Course Description

La convergence des bio-nano-technologies et des technologies de l’information et de la communication

Le 29 mars 2007 de 9h00 à 17h30, UCL, Louvain-la-Neuve, Belgique.

Cette journée de formation est organisée par l'UCL dans le cadre du programme d'excellence NANOTIC. Le cours sera donné en français.

Programme

Les interactions non covalentes entre biomolécules

Prof. Patrice Soumillion, Unité de biochimie, Faculté des sciences.

Les principes de complémentarité de forme et de complémentarité chimique qui sous-tendent la reconnaissance moléculaire non covalente seront présentés. Les forces qui dirigent cette reconnaissance seront décrites en attirant l'attention sur les particularités liées au milieu aqueux. La notion d'affinité sera précisée du point de vue thermodynamique et cinétique. La notion d'avidité sera également explicitée. Nous verrons ensuite dans quelle mesure le comportement en solution peut être extrapolé à des systèmes où un partenaire est immobilisé. Le cours sera illustré par trois exemples: la reconnaissance d'un antigène par un anticorps, d'une molécule d'ADN ou d'ARN simple brin par une sonde d'ADN, d'une molécule d'ADN double brin par une protéine. Nous terminerons par une courte introduction des méthodes modernes qui permettent l'ingénierie de la reconnaissance moléculaire (e.g. phage display).

Les acides nucléiques : composition, particularités et principales méthodes d’investigation

Prof. Jean-Luc Gala, Centre de Technologies Moléculaires Appliquées, Faculté de médecine.

Les acides nucléiques (ADN et ARN) sont la base même de la vie, et l’élément-clé dans la synthèse des protéines. Partant de la structure simplifiée d’un gène, nous passerons rapidement en revue les différences entre ADN et ARN. Nous rappellerons les bases de leur utilisation par toute cellule vivante pour assurer ses propres fonctions vitales. Nous illustrerons quelques-unes des particularités les plus fréquentes caractérisant ou affectant ces molécules, en mettant toutefois l’accent sur les polymorphismes génétiques (mieux connus sous l’abréviation « SN P» pour Single Nucleotide Polymorphism). A cette occasion, nous préciserons l’impact potentiel que de telles modifications, pourtant minimes, peuvent avoir sur le fonctionnement cellulaire. Nous expliquerons les enjeux d’une caractérisation spécifique et rapide de certains SNP dans le cadre du diagnostic de maladies (p.e. prédisposition aux thromboses veineuses), de particularités métaboliques (p.e. prédisposition aux effets toxiques des médicaments), d’une identification précise d’une cellule (p.e. une bactérie) ou les propriétés particulières de cette cellule (p.e. son profil de résistance aux antibiotiques). Nous aborderons enfin par la présentation synthétique des principales méthodes d’analyse à notre disposition pour caractériser les acides nucléiques et identifier leurs particularités en mettant l’accent sur la méthode d’amplification génique et de séquençage, les biopuces ou microarrays, et en soulignant les espoirs, contraintes et limites liées aux méthodes actuelles d’investigation.

La détection de l'hybridisation de l'ADN sur puces électroniques

Prof. Denis Flandre, Laboratoire de Microélectronique, Faculté des sciences appliquées.

La détection de l’hybridisation de l’ADN par des méthodes électroniques présente un intérêt majeur en vue de la miniaturisation des systèmes d’analyse, mais également de nombreux défis scientifiques quant aux problèmes de compatibilité entre circuits électroniques et espèces biochimiques en solution, ainsi que de niveaux de sensibilité et spécificité extrêmes à atteindre. Nous passerons en revue quelques technologies existantes, leurs performances et leurs limites ou inconvénients. Nous introduirons ensuite une technologie particulière basée sur une technique de détection capacitive, entre des électrodes de taille micrométrique, en aluminium, couverte par une couche mince (100 nm typ.) d’alumine et déposée sur une tranche de silicium oxydée. Cette technique a permis d’une part, la détection de SNP, et d’autre part, d’atteindre une limite de détection de l’ordre de 50 pM en concentration d’ADN cible. Elle permet de plus, de mettre en oeuvre une solution de type multi-mesures sur un même capteur, et donc d’ouvrir la voie à des techniques de traitement de signal en vue de l’amélioration ultérieure des performances.

Analyse des données de biologie moléculaire par Réseaux Bayésiens

Prof. Benoît Macq, Laboratoire de Télécommunications, Faculté des sciences appliquées.

Un réseau bayésien est un graphe dans lequel les noeuds représentent des variables aléatoires, et les liens, des influences entre variables. Le graphe est acyclique : il ne contient pas de boucle. Les flèches représentent des relations entre variables qui sont soit déterministes, soit probabilistes. Le laboratoire TELE est à l'origine du toolbox www.openbayes.org qui sera décrit et des applications en analyse de données seront présentées.

Inscriptions

Inscription en ligne avant le 22 mars 2007.