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Enregistrement W2955876419 · doi:10.71781/11819

Accélération de l'exploration de l'espace chimique du cytochrome P450 BM3 par des méthodes de criblage à haut débit et bio-informatiques

2018· dissertation· fr· W2955876419 sur OpenAlexfundno aff
Olivier Rousseau

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2018
Typedissertation
Languefr
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesCentre in Green Chemistry and CatalysisGénome QuébecNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésPhysicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’application de la chimie organique est prépondérante dans plusieurs secteurs industriels tels que le pharmaceutique, le cosmétique, l’alimentaire ou les produits ménagers. La chimie organique évolue sans cesse pour rendre les synthèses plus efficaces et moins dispendieuses. Cependant, l’amélioration de voies de synthèse se fait souvent sans égard à leur effet sur l’environnement. Ceci a entrainé l’émergence de la chimie verte pour réduire leur impact environnemental. À cette fin, l’une des stratégies employées est la biocatalyse : l’utilisation d’enzymes due à leurs propriétés ‘vertes’ et leur grande efficacité réactionnelle. Les oxydases de type cytochrome P450 sont reconnues pour leur grande promiscuité, liée à leur rôle dans la détoxification de composés xénobiotiques et de molécules endogènes dans le corps. Cette superfamille d’enzymes accomplit une diversité de réactions d’oxydations en une seule étape telles que l’hydroxylation, l’époxidation, la désamination, la déshalogénation et la cyclopropanation. La P450 BM3 (P450 BM3) de Bacillus megaterium possède l’une des plus grandes activités catalytiques de sa famille, justifiant l’intérêt grandissant de ses applications industrielles. Ce mémoire se penche sur la nécessité d’améliorer les essais afin d’augmenter la capacité de criblage pour obtenir une plus grande proportion de variants capable de catalyser une réaction désirée. Il a été proposé que la synthèse de l’indigo par les variants de P450 BM3 soit un indicateur de promiscuité envers de nouveaux substrats. Nous avons exploré l’espace mutationnel de P450 BM3 pour la synthèse de l’indigo en comparant différentes méthodes de criblage de librairies de variants. Dans un premier temps, des librairies de variants furent créées par mutagénèse par saturation de site. Cela permet d’obtenir une représentation uniforme des variants à chaque position sélectionnée plus rapidement et à un coût modique. Ensuite, des méthodes de criblage furent optimisées pour quantifier les variants de P450 BM3 et les cribler de deux façons. Nous avons comparé un essai colorimétrique direct grâce à l’absorbance de l’indigo avec un essai général indirect combinant la fluorescence du cofacteur NADPH et la spectrométrie de masse (LC-MS, GC-MS et LC préparative). Cette deuxième approche permet de cribler les variants indépendamment du substrat. Afin d’augmenter le débit du criblage, nous avons optimisé les méthodes en utilisant des plaques 96 puits avec une station de pipetage automatisée. Nous avons découvert de multiples nouveaux variants de P450 BM3 synthétisant l’indigo dont une forte fraction de ces derniers s’est révélée aptes à synthétiser une molécule de valeur élevée en industrie : la cétone de framboise. La corrélation de l’activité de P450 BM3 avec l’indigo et la cétone de framboise justifie l’exploration plus profonde de l’espace mutationnel de P450 BM3. La compréhension de cette corrélation permettrait de guider d’avantage l’ingénierie de P450 BM3 vers de nouveaux substrats. À cette fin, nous tentons d’expliquer la relation entre la structure, le dynamisme et l’activité des variants de P450 BM3. Les méthodes de criblage conventionnelles ne sont pas assez efficaces pour générer de grandes séries de données (« Big Data »). Nous appliquons le séquençage de nouvelle génération afin d’identifier >104 variants simultanément pour relier le génotype (ADN) au phénotype (synthèse d’indigo). L’analyse de ces données nécessite l’utilisation d’outils statistiques et informatiques tels que la modélisation, la dynamique moléculaire et l’analyse de composantes indépendantes du temps et de la structure (tICA). Nous observons une tendance commune des variants actifs de P450 BM3 représenté par un changement d’équilibre entre ses deux conformations majeures. Ce changement conformationnel pourrait expliquer la propension de P450 BM3 à synthétiser l’indigo. Ce mémoire présente ainsi des méthodes permettant d’accélérer la découverte de variants actifs de P450 BM3 pour diverses réactions d’intérêt en industrie. Les méthodologies ci-développées pourront ensuite guider l’ingénierie d’autres systèmes enzymatiques.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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