Modélisation dynamique de systèmes génétiques de régulation I. L'induction de l'operon lactose d'Escherichia coli: élaboration d'un modèle

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Recréer et comprendre les mécanismes de liaison des biomolécules à l'aide d'un modèle d'ADN

La reconnaissance moléculaire joue un rôle central dans tous les processus biologiques ainsi que dans le développement de nouvelles biotechnologies. Depuis les 60 dernières années, deux mécanismes de reconnaissance moléculaire ont permis de décrire le couplage entre la liaison et le changement conformationnel observé chez les biomolécules. Le mécanisme par ajustement induit a lieu lorsque le ligand se lie à l'état inactif de la biomolécule et induit un changement de conformation vers la forme active. Le mécanisme par sélection conformationnelle, quant à lui, a lieu lorsque le ligand se lie directement à l'état spontanément actif de plus faible population et le stabilise, déplaçant ainsi la population de biomolécule vers cet état. Bien que nous connaissons des exemples de protéines qui fonctionnent selon chacun de ces mécanismes, nous ne comprenons pas encore les différences entre les performances de ces mécanismes ni les déterminants moléculaires qui leur donnent lieu. Une compréhension approfondie de ces mécanismes nous permettrait de mieux comprendre pourquoi certaines protéines ont évolué selon un mécanisme en particulier ainsi que de s'inspirer de ces mécanismes pour le développement de biotechnologies finement régulées. Jusqu'à aujourd'hui, ces deux mécanismes ont exclusivement été étudiés dans le contexte des biomolécules naturelles, principalement des protéines, dont la complexité dynamique et structurale rend difficile la comparaison et la manipulation individuelle des différents paramètres thermodynamiques. Il est donc particulièrement ardu de caractériser le rôle de chacun de ces paramètres quant à la sélection et la performance de ces mécanismes. Pour contourner ces limitations expérimentales, nos travaux de recherche se sont intéressés à recréer ces mécanismes à l'aide d'interrupteurs d'ADN fluorescents pour lesquels il est possible de prédire et de modifier la structure et les propriétés thermodynamiques ainsi que d'en mesurer l'activation en temps réel. Ce faisant, il a été possible d'observer que le mécanisme par ajustement induit est obtenu lorsque le site de liaison est partiellement accessible dans l'état inactif. Nous avons aussi observé que ce mécanisme permet une activation et une désactivation jusqu'à 10 000 fois plus rapide que la sélection conformationnelle, qui par contraste, donne lieu à une activation plus lente ainsi qu'à un maintien prolongé de l'activation. Ces différences cinétiques suggèrent ainsi un rôle évolutif distinct pour chacun et laissent envisager des applications en biotechnologies pour l'optimisation de la cinétique.Molecular recognition plays a central role in almost every biological and biotechnological process. Over the last 60 years, two molecular recognition mechanisms have been used to appropriately describe the coupling between binding and conformational change in biomolecules. The induced fit mechanism takes place when ligand binding to the inactive state of the biomolecule induces the conformational change leading to the active state. On the other hand, in the conformational selection mechanism, where active and inactive states exist in equilibrium, the ligand binds selectively to the active state of the biomolecule and shifts the equilibrium towards this state by stabilizing it. Even though these mechanisms have been widely studied, it is still unclear if they differ in performance or how each mechanism can be modulated. Such a fundamental understanding of the differences between these mechanisms would shed light on the reasons for an apparent selective pressure driving the use of a specific mechanism for a given biomolecule and would also allow us to engineer new biomolecules which would benefit from the strengths of these mechanisms. To date, both mechanisms have been exclusively studied in the context of naturally occurring biomolecules, mainly proteins, whose structural and dynamic complexity as well as diversity seem to prevent comparison and manipulation of specific and individual thermodynamic parameters. Consequently, only little progress has been made towards characterizing the role of certain key thermodynamic parameters on the selection and performance of the mechanism. To circumvent this limitation, we have reproduced these mechanisms using simple fluorescent DNA constructs allowing for reliable prediction and variation of both structure and thermodynamics as well as real time monitoring of the activation process in presence of a DNA target. These DNA "switches" allowed us to determine that an induced fit mechanism occurs when the binding site is partially available in the inactive state and that this mechanism allows for a faster activation and deactivation (up to four orders of magnitude) compared to a conformational selection mechanism, which in contrast corresponds to a slower activation and deactivation, leading to a longer activation period. The observed kinetic differences between these mechanisms points towards potential uses for both in different areas of biotechnology as well as some rationale behind evolution favoring one mechanism over the other for a given protein

Réduction de modèles de procédés biotechnologiques :Applications à l'ADM1

This thesis deals with the reduction of a mathematical model of bioprocesses in order to obtain a samplereduced dimension from which it is possible to synthesize regulators and observers that guaranteeperformance, stability and robustness. The model in question is an anaerobic digestion model (The ADM1) verycomplete and based on a phenomenological model to simulate anaerobic reactors. In a firstPart I, we give an overview on modeling of anaerobic digestion and describe moreparticularly ADM1. We offer subsequently, different methods of reduction. The first methodnamed "Homotopy" was chosen because it was considered a systematic method to quantifer interactionsbetween the state variables and their dynamics. This method with certain limitations, we propose,in the second part, a method based on the balanced achievement of which the key idea is to neglect the statesless controllable and observable. Although this method provides satisfactory results, the reduced modelobtained is a linear model, which leads us, in the final part, to propose a reduction method basedvariables on the association that allows us not only to obtain a nonlinear reduced model but which,Moreover, we can offer an interface between the variables and those ADM1 the model.Cette thèse traite de la réduction d'un modèle mathématique de bioprocédés dans le but d'obtenir un modèle dedimension réduite à partir duquel il est possible de synthétiser des régulateurs ou observateurs qui puissent garantirperformance, stabilité et robustesse. Le modèle en question est un modèle de digestion anaérobie (L'ADM1) trèscomplet et basé sur un modèle phénoménologique permettant de simuler les réacteurs anaérobies. Dans une première partie, nous donnons un aperçu général sur la modélisation de la digestion anaérobie et nous décrivons plusparticulièrement l'ADM1. Nous proposons, par la suite, différentes méthodes de réduction. La première méthodenommée "Homotopie" a été choisie car considérée comme une méthode systématique pour quantifer les interactionsentre les variables d'état et leurs dynamiques. Cette méthode présentant certaines limites, nous proposons,en seconde partie, une méthode basée sur les réalisations équilibrées dont l'idée clé est de négliger les états lesmoins commandables et observables. Bien que cette méthode procure des résultats satisfaisants, le modèle réduitobtenu est un modèle linéaire, ce qui nous amène, en dernière partie, à proposer une méthode de réduction baséesur l'association de variables qui nous permet non seulement d'obtenir un modèle réduit non linéaire mais qui, enplus, nous permet de proposer une interface entre les variables de l'ADM1 et celles du modèle réduit

Étude numérique des premières étapes d'agrégation du peptide amyloïde GNNQQNY, impliqué dans une maladie à prion

Les protéines amyloïdes sont impliquées dans les maladies neurodégénératives comme Alzheimer, Parkinson et les maladies à prions et forment des structures complexes, les fibres amyloïdes. Le mécanisme de formation de ces fibres est un processus complexe qui implique plusieurs espèces d’agrégats intermédiaires. Parmi ces espèces, des petits agrégats, les oligomères, sont reconnus comme étant l’espèce amyloïde toxique, mais leur mécanisme de toxicité et d’agrégation sont mal compris. Cette thèse présente les résultats d’une étude numérique des premières étapes d’oligomérisation d’un peptide modèle GNNQQNY, issu d’une protéine prion, pour des systèmes allant du trimère au 50-mère, par le biais de simulations de dynamique moléculaire couplée au potentiel gros-grain OPEP. Nous trouvons que le mécanisme d’agrégation du peptide GNNQQNY suit un processus complexe de nucléation, tel qu’observé expérimentalement pour plusieurs protéines amyloïdes. Nous observons aussi que plusieurs chemins de formation sont accessibles à l’échelle du 20-mère et du 50-mère, ce qui confère aux structures un certain degré de polymorphisme et nous sommes capable de reproduire, dans nos simulations, des oligomères protofibrillaires qui présentent des caractéristiques structurelles observées expérimentalement chez les fibres amyloïdes.Amyloid proteins are involved in neurodegenerative diseases such as Alzheimer’s, Parkinson’s and prion diseases and form complex structures called amyloid fibrils. The fibril formation mechanism is a complex process, which involves several intermediary species. Among these species, small early aggregates, called oligomers, are thought to be the toxic amyloid species but their toxicity and aggregation mechanisms are poorly understood. This thesis aims at presenting the results of a numerical study of the first oligomerization steps of the model peptide GNNQQNY, from a prion protein, for system sizes ranging from the trimer to the 50-mer, via molecular dynamics simulations using the OPEP coarse-grained potential. We find that GNNQQNY’s assembly follows a complex nucleation process, as observed experimentally for numerous amyloid proteins. We also observe that the 20-mer and 50-mer systems form polymorphic structures that are the byproducts of different formation pathways. We further report the spontaneous formation of protofibrillar oligomers with structural characteristics typical of experimentally determined amyloid fibril structures

Exploiter la coopérativité d'assemblages supramoléculaires d'ADN pour contrôler la plage dynamique d'interrupteurs moléculaires

L’autoassemblage de diverses biomolécules pour former des complexes moléculaires est à la base de la machinerie cellulaire et des processus biologiques qui s’y rattachent. Il est typiquement considéré qu’un assemblage de plusieurs protéines offre des avantages régulatifs comparativement à une structure protéique similaire construite avec une ou un nombre inférieur de composantes. Ces assemblages offrent, par exemple, la possibilité de contrôler l’activité d’un complexe grâce à la dépendance directe de l’assemblage sur la concentration de ces composantes. De plus, la coopérativité d’interaction entre ces diverses composantes ouvre la voie vers l’obtention de nouveaux mécanismes de régulation. Toutefois, les avantages et les inconvénients directement reliés au nombre de composantes impliquées dans un assemblage ne sont pas totalement bien compris puisque les protéines ont évolué et ont divergé suivant des millions d’années d’évolution. L’objectif principal de cette thèse est d’abord de créer un modèle moléculaire simplifié permettant de mieux comprendre les avantages coopératifs des autoassemblages biologiques pour ensuite s’en inspirer afin de mettre au point de nouveaux mécanismes moléculaires permettant d’optimiser la plage dynamique d’interrupteurs moléculaires autoassemblés. En même temps, il sera possible de mettre en lumière certains avantages évolutifs qui ont poussé les protéines à acquérir plus de composantes moléculaires. Tout d’abord, la création d’assemblages moléculaires fut effectuée en fragmentant une structure unimoléculaire en plusieurs fragments qui pourront, grâce à leurs interactions, reformer la structure originale. Grâce à une nanostructure simple d’ADN, c.-à-d. une jonction à trois branches, il fut possible d’étudier directement l’impact du nombre de composantes sur la fonctionnalité et la régulation d’assemblages multimériques. Il fut observé, malgré l’association plus lente d’un assemblage de trois composantes, que ce même assemblage s’associe de manière plus coopérative tout en permettant la création de nouveaux mécanismes de régulation (p. ex. plage dynamique étendue, auto-inhibition et minuterie moléculaire). Ce système simplifié d’ADN a donc permis de conclure que la fragmentation d’une nanostructure en plusieurs composantes est une méthode simple permettant d’optimiser un nanosystème artificiel ou naturel. Ensuite, une autre méthode de création d’assemblages moléculaires fut étudiée. Celle-ci consiste à fusionner des domaines interagissant par le biais d’un espaceur. Dans une telle stratégie, l’espaceur est appelé à jouer un rôle important dans les propriétés de l’assemblage. Ainsi, en utilisant le même modèle d’ADN à trois composantes, il fut en effet observé que les propriétés de l’espaceur (p. ex. sa longueur, sa composition ou sa nature chimique) affectent grandement les propriétés d’assemblage d’un système à trois composantes (p. ex. sa stabilité, son niveau de coopérativité ou sa plage dynamique d’assemblage). En effectuant une étude thermodynamique approfondie sur divers assemblages trimériques d’ADN, il fut découvert qu’un espaceur optimal stabilise l’association des diverses composantes en créant une structure plus compacte où les espaceurs se cachent au coeur de la jonction. Il fut aussi démontré qu’en optimisant l’espaceur, il est possible de programmer précisément la plage dynamique d’un assemblage moléculaire à trois composantes. Finalement, ces découvertes sur les avantages d’un assemblage à trois composantes ont permis la création d’une nouvelle stratégie afin d’optimiser la plage dynamique d’interrupteurs moléculaires. À l’inverse des activateurs allostériques classiques qui altèrent la force d’interaction d’un ligand, c.-à-d. le KD, en modifiant la conformation de l’interrupteur, un activateur multivalent permet de programmer précisément la plage dynamique de l’interrupteur en exploitant une nouvelle surface d’interaction grâce à la formation d’un assemblage à trois composantes. Cette nouvelle stratégie d’optimisation des interrupteurs moléculaires fut validée grâce à une tige-boucle d’ADN servant comme balise moléculaire. Cette preuve de concept permet de démontrer la viabilité des assemblages moléculaires pour conceptualiser de nouvelles nanotechnologies avec une plage dynamique optimisée. Il est donc possible d’imaginer que les assemblages moléculaires auront un impact immédiat dans divers domaines de la nanotechnologie comme en diagnostic médical, en délivrance contrôlée de médicaments ou en imagerie moléculaire.The self-assembly of various biomolecules to form molecular complexes is at the basis of the cellular machinery and their related biological processes. It is typically thought that an assembly of several proteins provides regulatory advantages compared to a similar protein built with one or fewer molecular components. These molecular assemblies offer, for example, the possibility to control their activity through the direct dependency of the assembly on the concentration of its components. Moreover, the cooperativity of interaction between their multiple components opens the door to acquiring novel regulation mechanisms. However, the advantages and disadvantages directly related to the number of components involved in an assembly are not totally understood since proteins have evolved and diverged over millions of years of evolution. The main objective of this thesis is to first create a simplified molecular model that will enable to better understand the cooperative advantages of biological self-assemblies. Then, inspired by these new understandings, novel molecular mechanisms will be developed to enable the optimization of the dynamic range of self-assembled molecular switches. Meanwhile, it will be possible to highlight some advantages that have pushed proteins to acquire more molecular components. The creation of molecular assemblies was demonstrated by fragmenting a nanostructure into multiple fragments which, through their intermolecular interactions, reassemble into the original structure. Using a simple DNA-based nanostructure, i.e., a three-way junction, it was possible to directly study the impact of the number of components on the functionality and regulation of multimeric assemblies. It was found that despite the slower assembly rate of a three-component assembly, this same assembly undergoes a more cooperative assembly enabling the creation of new regulatory mechanisms (e.g., extended dynamic range, self-inhibition and molecular timers). This simplified DNA-based system has therefore made it possible to conclude that fragmenting a nanostructure into multiple components is a simple method to optimize an artificial or a natural nanosystem. Next, another method to create molecular assemblies was studied. This method consists in fusing interacting domains through a linker. In this strategy, the linker will play an important role in dictating the properties of the assembly. Therefore, by using the same three-component DNA-based model, it has been observed that the chemical properties of the linker (e.g., its length, its composition, or its chemical nature) considerably affect the assembly properties of a three-component system (e.g., its stability, its level of cooperativity, or its dynamic range). Through an exhaustive thermodynamic study on various trimeric DNA-based assemblies, it was determined that the optimal linker stabilizes the association of all components by creating a more compact assembly where the linkers are buried within the core of the junction. It was also demonstrated that the optimization of the linkers allows to precisely program the dynamic range of the assembly. Finally, these discoveries on the advantages of a three-component assembly have enabled the creation of a new design strategy to optimize the dynamic range of molecular switches. In contrast to the classic allosteric activator which alters the affinity of a ligand (i.e., the KD) by changing the conformation of the switch, a multivalent activator enables to precisely program the dynamic range of a switch by exploiting a new interacting interface through the formation of a three-component assembly. This new strategy to optimize molecular switches was validated using a DNA-based molecular beacon. This proof of concept demonstrates the viability of molecular assemblies to design novel nanotechnologies with optimized dynamic range. It is possible to imagine that these molecular assemblies could have a direct impact on multiple fields of nanotechnology including medical diagnostics, controlled drug delivery and molecular imaging

Analyse transcriptomique et applications en développement préclinique des médicaments

L’émergence des Mégadonnées (« Big Data ») en biologie moléculaire, surtout à travers la transcriptomique, a révolutionné la façon dont nous étudions diverses disciplines telles que le processus de développement du médicament ou la recherche sur le cancer. Ceci fut associé à un nouveau concept, la médecine de précision, dont le principal but est de comprendre les mécanismes moléculaires entraînant une meilleure réponse thérapeutique chez le patient. Cette thèse est à mi-chemin entre les études pharmaco — et toxicogénomiques expérimentales, et les études cliniques et translationnelles. Le but de cette thèse est surtout de montrer le potentiel et les limites de ces jeux de données et leur pertinence pour la découverte de biomarqueurs de réponse ainsi que la compréhension des mécanismes d’action/toxicité de médicaments, en vue d’utiliser ces informations à des fins thérapeutiques. L’originalité de cette thèse réside dans son approche globale pour analyser les plus larges jeux de données pharmaco/toxicogénomiques publiés à ce jour et ceci pour : 1) Aborder la notion de biomarqueurs de réponse aux médicaments en pharmacogénomique du cancer, en étudiant les facteurs discordants entre deux grandes études publiées en 2012; 2) Comprendre le mécanisme d’action des médicaments et construire une taxonomie performante en utilisant une approche intégrative; et 3) Créer un répertoire toxicogénomique à partir des hépatocytes humains, exposés à différentes classes de médicaments et composés chimiques. Mes contributions principales sont les suivantes : • J’ai développé une approche bioinformatique pour étudier les facteurs discordants entre deux grandes études pharmacogénomiques et suggérées que les différences observées émergeaient plutôt de l’absence de standardisation des mesures pharmacologiques qui pourrait limiter la validation de biomarqueurs de réponse aux médicaments. • J’ai implémenté une approche bioinformatique qui montre la supériorité de l’intégration tenant en compte des différents paramètres pour les médicaments (structure, cytotoxicité, perturbation du transcriptome) afin d’élucider leur mécanisme d’action (MoA). • J’ai développé un pipeline bioinformatique pour étudier le niveau de conservation des mécanismes moléculaires entre les études toxicogénomiques in vivo et in vitro démontrant que les hépatocytes humains sont un modèle fiable pour détecter les produits toxiques hépatocarcinogènes. Au total, nos études ont permis de fournir un cadre de travail original pour l’exploitation de différents types de données transcriptomiques pour comprendre l’impact des produits chimiques sur la biologie cellulaire.The emergence of Big Data in molecular biology, especially through the study of transcriptomics, has revolutionized the way we look at various disciplines, such as drug development and cancer research. Big data analysis is an important part of the concept of precision medicine, which primary purpose is to understand the molecular mechanisms leading to better therapeutic response in patients. This thesis is halfway between pharmaco-toxicogenomics experimental studies, and clinical and translational studies. The aim of this thesis is mainly to show the potential and limitations of these studies and their relevance, especially for the discovery of drug response biomarkers and understanding the drug mechanisms (targets, toxicities). This thesis is an original work since it proposes a global approach to analyzing the largest pharmaco-toxicogenomic datasets available to date. The key aims were: 1) Addressing the challenge of reproducibility for biomarker discovery in cancer pharmacogenomics, by comparing two large pharmacogenomics studies published in 2012; 2) Understanding drugs mechanism of action using an integrative approach to generate a superior drug-taxonomy; and 3) Evaluating the conservation of toxicogenomic responses in primary hepatocytes vs. in vivo liver samples in order to check the feasability of cell models in toxicology studies. My main contributions can be summarized as follow: - I developed a bioinformatics pipeline to study the factors that trigger (in)consistency between two major pharmacogenomic studies. I suggested that the observed differences emerged from the non-standardization of pharmacological measurements, which could limit the validation of drug response biomarker. - I implemented a bioinformatics pipeline that demonstrated the superiority of the integrative approach, since it takes into account different parameters for the drug (structure, cytotoxicity, transcriptional perturbation) to elucidate the mechanism of action (MoA). - I developed a bioinformatics pipeline to study the level of conservation of toxicity mechanisms between the in vivo and in vitro system, showing that human hepatocytes is a reliable model for hepatocarcinogens testing. Overall, our studies have provided a unique framework to leverage various types of transcriptomic data in order to understand the impact of chemicals on cell biology

Étude structure/fonction des cotransporteurs Na+/glucose

Cette thèse porte sur l’étude de la relation entre la structure et la fonction chez les cotransporteurs Na+/glucose (SGLTs). Les SGLTs sont des protéines membranaires qui se servent du gradient électrochimique transmembranaire du Na+ afin d’accumuler leurs substrats dans la cellule. Une mise en contexte présentera d’abord un bref résumé des connaissances actuelles dans le domaine, suivi par un survol des différentes techniques expérimentales utilisées dans le cadre de mes travaux. Ces travaux peuvent être divisés en trois projets. Un premier projet a porté sur les bases structurelles de la perméation de l’eau au travers des SGLTs. En utilisant à la fois des techniques de modélisation moléculaire, mais aussi la volumétrie en voltage imposé, nous avons identifié les bases structurelles de cette perméation. Ainsi, nous avons pu identifier in silico la présence d’une voie de perméation passive à l’eau traversant le cotransporteur, pour ensuite corroborer ces résultats à l’aide de mesures faites sur le cotransporteur Na/glucose humain (hSGLT1) exprimé dans les ovocytes. Un second projet a permis d’élucider certaines caractéristiques structurelles de hSGLT1 de par l’utilisation de la dipicrylamine (DPA), un accepteur de fluorescence dont la répartition dans la membrane lipidique dépend du potentiel membranaire. L’utilisation de la DPA, conjuguée aux techniques de fluorescence en voltage imposé et de FRET (fluorescence resonance energy transfer), a permis de démontrer la position extracellulaire d’une partie de la boucle 12-13 et le fait que hSGLT1 forme des dimères dont les sous-unités sont unies par un pont disulfure. Un dernier projet a eu pour but de caractériser les courants stationnaires et pré-stationaires d’un membre de la famille des SGLTs, soit le cotransporteur Na+/myo-inositol humain hSMIT2 afin de proposer un modèle cinétique qui décrit son fonctionnement. Nous avons démontré que la phlorizine inhibe mal les courants préstationnaires suite à une dépolarisation, et la présence de courants de fuite qui varient en fonction du temps, du potentiel membranaire et des substrats. Un algorithme de recuit simulé a été mis au point afin de permettre la détermination objective de la connectivité et des différents paramètres associés à la modélisation cinétique.This thesis is about the structure/function relationship in Na+/glucose cotransporters (SGLTs). SGLTs are membrane proteins which use the Na+ transmembrane electrochemical gradient to accumulate their substrates within the cell. As an introduction, a short review of the current state of the field will be followed by a presentation of the different technics used in this work. This work can be divided in three main projects. In the first project, we investigated the structural basis of water permeation through SGLTs. By using molecular modeling technics, we have identified, in silico, a passive permeation pathway used by water to go through the cotransporter across the membrane. Using voltage-clamp volumetric measurement, we were able to corroborate these findings for hSGLT1 expressed in oocytes. A second project allowed elucidation of some of hSGLT1 structural characteristics through the use of dipicrylamine (DPA), a fluorescence acceptor whose repartition in the lipid membrane is voltage-dependant. Use of DPA concomitantly with voltage-clamp fluorescence and FRET (fluorescence resonance energy transfer) has clearly demonstrated the extracellular localisation of part of the 12-13 loop which was previously assumed to be intracellular. In addition, we have shown that hSGLT1 forms a dimeric structure where the subunits are linked by a disulfide bridge. A last project aimed at characterizing the steady-state and pre-steadystate currents of a member of the SGLT family named hSMIT2 (human Na/myo-inositol transporter 2). We showed that phlorizin is a poor inhibitor of pre-steady state currents following depolarisation, and the presence of a time, membrane potential and substrate dependent leak current. A simulated annealing algorithm was developed in order to allow objective determination of both the connectivity and the parameters associated with the optimal kinetic model

Développement et optimisation de potentiels simplifiés de la famille OPEP et étude de molécules thérapeutiques contre la COVID-19

La bio-modélisation numérique est un domaine hautement multidisciplinaire à la frontière entre la biologie, la physique, les mathématiques et l'informatique. Il s'agit d'un domaine en pleine effervescence grâce à une habile exploitation des avancées informatiques et algorithmiques. Parmi ses sujets d'étude, on retrouve les protéines, des molécules de grand intérêt. En effet, elles sont des nanomachines jouant des fonctions primordiales pour la survie de tout organisme. En plus de leurs fonctions naturelles, certaines protéines sont associées au développement de diverses maladies ou pourraient servir de molécules thérapeutiques. La vision traditionnelle de la biologie moléculaire stipule que les fonctions des protéines sont étroitement liées à leur structure tri-dimensionnelle elle-même déterminée par les propriétés physico-chimiques de la séquence en acides aminés. Ainsi, l'étude de la structure est indispensable. Les méthodes de la bio-modélisation numérique, en partenariat avec l'expérience, sont particulièrement appropriées pour l'étude des protéines. Cette thèse s'articulera donc autour de trois classes de méthodes qui permettent d'étudier divers aspects des protéines. Le premier chapitre présentera les améliorations apportées à PEP-FOLD, une méthode simplifiée pour la prédiction structurelle \emph{de novo} des petits peptides. Deux des trois éléments-clés de PEP-FOLD ont été peaufinés, l'alphabet structurel et le potentiel gros-grain sOPEP, avec comme résultat une amélioration de la qualité des prédictions. Cette nouvelle version est comparée aux méthodes de prédictions utilisant les plus récents développements de l'apprentissage machine. Le second chapitre présentera les résultats de simulations numériques sut deux petites molécules thérapeutiques contre la COVID-19, grâce à des méthodes basées sur la physique. En collaboration avec les résultats expérimentaux, nos simulations montrent que nos deux molécules pourraient prévenir des interactions cruciales pour l'émergence de la maladie. Finalement, le dernier chapitre présentera quelques résultats préliminaires au développement du potentiel simplifié aaOPEP, qui permettra d'étudier les processus d'agrégation et de fibrillation de la protéine $\beta$-amyloïde, associés à l'apparition de la maladie d'Alzheimer. Ce processus étant fondamentalement multi-échelle, au niveau spatial et temporel, le développement de méthodes simplifiées est essentiel pour obtenir le portrait global du phénomène.Molecular modeling is a multidisciplinary enterprise combining the fields of biology, physics, mathematics and informatics. By utilizing improvements in both computer hardware and algorithms, the field is experiencing a spectacular growth in the past two decades. Proteins are nanomachines and play multiple essential functions in the life of every organisms. Additionally, proteins are also associated with the emergence of many diseases and could also be used as therapeutic molecules. In the classical view of molecular biology, protein's functions are closely related to its tri-dimensional structure, which is encoded by the chemical properties of the amino acid sequence. Therefore, the study of protein's structure is of fundamental importance. Tools from molecular modeling are, in partnership with experimental techniques, very well suited to study proteins. The following thesis will be divided into three main classes of techniques, each able to study a wide range of protein's characteristics. The first chapter present improvements made to PEP-FOLD, a simplified, freely-available online and successful technique for \textit{de novo} peptide-structure prediction. Two of the three key components of PEP-FOLD were revisited in this work; the structural alphabet and the coarse-grained potential sOPEP. These modifications lead to an important increase in the quality of PEP-FOLD's predictions. A thorough comparison with state-of-the-art machine learning techniques is made and we highlight key successes and possible future improvements. The second chapter present the study of potential therapeutic molecules against COVID-19 using physics-based techniques. These results, combined with experimental data from immunobinding assay and SPR microscopy, showed that our two small molecules could prevent key interactions between the wild-type/mutant SARS-CoV-2 and the cells of the host and therefore could potentially be potent therapeutic molecules against COVID-19. Finally, the last chapter present preliminary results about the development of the new aaOPEP forcefield designed to study the multi-scale process of amyloid-$\beta$ aggregation and fibrillation, associated with the Alzheimer disease. This new potential will take the core ideas of the coarse-grained potential OPEP into the all-atom regime and will allow to study bigger systems over longer time-scale