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9 décembre 2020

Stage M2 : Recalage & articulation de formes 3D pour la comparaison de molécules au laboratoire I3S à Sophia Antipolis


Catégorie : Stagiaire


Ce stage de R&D s'intègre dans le projet collaboratif SENSAAS entre l'IPMC et l'I3S financé par l'Académie 4 « Complexité et diversité du vivant » de l'Université Côte d'Azur. Le but de ce projet est de développer une méthode de calcul de similarité moléculaire en exploitant les formes 3D des molécules.
 
Durée : 5-6 mois.
Date de début : printemps 2021.
Mots-clefs : nuages de points 3D ; géométrie ; recalage ; animation 3D ; squelettes 3D ; molécules
 
Compétences recherchées : programmation (notamment en python), traitement de la géométrie, informatique graphique.
Poursuite en thèse : envisageable.
Encadrement : F. Payan (I3S), en collaboration avec D. Douguet (IPMC).
Contact : Frédéric Payan - Frederic.PAYAN@univ-cotedazur.fr

 

Contexte

Le calcul de la similarité entre molécules est un sujet très étudié dans le domaine de la pharmacologie et de la modélisation moléculaire. Jusqu’à présent, bien que présentant de nombreux avantages, les représentations 3D des surfaces moléculaires ont été assez peu utilisées pour cela [1]. Récemment, nous avons montré qu’il est possible d’appliquer des techniques de recalage 3D usuellement utilisées pour la numérisation de bâtiments ou pour les navigations des robots autonomes par exemple pour identifier des similarités entre molécules [2]. Pour cela nous avons représenté ces dernières à l’aides de nuage de points 3D colorés, la couleur étant liée aux propriétés physico-chimiques des atomes composant les molécules. Ensuite, nous les avons alignés en appliquant successivement un recalage global, et un recalage local spécifique aux nuages colorés (Figure 1) [3]. En se basant sur des mesures de « fitness » et de distance géométrique, nous montrons que notre approche - appelée SENSAAS - est particulièrement efficace pour superposer des structures ou des sous-structures similaires dans différentes molécules.

Sujet du stage
Ce stage de R&D s'intègre dans le projet collaboratif SENSAAS entre l'IPMC et l'I3S financé par l'Académie 4 « Complexité et diversité du vivant » de l'Université Côte d'Azur. Le but de ce projet est de développer une méthode de calcul de similarité moléculaire en exploitant les formes 3D des molécules.
L’objectif principal de ce stage est de développer un algorithme qui permettra d’optimiser en même temps la superposition des nuages de points et le conformère de la molécule à aligner. Une même molécule peut adopter différentes formes selon la manière dont les atomes s’articulent, par rotation des angles de torsions notamment. C’est ce qu’on appelle des conformations d’une même molécule (Figure 2).
 
Un espace de conformations est trop important pour pouvoir être parcouru de façon exhaustive, il faut donc optimiser la recherche du meilleur conformère lors de l’alignement. Deux stratégies seront explorées : la première sera basée sur une fragmentation des molécules ; la seconde emploiera des squelettes 3D (3D skeletons en anglais), une représentation très utilisée dans l’animation 3D [4].
L'étudiant recruté pour le stage développera et évaluera l’efficacité de la nouvelle méthode en la comparant avec des méthodes connues sur des jeux tests.
 
Durée : 5-6 mois.
Date de début : printemps 2021.
Mots-clefs : nuages de points 3D ; géométrie ; recalage ; animation 3D ; squelettes 3D ; molécules
 
Compétences recherchées : programmation (notamment en python), traitement de la géométrie, informatique graphique.
Poursuite en thèse : envisageable.
Encadrement : F. Payan (I3S), en collaboration avec D. Douguet (IPMC).
 
Contact : Frédéric Payan - Frederic.PAYAN@univ-cotedazur.fr
 
 
Références
[1] Kumar, A.; Zhang, K. Y. J., Advances in the Development of Shape Similarity Methods and Their Application in Drug Discovery. Front Chem 2018, 6, 315
[2] Douguet D. and Payan F, SENSAAS: Shape‐based Alignment by Registration of Colored Point‐based Surfaces, Mol. Inf., 2020, 8, 2000081.
[3] "Point set registration." https://en.wikipedia.org/wiki/Point_set_registration.
[4] Tagliasacchi A. et al., Computer Graphics Forum, 2016, 35 ;573-597. doi : 10.1111/cgf.12865
 

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