Prédiction de la structure 3D des boucles protéiques

La connaissance de la structure tridimensionnelle des proteines est essentielle pour comprendre leur fonction. Devant la complexite de l'obtention experimentale de ces informations, la mise au point de methodes permettant leur prediction a partir des sequences en acides amines est un defi majeur. Par ailleurs, dans ce contexte, l'etude des boucles est particulierement importante car leur role fonctionnele est preponderant et leur structure tridimensionnelle particulierement variable. Nous proposons une methode reposant sur l'encodage des structures 3D par alphabet structural. Cette methode comporte une premiere etape de prediction locale d'une lettre structurale a partir de quatre acides amines par une methode d'arbre. La prediction est ensuite affinee en tenant compte des informations telles que les ressemblances entre lettres structurales et la succession non aleatoire des lettres dans les sequences. Un modele de Markov cache est utilise dans ce but. La methode sera testee sur une large base de donnees de boucles contenant un jeu d'apprentissage ainsi qu'un jeu de validation.