Thème :
• Phytothérapie
Présentation :
La phytothérapie, proposant des remèdes naturels est bien acceptée par l’organisme. Elle connait actuellement un renouveau exceptionnel en occident du fait des effets secondaires induits par les médicaments inquiétants, les utilisateurs qui font alors appel à une médecine plus douce.
Notre objectif est d’étudier d’une part les effets des additifs alimentaires sur le stress oxydant et d’autre part à évaluer les activités biologiques des plantes et leurs effets thérapeutiques des rats traités. Ceci est établi par la réalisation des études suivantes
- Etude phytochimique de la plante
- Extraction des huiles essentielles et détermination de leur composition chimique
- Evaluation de leur pouvoir antioxydant par plusieurs méthodes, l’activité antimicrobien, l’activité antifongique et l’activité anti-inflammatoire…etc.
- Etude histologique du foie des rats traités …
Thème :
Bioinformatique et modélisation moléculaire
Présentation :
La bioinformatique constitue une branche nouvelle de la biologie : c'est l'approche in silico, qui vient compléter les approches classiques in situ (dans le milieu naturel), in vivo (dans l'organisme vivant) et in vitro (en éprouvette) de la biologie traditionnelle
L’objectif de la bioinformatique est d’extraire le maximum d’information biologique utile cachée dans les séquences nucléiques et protéiques et produire de nouvelles connaissances pour mieux comprendre et prédire leurs comportements dans des conditions de fonctionnement normales ou pathologiques. Ce type d’analyse est très prometteur dans le contexte de l’identification de nouvelles molécules correspondant à des cibles thérapeutiques
La modélisation moléculaire est une approche scientifique de la bioinformatique , utilisée dans le domaine du Docking, ces applications permettent l’étude au niveau atomique d’interactions entre deux entités moléculaires. C’est dans ce contexte, que je m’intéresse à étudier in silico le mécanisme d’action d’un anti-inflammatoires non stéroïdiens (AINS) sur enzymes impliquées dans l’inflammation
Thème :
Machine Learning et Récepteurs couplés aux protéines G ( RCPG)
Présentation :
Les différentes cellules d'un organisme vivant reçoivent les informations nécessaires à la modulation de leur activité par l'intermédiaire de signaux et de molécules extracellulaires. La majorité d’entre elles, comme les hormones, les neurotransmetteurs ainsi que les facteurs de croissance, se lient à des protéines réceptrices situées à la surface de la cellule. Une des plus grandes familles de récepteurs est formée par les récepteurs couplés aux protéines G (RCPGs).
Leur diversité et les nombreuses fonctions qu'ils contrôlent les font intervenir dans de nombreuses pathologies. Bien que des milliers de séquences de récepteurs couplés aux protéines G soient connues, un nombre d‘entre-elles restent orphelines (leur fonction est inconnue) à ce jour,
La prédiction de fonction de protéines, qui est une tâche de première importance en biologie, et reste un problème à résoudre.
De nombreuses méthodes ont été développées et exploitées pour apporter des solutions prometteuses à ce problème, telle que Machine Learning utilisée avec succès dans ce domaines et représente un axe de recherche prometteur