Etienne Routhier soutiendra sa thèse intitulée "Conception de séquences artificielles de levure par apprentissage profond".
Cette thèse, préparée au LPTMC, sera soutenue le 30 novembre, à 14h, couloir 22-23, salle 401
Résumé : Des avancées technologiques récentes dans le domaine des biotechnologies telles que CRISPR et la synthèse de novo d'oligonucléotides d'ADN permettent désormais de modifier précisément et dans de grandes proportions les génomes. Des projets visant à concevoir des génomes partiellement ou complètement synthétiques, en particulier des génomes de levure, se sont développés en tirant profit de ces technologies. Cependant, pour atteindre ces objectifs, il est nécessaire de contrôler l'activité des séquences artificielles, ce qui demeure aujourd'hui un défi. Heureusement, l'émergence récente de méthodologies d'apprentissage profond capables de reconnaître la fonction génomique associée à une séquence d'ADN peut fournir un outil puissant pour anticiper l'activité des génomes synthétiques et en faciliter la conception. Dans cette perspective, nous proposons d'utiliser les méthodologies d'apprentissage profond afin de concevoir des séquences synthétiques de levure permettant de contrôler la structure locale du génome. Je présenterai en particulier la méthodologie que nous avons développée afin de concevoir des séquences synthétiques positionnant précisément les nucléosomes - une molécule déterminant la structure de l'ADN à la plus basse échelle - chez la levure. Je montrerai aussi que cette méthodologie ouvre la perspective de concevoir des séquences contrôlant le niveau de structure immédiatement supérieur : les boucles. La conception de séquences contrôlant la structure locale permet d'identifier précisément les déterminants de cette structure.