologiques (DSIMB), Université Paris Diderot – Paris 7, INTS 6 rue Alexandre Cabanel 75739 PARIS cedex 15 # Contact Envoyer CV + lettre de motivation à Aurélie Bornot : aurelie.bornot@univ-paris-diderot.fr 1. Offmann B, Tyagi M, de Brevern AG. Local Protein Structures. Current Bioinformatics 2007;2:165-202. 2. Benros C. Analyse et prediction des structures tridimensionnelles locales des proteines [Analyse de Génomes et Modélisation Moléculaire]. Paris, France: Université Paris 7 - Denis Diderot; 2005. 211 p. (voir http://www.dsimb.inserm.fr/~debrevern/PUB/index.html#RELA) 3. Benros C, de Brevern AG, Etchebest C, Hazout S. Assessing a novel approach for predicting local 3D protein structures from sequence. Proteins 2006;62(4):865-880. 4. Bornot A, Etchebest C, de Brevern AG. A new prediction strategy for long local protein structures using an original description. Proteins 2009 /in press/. 5. http://www.dsimb.inserm.fr/~bornot/ -- Please note my new mail adress : --------------------------------------------------------------------------- Aurelie Bornot EBGM, INSERM UMR-S 726, DSIMB team INTS 6, rue Alexandre Cabanel 75739 Paris Cedex 15 FRANCE --------------------------------------------------------------------------- Website : http://www.dsimb.inserm.fr/~bornot/