La mise en registre automatique des surfaces acquises à partir d’objets déformables

La mise en registre 3D (opération parfois appelée alignement) est un processus de transformation d’ensembles de données 3D dans un même système de coordonnées afin d’en aligner les éléments communs. Deux ensembles de données alignés ensemble peuvent être les scans partiels des deux vues différentes d’un même objet. Ils peuvent aussi être deux modèles complets, générés à des moments différents, d’un même objet ou de deux objets distincts. En fonction des ensembles de données à traiter, les méthodes d’alignement sont classées en mise en registre rigide ou non-rigide. Dans le cas de la mise en registre rigide, les données sont généralement acquises à partir d’objets rigides. Le processus de mise en registre peut être accompli en trouvant une seule transformation rigide globale (rotation, translation) pour aligner l’ensemble de données source avec l’ensemble de données cible. Toutefois, dans le cas non-rigide, où les données sont acquises à partir d’objets déformables, le processus de mise en registre est plus difficile parce qu’il est important de trouver à la fois une transformation globale et des déformations locales. Dans cette thèse, trois méthodes sont proposées pour résoudre le problème de mise en registre non-rigide entre deux ensembles de données (représentées par des maillages triangulaires) acquises à partir d’objets déformables. La première méthode permet de mettre en registre deux surfaces se chevauchant partiellement. La méthode surmonte les limitations des méthodes antérieures pour trouver une grande déformation globale entre deux surfaces. Cependant, cette méthode est limitée aux petites déformations locales sur la surface afin de valider le descripteur utilisé. La seconde méthode est s’appuie sur le cadre de la première et est appliquée à des données pour lesquelles la déformation entre les deux surfaces est composée à la fois d’une grande déformation globale et de petites déformations locales. La troisième méthode, qui se base sur les deux autres méthodes, est proposée pour la mise en registre d’ensembles de données qui sont plus complexes. Bien que la qualité que elle fournit n’est pas aussi bonne que la seconde méthode, son temps de calcul est accéléré d’environ quatre fois parce que le nombre de paramètres optimisés est réduit de moitié. L’efficacité des trois méthodes repose sur des stratégies via lesquelles les correspondances sont déterminées correctement et le modèle de déformation est exploité judicieusement. Ces méthodes sont mises en oeuvre et comparées avec d’autres méthodes sur diverses données afin d’évaluer leur robustesse pour résoudre le problème de mise en registre non-rigide. Les méthodes proposées sont des solutions prometteuses qui peuvent être appliquées dans des applications telles que la mise en registre non-rigide de vues multiples, la reconstruction 3D dynamique, l’animation 3D ou la recherche de modèles 3D dans des banques de données.

Development of new approaches for the synthesis and decoding of one-bead one-compound cyclic peptide libraries

La plupart des processus cellulaires et biologiques reposent, à un certain niveau, sur des interactions protéine-protéine (IPP). Leur manipulation avec des composés chimiques démontre un grand potentiel pour la découverte de nouveaux médicaments. Malgré la demande toujours croissante en molécules capables d’interrompre sélectivement des IPP, le développement d’inhibiteurs d’IPP est fortement limité par la grande taille de la surface d’interaction. En considérant la nature de cette surface, la capacité à mimer des structures secondaires de protéines est très importante pour lier une protéine et inhiber une IPP. Avec leurs grandes capacités peptidomimétiques et leurs propriétés pharmacologiques intéressan-tes, les peptides cycliques sont des prototypes moléculaires de choix pour découvrir des ligands de protéines et développer de nouveaux inhibiteurs d’IPP. Afin d’exploiter pleinement la grande diversité accessible avec les peptides cycliques, l’approche combinatoire «one-bead-one-compound» (OBOC) est l’approche la plus accessible et puissante. Cependant, l’utilisation des peptides cycliques dans les chimiothèques OBOC est limitée par les difficultés à séquencer les composés actifs après le criblage. Sans amine libre en N-terminal, la dégradation d’Edman et la spectrométrie de masse en tandem (MS/MS) ne peuvent pas être utilisées. À cet égard, nous avons développé de nouvelles approches par ouverture de cycle pour préparer et décoder des chimiothèques OBOC de peptides cycliques. Notre stratégie était d’introduire un résidu sensible dans le macrocycle et comme ancrage pour permettre la linéarisation des peptides et leur largage des billes pour le séquençage par MS/MS. Tout d’abord, des résidus sensibles aux nucléophiles, aux ultraviolets ou au bromure de cyanogène ont été introduits dans un peptide cyclique et leurs rendements de clivage évalués. Ensuite, les résidus les plus prometteurs ont été utilisés dans la conception et le développement d’approches en tandem ouverture de cycle / clivage pour le décodage de chimiothèques OBOC de peptides cycliques. Dans la première approche, une méthionine a été introduite dans le macrocycle comme ancrage pour simultanément permettre l’ouverture du cycle et le clivage des billes par traitement au bromure de cyanogène. Dans la seconde approche, un résidu photosensible a été utilisé dans le macrocycle comme ancrage pour permettre l’ouverture du cycle et le clivage suite à une irradiation aux ultraviolets. Le peptide linéaire généré par ces approches peut alors être efficacement séquencé par MS/MS. Enfin, une chimiothèque OBOC a été préparée et criblée la protéine HIV-1 Nef pour identifier des ligands sélectifs. Le développement de ces méthodologies permttra l’utilisation de composés macrocycliques dans les chimiothèques OBOC et constitue une contribution importante en chimie médicinale pour la découverte de ligands de protéines et le développement d’inhibiteurs d’IPP.