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Paris-Saclay
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Univ. Paris-Saclay
Comment moduler le transport ionique dans des ionogels innovants ?
How to tune ion transport in innovative ionogels?

Spécialité

CHIMIE

Niveau d'étude

Bac+4

Formation

Master 2

Unité d'accueil

Candidature avant le

01/03/2023

Durée

5 mois

Poursuite possible en thèse

oui

Contact

ALBA-SIMIONESCO Christiane
+33 1 69 08 32 54

Résumé/Summary
Ce projet commun entre le Laboratoire Léon Brillouin (LLB, Saclay) et le Laboratoire Charles Coulomb (L2C, Montpellier) vise à exploiter le potentiel innovant d’une silice hybride ionique récemment développée par l'Institut Charles Gerhardt de Montpellier (ICGM). L'étudiant en master 2 caractérisera la microstructure poreuse et sa capacité à incorporer de manière réversible un liquide ionique, l'objectif final étant de booster la conductivité ionique dans le cadre des applications batteries.
This joined project between the Laboratoire Léon Brillouin (LLB, Saclay) and the Laboratoire Charles Coulomb (L2C, Montpellier) targets to use the innovative potential of ionic silica scaffold recently developed by the Institut Charles Gerhardt de Montpellier (ICGM). The master 2 student will characterize the porous microstructure and its reversible filling properties by ionic liquids, the final goal being to boost the ionic conductivity in the framework of batterie applications.
Sujet détaillé/Full description
La conductivité ionique est une propriété clé pour les technologies énergétiques émergentes et, notamment, la nouvelle génération de batteries solides pour véhicules électriques. Dans un projet ANR commun entre le Laboratoire Charles Coulomb (L2C) et l'Institut Charles Gerhardt de Montpellier (ICGM), nous voulons explorer comment les processus de transport ionique dans un réseau conducteur solide innovant d'ionosilice peuvent être améliorés en incorporant des liquides ioniques de haute conductivité ionique.

Dans un premier temps, le/la candidat(e) caractérisera la structure poreuse de la ionosilice. Ensuite, il/elle étudiera le confinement de petites molécules simples (eau, alcool) servant de sonde locale, avec un moment dipolaire fort et bien défini. En raison de la disponibilité limitée des neutrons, nous prévoyons d'utiliser la variation de contraste avec des mélanges d’alcools H/D pour mesurer la densité de longueur de diffusion (et donc la chimie) du squelette de ionosilice, et éventuellement sa structure par diffusion aux petits angles des neutrons (SANS) et des rayons X (SAXS). Dans l’étape suivante, le confinement de deux liquides ioniques avec des tailles de contre-ions significativement différentes sera étudié. Un objectif ambitieux sera de mettre en place le remplissage réversible de la matrice poreuse pour permettre la réutilisation du matériau et améliorer son cycle de vie.
Ionic conductivity is a key property for emerging energy technologies and, in particular, the new generation of solid-state batteries for electric vehicles. In a joint ANR project between the ‘Laboratoire Charles Coulomb’ (L2C) and the ‘Institut Charles Gerhardt de Montpellier’ (ICGM), we will explore how ionic transport processes in an innovative solid conductive network of ionosilica can be enhanced by incorporating ionic liquids of high ionic conductivity.

As a first step, the candidate will characterize the porous ionosilica structure. Then, he/she will study the confinement of small, simple molecules (water, alcohol) used as local probe with strong and well-defined dipole moment. Due to the limited availability of neutrons, we plan to use contrast variation by H/D-alcohol mixtures in order to measure the scattering length density (and thus chemistry) of the scaffold, and possibly its structure by small-angle scattering of neutrons (SANS) and X-rays (SAXS). In the next step, the confinement of selected ionic liquids with two significantly different counterion sizes will be studied. An attractive goal is to be able to settle a reversible filling of the porous structure in the framework of material reuse and life cycle assessment.
Mots clés/Keywords
Silice ionique poreuse, confinement, liquides ioniques, conductivité ionique, structure multi-échelle.
Ionic porous silica, confinement, ionic liquids, ionic conductivity, multi-scale structure.
Compétences/Skills
Le/la candidat(e) – basé(e) au LLB avec de courts séjours à prévoir à Montpellier – aura l'opportunité d'utiliser un panel de techniques de pointe : spectroscopie diélectrique à large bande, SAXS et WAXS, éventuellement SANS, mais aussi la calorimétrie modulée en température, le FTIR et l’adsorption de gaz. Une introduction à la diffusion neutronique sera proposée. Contact : Anne-Caroline Genix, responsable, Associate Professor, anne-caroline.genix@umontpellier.fr
The candidate – based at LLB with short stays to plan in Montpellier – will have the opportunity to use a panel of advanced techniques: broadband dielectric spectroscopy, SAXS and WAXS, possibly SANS, but also temperature-modulated calorimetry, FTIR and gaz adsorption. An introduction to neutron scattering will be proposed. Contact : Anne-Caroline Genix, responsable, Associate Professor, anne-caroline.genix@umontpellier.fr
Logiciels
Matlab, Python
Dynamique de l’eau confinée dans des nanopores hydrophobes
Dynamics of water confined in hydrophobic materials

Spécialité

CHIMIE

Niveau d'étude

Bac+5

Formation

Master 2

Unité d'accueil

Candidature avant le

28/02/2023

Durée

5 mois

Poursuite possible en thèse

oui

Contact

ALBA-SIMIONESCO Christiane
+33 1 69 08 32 54

Résumé/Summary
Les propriétés de l'eau liquide confinée ne diffèrent pas seulement de celles de l'eau libre, mais varient également beaucoup en fonction des caractéristiques du confinement. Cette diversité provient d'une part,du riche diagramme de phase de l'eau, qui est modifié selon l'échelle de longueur et de temps considérées, et d'autre part, de la grande diversité des conditions de confinement : taille et dimension de la matrice, rugosité de surface, nature et force des interactions... La liste des situations de confinement est large et inclut génériquement tous les cas où des molécules d'eau sont piégées dans un environnement donné, à condition que l'environnement et l'eau évoluent sur des échelles de temps très différentes.
AU cours du stage Nous nous intéresserons au comportement de l'eau confinée dans des matériaux solides et réguliers, dont la taille des pores permet une certaine mobilité autorisant des transitions de phase à partir de l'état liquide. L'avantage de la voie de synthèse retenue est la possibilité de régler l'hydrophobie de la surface de faiblement à très hydrophobe de manière bien contrôlée pour des diamètres de pores allant de 2,5 à 5 nm.
The properties of confined liquid water not only differ from those of bulk water but also greatly vary one from another depending on the confinement characteristics. The variety comes from the interplay between the rich water phase diagram and the length and time scales involved on one side and the wide diversity of confining conditions, size and dimension of the matrix, softness and roughness of its surface, nature of the interactions, etc., on the other. The list of confining situations is broad and generically includes all cases where water molecules are trapped in a given environment, provided the environment and the water evolve on widely different time scales. Here we focus on water confined in solid and regular materials, with pore sizes allowing mobility and phase transitions from the liquid state. The advantage of the synthesis route we have chosen is the possibility to tune the hydrophobicity of the surface from weakly to very hydrophobic in a well-controlled way for pore diameters ranging from 2.5 to 5nm.
Sujet détaillé/Full description
De nombreuses expériences sur l'eau confinée ont déjà été réalisées et de nombreux résultats controversés peuvent être trouvés dans la littérature. Ici, nous aimerions nous focaliser sur les nouvelles caractéristiques observées du fait de l'utilisation d'une pression externe différente de celle des expériences standard, ce quimodifie la quantité d'eau piégée entre les parois. En particulier, les propriétés thermodynamiques locales, les températures des transitions de phase seront affectées d'une manière non triviale, donnant lieu à l'observation de nouvelles phases cristallines (réf. 1) dans les domaines T-P non expansés.

Plusieurs situations doivent alors être envisagées puisque la pénétration d'un liquide dans un matériau nanoporeux dépend non seulement de la dimension des pores mais aussi des interactions entre le liquide et les surfaces du matériau. Dans le cas des pores hydrophiles, le processus de remplissage est appelé imbibition, lorsque la pénétration commence dès que les matériaux sont en contact avec le liquide, ou, dans le cas hydrophobe, intrusion (Ref 1) lorsqu'une pression externe est nécessaire pour forcer le liquide à entrer, avec une valeur de pression obéissant à la loi de Laplace. Dans tous les cas, les cinétiques d'entrée et de sortie sont différentes et l'échelle de temps de l'équilibrage très longue.
A lot of experiments on confined water have already been performed and many controversial results can be found in the literature. Here we would like to focus on new features observed because of the use of an external pressure at variance to standard experiments which modify the amount of water trapped between the walls. In particular the local thermodynamic properties, the temperatures of the phase transitions will be affected in a non-trivial way, giving rise to the observation of new crystalline phases (ref 1) in unexpexted T-P domains. Several situations must then be considered since the ingress of a liquid into a nanoporous material depends not only on the dimension of the pores but also on the interactions between the liquid and the material surfaces. In the case hydrophilic pores, the filling process is called imbibition, when penetration started as soon as the materials are in contact with the liquid, or, in the hydrophobic case, intrusion(ref 1) when an external pressure is required to force the liquid to enter, with a pressure value obeying the Laplace law. In all cases the kinetics of in and out are different and the time scale of equilibration very long.
Mots clés/Keywords
Sciences des matériaux
Materials sciences
Compétences/Skills
Caractérisation des matériaux : Adsorption N2 Eau, SAXS, FTIR, TGA. Études des fluides confinés : WAXS, Diffusion des neutrons (élastique et quasi-élastique), calorimétrie.
Materials characterization : Adsorption N2 Water, SAXS, FTIR, TGA. Confined fluid studies: WAXS, Neutron Scattering (elastic and quasielastic), calorimetry.
MAGES : Etude d'un Modèle à base d'AGents pour l'analyse de données Expérimentales acquises au synchrotron Soleil et au réacteur Orphée du CEA (imagerie de fluorescence UV, spectroscopie SAXS et SANS).
MAGES: Study of an AGent-based Model for the analysis of Experimental data acquired at the Soleil synchrotron and at the CEA Orphée reactor (UV fluorescence imaging, SAXS and SANS spectroscopy)

Spécialité

Mathématiques appliquées

Niveau d'étude

Bac+5

Formation

Master 2

Unité d'accueil

Candidature avant le

25/04/2023

Durée

6 mois

Poursuite possible en thèse

oui

Contact

Lutton Evelyne
+33 1 69 08 64 60

Résumé/Summary
Ce stage de recherche a pour but d'exploiter différentes données expérimentales pour enrichir un modèle multi-échelle à base d'agents. Il s'effectuera en collaboration avec l'unité MIA-Paris-Saclay de l’INRAE et concerne la modélisation de la digestion enzymatique humaine.
This research internship aims at exploiting different experimental data to enrich a multi-scale agent-based model. It will be carried out in collaboration with the MIA-Paris-Saclay unit of INRAE and concerns the modelling of human enzymatic digestion.
Sujet détaillé/Full description
Contexte :
Ce stage de recherche se déroulera dans le cadre d’une collaboration entre l’INRAE, le CEA-LLB et le synchrotron Soleil, concernant la compréhension de l’influence de la structure des aliments sur leur cinétique de digestion.
De nombreuses maladies de plus en plus fréquentes, en particulier pour les populations fragiles (les plus pauvres, les plus jeunes et les âgés), sont liées à la nutrition : diabète, obésité, pathologies cardiovasculaires. L’approche classique considère les compositions des aliments en termes de nutriments (hydrates de carbones, protéines, lipides) et de micro-nutriments (vitamines, polyphénols, par exemple) et la façon dont ils sont fractionnés sous l’action des enzymes pour délivrer les quantités adéquates au corps. Des travaux récents considèrent la digestion comme un processus beaucoup plus complexe, en particulier au regard de la cinétique de délivrance des nutriments le long du tube digestif (la plus connue étant celle du glucose) et de la structure. Les effets de la structure de l’aliment ont par ailleurs été récemment mis en évidence de façon expérimentale sur plusieurs types d’aliments (produits laitiers, viande, hydrates de carbone). Mieux comprendre et modéliser l’impact de la structure de l’aliment sur la digestion est une question importante, qui pourra avoir des répercussions variées dans le domaine de la nutrition (meilleure prise en charge de certaines pathologies, design d’aliments adaptés) ou de la pharmacodynamique.
La question de recherche est de caractériser l’effet, sur la cinétique de digestion de protéines, de la matrice, ici un gel, qu’elles peuvent former d’elles‐mêmes ou dans lequel elles seraient incluses. La structure - et donc l’évolution sous digestion - est très différente pour des gels laitiers où la brique élémentaire est l’amas de caséines (micelles), dont nous avons complété l’étude, et pour des gels formés par des protéines individuelles de colza (objet de cette étude).

Buts du stage
En s’appuyant sur ce cas d’étude décrit ci-dessus, où données et expertises sont disponibles en quantité, le stage a pour but d’élaborer une technique d’apprentissage interactif d’un modèle multi-échelle à partir de ces données. La difficulté est d’exploiter efficacement les données acquises sur les lignes DISCO (imagerie microscopique UV), SWING (spectroscopie diffraction X, SAXS) du synchrotron Soleil, et PAXY (spectroscopie diffraction neutrons, SANS) du réacteur Orphée du CEA. Le modèle considéré est un modèle multi-agents de réaction-diffusion (référence Azimi et al, ci-dessous), l’idée est de mettre en rapport les mesures aux deux échelles concernées (en macro via DISCO et en nano via SAXS/SANS).
L’imagerie DISCO (https://www.synchrotron-soleil.fr/fr/lignes-de-lumiere/disco) fournit des informations à des échelles entre 20 et 300 microns, elle a permis de visualiser séparément les effets d’HCl, et des enzymes (pepsine, bile, pancréatine) sur les protéines et le gras, et de suivre les cinétiques (de quelques minutes à plusieurs heures) de progression de la pepsine et la dissolution progressive de la forme et de la structure interne de morceaux de gels.
La diffraction X ou neutrons donne accès à des échelles plus fines (2-100 nanomètres), les données se présentent sous forme de spectres de diffraction (voir par exemple http://www.ustverre.fr/site/ustv/Oleron2013/Levelut.pdf)
La diffraction X aux petits angles (SAXS) a permis de suivre l’action de l’enzyme gastrique sur la ligne SWING (https://www.synchrotron-soleil.fr/fr/lignes-de-lumiere/swing)
• sur des gels laitiers avec deux effets: a) une forte modification des spectres (décroissance aux petits qs), traduisant la destruction progressive des micelles de caséine b) et un changement clair de profil correspondant à l’apparition d’entités plus petites (mini-micelles),
• sur des gels de protéines de colza.
La diffraction de neutrons aux petits angles (SANS)
• sur les gels laitiers par mélange H2O/D2O, nous avons pu visualiser ou éteindre séparément le signal des protéines et des lipides (non deutériés et aussi deutériés), et réussir de premiers suivis incluant la digestion intestinale. Les temps de comptage sur la ligne PAXY, assez courts, permettent un suivi cinétique. Ceci n’est pas directement possible sur une autre ligne comme TPA, mais le signal est suffisamment intense pour voir, en différé, l’évolution des gouttelettes lipidiques.
• sur certains gels de colza (digestion gastrique et intestinale).

Le modèle à base d’agents étudié a pour but de lier les informations expérimentales captées à ces deux échelles, en considérant l’action d’une population d’agents, les enzymes (un agent = un groupe d’enzymes), sur le substrat de protéines. Les spectres de diffraction, par le biais de fitting de modèles connus (sphères, agrégées ou non, polydisperses ou non), nous renseignent sur les tailles d’objets en présence et leur évolution au cours du temps, tandis que les images de fluorescence fournissent des informations sur la géométrie et la cinétique de diffusion. Ces données permettent d’apprendre différents paramètres du modèle, et d’en confronter la simulation (images, profils de tailles de populations, de dispersions, etc.) aux données expérimentales (ensembles d’apprentissage / de test).
Deux stages ont eu lieu en 2021 et 2022 sur cette thématique, ils ont permis de développer un modèle et de le confronter aux données DISCO d’une part et SAXS d’autre part. L’étape qui sera considérée au cours du présent stage consistera à développer une approche d’apprentissage mixte (fondée sur une optimisation interactive) permettant à la fois des apprentissages automatiques simultanés sur les deux jeux de données, pour effectivement mettre en rapport les deux échelles, et des remises en question interactives par un expert. Nous considèrerons avec attention la question de l’impact des incertitudes des données sur la stabilité des modèles.

Prérequis
• Bonnes compétences en programmation (python, matlab).
• Connaissances en apprentissage, IA, optimisation, modèles à base d’agents.
• Un intérêt pour les sciences expérimentales, la physico-chimie et la biologie.
Le stage pourra éventuellement déboucher sur une thèse sur la même thématique.
Lieu de travail
INRAE-AgroParisTech (Palaiseau) et/ou CEA-LLB (Saclay)
Encadrement
Evelyne Lutton, Alberto Tonda INRAE, UMR MIA-Paris-Saclay,
François Boué, LLB-CEA
Pour candidater
Envoyez CV, relevés de notes de Master et lettre de motivation à Evelyne.Lutton@inrae.fr et Francois.Boue@cea.fr
Quelques références
• Monitoring food structure during digestion using small-angle scattering and imaging techniques
J Pasquier, A Brûlet, A Boire, F Jamme, J Perez, T Bizien, E Lutton, ...
Colloids and Surfaces A: Physicochemical and Engineering Aspects 570, 96-106
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02561464/document
• Exploring the breakdown of dairy protein gels during in vitro gastric digestion using time-lapse synchrotron deep-UV fluorescence microscopy
J Floury, T Bianchi, J Thévenot, D Dupont, F Jamme, E Lutton, Maud Panouillé, François Boué, Steven Le Feunteun
Food Chemistry 239, 898-910, 2018
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01580650/
• Interactive Machine Learning for Applications in Food Science
A Tonda, N Boukhelifa, T Chabin, M Barnabé, B Génot, E Lutton, N Perrot
Human and Machine Learning, 459-477, 2018
https://hal.inrae.fr/hal-02791245
• Evaluation of Interactive Machine Learning Systems
N Boukhelifa, A Bezerianos, E Lutton
Human and Machine Learning, 341-360, 2018
https://arxiv.org/abs/1801.07964
• Exploring the diffusion of pepsin and hydrolysis kinetics of dairy protein gels during simulated gastric digestion using advanced microscopic techniques.
J Floury, J Thevenot, D Dupont, F Jamme, E Lutton, M Panouille, F Boue, S Le Feunteun
Food Structures, Digestion & Health International Conference, 2017
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01651304/
• Evolution of food gel structures during simulated gastro-intestinal digestion using Small Angle Scattering at SOLEIL synchrotron
E Lutton, J Thevenot, S Le Feunteun, J Floury, M Panouille, D Dupont, Pierre Roblin, François Boue
International Conference on Food Digestion, 2017
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01581553/
• Accounting for Diffusion in Agent Based Models of Reaction-Diffusion Systems with Application to Cytoskeletal Diffusion
Mohammad Azimi, Yousef Jamali, Mohammad R. K. Mofrad
PLoS ONE 6(9): e25306. doi:10.1371/journal.pone.0025306
http://biomechanics.berkeley.edu/wp-content/uploads/papers/Azimi%202011%20PLoSOne.pdf
See above, in french.
Mots clés/Keywords
Apprentissage, modélisation interactive, visualisation
Machine learning, interactive modeling, visualisation
Compétences/Skills
Apprentissage, modèles à base d'agents, traitement du signal.
Machine learning, agent-based models, signal processing.
Logiciels
Python, Matlab
Modélisation de la structure en solution de protéines membranaires : combinaison d’expériences de SAXS/SANS et de méthodes de reconstruction ab initio
Modeling of the solution structure of membrane proteins: combination of SAXS/SANS experiments and ab initio reconstruction methods

Spécialité

Biophysique

Niveau d'étude

Bac+5

Formation

Master 2

Unité d'accueil

Candidature avant le

28/04/2023

Durée

6 mois

Poursuite possible en thèse

oui

Contact

COMBET Sophie
+33 1 69 08 67 20

Résumé/Summary
Notre objectif est de développer une nouvelle méthodologie basée sur la combinaison d’expériences de diffusion aux petits angles de neutrons et de rayons X (SANS/SAXS) et de modélisations ab initio (gros grains/tout atome) permettant (i) d’obtenir des informations structurales à basse résolution de protéines membranaires de structure inconnue ou de structure connue mais mal repliées ; (ii) de décrire la structure des amphiphiles associés à ces protéines (couronnes de détergents et/ou de lipides)
Our objective is to develop a new methodology based on the combination of neutron and X-ray small-angle scattering (SANS/SAXS) experiments and ab initio modeling (coarse grain/all atom) allowing (i) to obtain low-resolution structural information of membrane proteins of unknown structure or of known structure but misfolded; (ii) to describe the structure of the amphiphiles associated with these proteins (belts of detergents and/or lipids).
Sujet détaillé/Full description
La détermination de la structure des protéines membranaires à l’échelle atomique est un défi en biologie structurale du fait de la nécessité d’utiliser des amphiphiles pour les solubiliser et les manipuler in vitro. Seulement 3% des entrées de la «Protein Data Bank» (PDB) concernent des protéines membranaires alors qu’elles représentent 30% des protéines et constituent près de 60% des cibles thérapeutiques.

Notre objectif est de développer une nouvelle méthodologie basée sur la combinaison d’expériences de diffusion aux petits angles de neutrons et de rayons X (SANS/SAXS) et de modélisations ab initio (gros grains/tout atome) permettant (i) d’obtenir des informations structurales à basse résolution de protéines membranaires de structure inconnue ou de structure connue mais mal repliées ; (ii) de décrire la structure des amphiphiles associés à ces protéines (couronnes de détergents et/ou de lipides).
Nous étudions la protéine TSPO (pour TranSlocator PrOtein) de souris (mTSPO), une protéine transmembranaire d’intérêt pharmacologique majeur : TSPO est une cible pour le diagnostic et la thérapie de plusieurs pathologies inflammatoires et cancéreuses et un marqueur de maladies neurodégénératives.
Les mesures de SANS permettent de caractériser spécifiquement la structure de la protéine mTSPO en rendant « invisble » le signal de la couronne, grâce à des substitutions isotopiques. Un premier objectif du stage est d'obtenir à partir de ces mesures la structure à basse résolution de mTSPO avec des méthodes de reconstruction ab initio de type Monte Carlo. Un second objectif est rendre lisible le fichier « PDB » (données structurales) de l’enveloppe obtenue par SANS par le logiciel MEMPROT. Ce logiciel, qui permet de déterminer la forme de la couronne associée à une protéine membranaire, ne fonctionne actuellement qu’à partir d’un fichier PDB provenant de mesures de cristallographie des rayons X. Cette étape nécessitera de modifier le code du logiciel MEMPROT et les fichiers des enveloppes obtenues par SANS.

Un troisième objectif est d’utiliser la même approche dans le cas d’une protéine membranaire partiellement dépliée. Dans ce cas, le logiciel DADIMODO, initialement prévu pour le SAXS et permettant des déplacements importants de parties d’une protéine, sera également adapté pour modifier la structure de la protéine à partir de l’ajustement d’une courbe de SANS.
Selon l’avancement du stage, des simulations de dynamique moléculaire (classique ou interactive) pourront compléter cette étude, en utilisant les enveloppes de SANS/SAXS comme contraintes spatiales.

Profil recherché: étudiant(e) en bio-informatique sachant coder en Python et fortement intéressé(e) par la biologie structurale des protéines. Bon niveau d’anglais requis.

Ce stage sera basé au LLB (Univ. Paris-Saclay) et sera co-encadré par S. Combet (LLB) pour la partie diffusion et A. Koutsioumpas (source de neutrons, Munich, Allemagne) pour la partie modélisation. Il sera réalisé en étroite collaboration avec F. Bonneté (IBPC, Paris), JJ. Lacapère (LBM, Paris), et S. Finet (IMPMC, Paris) experts des surfactants et de la protéine TSPO, ainsi qu’avec J. Pérez et A. Thureau (synchrotron SOLEIL, St-Aubin) qui ont développé les logiciels MEMPROT et DADIMODO.

Contact : Sophie COMBET (DR CNRS) 01 69 08 67 20
sophie.combet@cea.fr
Determining the structure of membrane proteins at the atomic scale is a challenge in structural biology because of the need to use amphiphiles to solubilize and manipulate them in vitro. Only 3% of entries in the “Protein Data Bank” (PDB) relate to membrane proteins, even though they represent 30% of proteins and constitute almost 60% of therapeutic targets.
Our objective is to develop a new methodology based on the combination of neutron and X-ray small-angle scattering (SANS/SAXS) experiments and ab initio modeling (coarse grain/all atom) allowing (i) to obtain low-resolution structural information of membrane proteins of unknown structure or of known structure but misfolded; (ii) to describe the structure of the amphiphiles associated with these proteins (belts of detergents and/or lipids).
We study the mouse protein TSPO (for TranSlocator PrOtein) (mTSPO), a transmembrane protein of major pharmacological interest: TSPO is a target for the diagnosis and therapy of several inflammatory and cancerous pathologies and a marker of neurodegenerative diseases.
SANS measurements make it possible to specifically characterize the structure of the mTSPO protein by making the signal of the belt "invisible", thanks to isotopic substitutions. A first objective of this M2 training is to obtain from these measurements the low resolution structure of mTSPO with ab initio Monte Carlo reconstruction methods. A second objective is to make the “PDB” file (structural data) of the envelope obtained by SANS readable by the MEMPROT software. This software, which makes it possible to determine the shape of the belt associated with a membrane protein, currently only works from a PDB file originating from X-ray crystallography measurements. This step will require modifying the code of the MEMPROT software and envelope files obtained by SANS.

A third objective is to use the same approach in the case of a partially unfolded membrane protein. In this case, the DADIMODO software, initially planned for SAXS and allowing large displacements of parts of a protein, will also be adapted to modify the structure of the protein from the adjustment of a SANS curve. Depending on the progress of the training, molecular dynamics simulations (classic or interactive) may complete this study, using the envelopes of SANS/SAXS as spatial constraints.

Profiles: student in bioinformatics knowing how to code in Python and strongly interested in the structural biology of proteins. Good level of English required.

This training will be based at LLB (Univ. Paris-Saclay) and will be co-supervised by S. Combet (LLB) for the scattering part and A. Koutsioumpas (neutron source, Munich, Germany) for the modeling part. It will be produced in close collaboration with F. Bonneté (IBPC, Paris), JJ. Lacapère (LBM, Paris), and S. Finet (IMPMC, Paris) experts in surfactants and the TSPO protein, as well as with J. Pérez and A. Thureau (SOLEIL synchrotron, St-Aubin) who developed the MEMPROT and DADIMODO softwares.

Contact : Sophie COMBET (CNRS Research Director) 01 69 08 67 20
sophie.combet@cea.fr
Mots clés/Keywords
Bio-informatique, Python, protéines membranaires, expériences de diffusion de rayonnement, grands instruments
Bioinformatics, Python, membrane proteins, scattering experiments, large scale instruments
Compétences/Skills
Utilisation de méthodes de simulations Monte Carlo (programmes existants) sur des données d'expériences de SANS/SAXS. Codage en Python pour adapter certains programmes existants.
Use of Monte Carlo simulation methods (existing programs) on SANS/SAXS experimental data. Coding in Python to adapt some existing programs.
Logiciels
Python Simulations Monte Carlo Dynamique moléculaire

 

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