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V
Table des matières
10.4 Méthode auto-optimisée (SOPM)
130
10.5 Méthode auto-optimisée avec alignements (SOPMA)
131
10.6 Méthodes neuronales
132
10.7 Autres méthodes
134
10.7.1 Méthode statistique discriminante (DSC)
134
10.7.2 Méthode neuronale (PREDATOR)
134
10.7.3 Méthode hiérarchisée réseaux de neurones (HNN)
134
10.7.4 Méthodes utilisant les chaînes de Markov
135
10.7.5 Combinaison de méthodes
135
10.8 Critères de qualité prédictive
137
Chapitre 11 • Prédiction de structures 3D
139
11.1 Principe des méthodes de détermination expérimentale
139
11.2 Le format PDB
140
11.3 Les différents modes de représentations
142
11.4 Classification de structures 3D
145
11.5 Comparaison de structures 3D
146
11.6 Énergétique moléculaire
148
11.7 Optimisation de structures 3D
151
11.8 Modélisation de structures 3D
152
11.8.1 Les méthodes d’enfilage des repliements (threading)
153
11.8.2 Modélisation par homologie
154
11.8.3 Les alphabets structuraux
163
11.8.4 Les méthodes de novo
166
Chapitre 12 • Détection de sites 3D dans les protéines
169
12.1 Problématique
169
12.2 Méthode SuMO
170
Cas pratique d’analyse de séquences
173
Cas pratique de modélisation moléculaire de protéine par homologie
183
Conclusion
191
Bibliographie
193
Glossaire
199
Index
201