Organisation structurelle de la machinerie de glycosylation: une investigation computationelle des assemblees CAZyme dans le Golgi // Structural Organization of the Glycosylation Machinery: A Computational Investigation of CAZyme Assemblies in the Golgi

La glycosylation des protéines est une modification post-traductionnelle essentielle qui influence profondément la stabilité, le trafic et la reconnaissance moléculaire des protéines. Elle représente l'une des voies métaboliques les plus complexes et dynamiques, capable de générer une extraordinaire diversité de structures glycaniques jouant un rôle crucial dans le développement, l'immunité et les maladies. Contrairement aux macromolécules synthétisées par matrice, la biosynthèse des glycanes n'est pas directement codée par le génome, mais résulte de l'action coordonnée de multiples glycosyltransférases, glycosylhydrolases et transporteurs (CAZymes) localisés le long de la voie de sécrétion. Ces enzymes agissent de manière séquentielle et compétitive sur des substrats communs, mais les principes structuraux et organisationnels régissant leur coopération restent largement méconnus.

Ce projet de doctorat vise à élucider les bases structurales de l'organisation fonctionnelle des voies de glycosylation en étudiant les interactions protéine-protéine entre les CAZymes résidentes de l'appareil de Golgi agissant successivement. S'appuyant sur le cadre conceptuel et méthodologique établi au sein de l'équipe (MassiveFold, CDP, GlycoPlay, et autres références), ce projet appliquera des techniques de pointe en bioinformatique structurale et en modélisation d'assemblages à grande échelle afin d'identifier, de caractériser et de rationaliser les complexes multi-enzymatiques putatifs, en se concentrant sur les CAZymes impliquées dans la biosynthèse des O-glycanes. La collaboration interne au sein de l'institut hôte (UGSF) orientera la sélection et l'interprétation des cibles, tout en assurant une validation expérimentale, garantissant ainsi une boucle de rétroaction étroite entre les approches computationnelles et expérimentales.

En combinant la prédiction de structures par apprentissage profond, l'échantillonnage massif d'assemblages protéiques et l'analyse graphique des interfaces d'interaction, ce projet vise à fournir des preuves moléculaires de l'existence de métabolons de glycosylation et à clarifier comment l'organisation structurale contribue à la spécificité, à la robustesse et à la régulation des voies métaboliques.
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Protein glycosylation is a central post-translational modification that profoundly affects protein stability, trafficking, and molecular recognition. Glycosylation represents one of the most complex and dynamically regulated pathways, one that is able to generate an extraordinary diversity of glycan structures that play essential roles in development, immunity, and disease. In contrast to templated macromolecules, glycan biosynthesis is not directly encoded in the genome but emerges from the coordinated action of multiple glycosyltransferases, glycosylhydrolase and transporters (CAZymes) localized along the secretory pathway. These enzymes act sequentially and competitively on shared substrates, yet the structural and organizational principles governing their cooperation remain largely unresolved.

This PhD project aims to elucidate the structural basis of functional organization within the glycosylation pathways by focusing on protein-protein interactions between consecutively acting Golgi-resident CAZymes. Building upon the conceptual and methodological framework established in the team (MassiveFold, CDP, GlycoPlay, add refs), the project will apply state-of-the-art structural bioinformatics and large-scale assembly modeling to identify, characterize, and rationalize putative multi-enzyme complexes, focusing on those CAZymes involved in O-glycan biosynthesis. Internal collaboration within the host institute (UGSF) will guide target selection and interpretation, but also provide experimental validation, ensuring a tight computational-experimental feedback loop.

By combining deep learning-based structure prediction, massive sampling of protein assemblies, and graph-based analysis of interaction interfaces, this project seeks to provide molecular-level evidence for the existence of glycosylation metabolons and to clarify how structural organization contributes to pathway specificity, robustness, and regulation.
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Début de la thèse : 01/10/2026

Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant)

Concours pour un contrat doctoral

Université de Lille

104 Sciences de la Matière du Rayonnement et de l'Environnement

The candidate is required to be at ease with the Linux Operating System and be fluent in programming languages such as Python. A strong background in bioinformatics is required, with knowledge of protein structure and protein interaction networks. Knowledge of glycobiology, in particular the CAZymes localized in the Golgi is desired.
The candidate is required to be at ease with the Linux Operating System and be fluent in programming languages such as Python. A strong background in bioinformatics is required, with knowledge of protein structure and protein interaction networks. Knowledge of glycobiology, in particular the CAZymes localized in the Golgi is desired.