Ce projet serait sous la direction de : Mmes. Pauline POINOT et Claude GEFFROY
Unité de recherche : IC2MP – équipe E-Bicom
Ecole doctorale : Rosalind Franklin – énergie, environnement, bio santé
Intitulé du sujet :
Développement d’une nouvelle plateforme « omics » intégrée pour la compréhension de l’origine de la vie
Mots clés : Chimie analytique, Origine de la vie, Exobiologie
Résumé :
Avec l’émergence des sciences « omiques », des technologies d’analyse ultra-sensibles et ultra-résolutives ont été mises au point. Grâce à ces nouvelles technologies, nos connaissances des processus biologiques ont été considérablement approfondies à l’échelle moléculaire. Malgré leur polyvalence, ces outils de chimie analytique sont très souvent optimisés en vue d’étudier, à un temps donné, une classe donnée de molécules appartenant aux métabolites (acides aminés, sucres…) ou aux biopolymères (protéines, ARN/ADN…).
Le.la doctorant.e développera une plateforme combinant des systèmes GC-Q-Orbitrap et UPLC-Q-Orbitrap multidimensionnels, chacun connecté à un réacteur. Dans ce réacteur, des systèmes chimiques/biologiques dynamiques évolueront et leur composition moléculaire sera surveillée. Grâce à cette plateforme, le doctorant analysera les réseaux moléculaires apparaissant dans les phases gazeuse et liquide (1) d’échantillons prébiotiques, (2) de la phase soluble d’échantillons de météorites ou de comètes, ou (3) de systèmes biochimiques ou
biologiques simples (par exemple, enzymes, lysosomes/exosomes, bactéries).
En outre, le.la doctorant.e traitera les données sous forme de réseaux moléculaires, via des logiciels d’analyse de données de spectrométrie de masse en tandem (MS2) actuellement utilisés en métabolomique afin d’identifier des réseaux représentatifs d’une transition chimie/biochimie/biologie à différentes échelles (moléculaire, cellulaire, organisme). Les réseaux moléculaires « primitifs » ainsi obtenus pourraient alors servir de modèles pour discriminer un système purement chimique d’un système biochimique/biologique, dans tout échantillon primitif et/ou
extraterrestre (Mars Sample Return). À terme, les données obtenues au cours de ce projet pourraient contribuer à élucider des processus catalytiques ou autocatalytiques primitifs qui auraient pu précéder les systèmes vivants sur notre Terre primitive.
The emergence of metabolomics, lipidomics and proteomics led to the development of powerful analytical technologies that greatly improve our ability to analyse specific molecules in complex matrices. Regardless application fields (e.g. biology, pharmaceutics, environment, or even astrobiology), instruments have been designed for the detection of hundreds of molecules belonging to one or other of the classes so far (either element, metabolites, proteins and other biopolymers). In this context, the objective of this project is to develop the first
integrative instrument merging different analytical units into a single platform to analyse in one pot building block//polymer continuums in dynamic and/or catalytic samples. Fitted with molecular network data treatment, this instrument should allow to highlight molecular patterns specific to catalytic or autocatalytic events in prebiotic model samples, and to use these patterns for discriminating biological from chemical processes in any extraterrestrial samples (Mars Sample Return).
The PhD student will develop the platform that would combine GC-Q-Orbitrap and multidimensional UPLC-Q- Orbitrap systems, each connected to a reactor. In this reactor, dynamic chemical/biological systems will be evolving, and their molecular composition monitored. Through the platform, the PhD student will analyse the molecular networks arising in both the gas and liquid phases of (1) prebiotic samples, (2) soluble phase of meteorite or comet samples, or (3) biochemical or simple biological systems (e.g. enzymes, lysosomes/exosomes, bacteria). For that, the PhD student will perform data processing and construct molecular networks arising in these whole samples. This will be possible through tandem mass spectrometry (MS2) data curation and analysis software currently used in metabolomics. By doing so, we could identify networks specific to chemistry / biochemistry / biology transition at different scales (molecular, cellular, organism). These molecular networks patterns could further be used to highlight a possible biological activity in any extraterrestrial samples. Ultimately, the data obtained during this project could participate in elucidating primitive catalytic or autocatalytic processes that could have preceded living systems on our primitive Earth.
Contexte et problématique :
L’origine de la vie est une question fascinante, dont la compréhension aurait d’importantes implications scientifiques, philosophiques et sociales. Au fil du temps, philosophes et scientifiques ont proposé de nombreuses théories sur l’origine de la vie sur Terre et ailleurs. Cependant, nous sommes encore loin de comprendre les principes qui ont régi la transition des systèmes chimiques vers les systèmes biologiques. De nombreux domaines scientifiques sont impliqués dans la résolution de cette question interdisciplinaire, mais la chimie occupe une place
prépondérante. En effet, les êtres vivants sont des systèmes chimiques complexes d’où sont issues des propriétés dites « émergentes » (propriétés qui dépassent la somme des caractéristiques de leurs constituants individuels).
Parmi ces propriétés, les organismes vivants ont acquis la capacité à s’auto-répliquer, se compartimentaliser, stocker et transmettre des informations, s’adapter aux signaux chimiques et physiques de l’environnement, se mouvoir et, enfin, évoluer indéfiniment.
Ces propriétés nécessitent un apport continu d’énergie et reposent sur des interactions moléculaires et de processus chimiques complexes. Or, comprendre comment de tels réseaux chimiques peuvent conduire à des propriétés inattendues ouvre une nouvelle dimension à la recherche sur les origines du vivant. Ainsi, plutôt que d’analyser ou synthétiser des classes individuelles de biomolécules, les chimistes tentent désormais de développer des systèmes moléculaires qui pourraient avoir des propriétés émergentes similaires à celles retrouvées chez les
organismes vivants.
Dans ce cadre, et avec l’émergence des sciences « omiques », des technologies d’analyse ultra-sensibles et ultra-résolutives ont été mises au point. Grâce à ces nouvelles technologies, nos connaissances des processus biologiques ont été considérablement approfondies à l’échelle moléculaire. Néanmoins, malgré leur polyvalence, ces stratégies analytiques sont très souvent optimisées en vue d’étudier, à un temps donné, une classe de molécules appartenant soit aux métabolites (acides aminés, sucres…), soit aux biopolymères (protéines, ARN/ADN…).
Description du sujet :
L’objectif de ce projet est de développer une plateforme analytique universelle combinant différentes unités analytiques, et permettant la mise en évidence de certaines propriétés émergentes du vivant telles que l’auto-réplication, l’auto-assemblage, et l’auto-organisation. Pour cela, la plateforme devra permettre l’analyse dynamique des molécules constitutives d’un système chimique donné, que ces molécules soient des composés organiques volatils (volatolomique), des métabolites (métabolomique) ou des protéines (protéomique).
Méthodologie et mise en œuvre :
Ainsi, l’étudiant.e aura la charge du développement d’un système UPLC-HRMS/MS multidimensionnel automatisé pour une analyse non ciblée de briques élémentaires du vivant (acides aminés, sucres, nucléobases), et des polymères qui en sont issus (peptides, oligonucléotides, protéines…). Il.elle devra ensuite travailler à la mise au point de stratégies d’analyse GC-HRMS-MS permettant la détection de composés volatils présents dans l’espace de tête de l’échantillon.
Une combinaison de ces stratégies GC-HRMS-MS et UPLC-HRMS-MS sera également réalisée. Afin de minimiser l’intervention humaine, un réacteur automatique sera conçu et connectera les systèmes GC-HRMS-MS et UPLC- HRMS-MS. Les performances de cette plateforme en ligne seront vérifiées sur solutions étalons, puis sur systèmes chimiques et biologiques de plus en plus complexes.
Associée à un traitement statistique sous forme de réseaux moléculaires, les données obtenues seront traitées sous forme de réseaux moléculaires afin de mettre en évidence puis de modéliser des propriétés émergentes dans des systèmes chimiques évolutifs, des systèmes chimiques extraterrestres et des systèmes biochimiques/biologiques primitifs (enzymes/bactéries/champignons). Les réseaux moléculaires « primitifs » ainsi obtenus pourraient alors servir de modèles pour discriminer un système purement chimique d’un système biochimique/biologique, dans tout échantillon primitif et/ou extraterrestre (Mars Sample Return).
Profil recherché :
La.e candidat.e devra être titulaire d’un Master 2 en chimie analytique, protéomique, métabolomique ou biochimie.
Compétences et connaissances recommandées pour :
– Analyse GC-HRMS
– Analyse UPLC-HRMS
– Analyse in silico, traitement de données analytiques, traitement de réseaux moléculaires
– Biochimie moléculaire et métabolisme
– Connaissances fondamentales (intérêt) en astrochimie, astrobiologie, chimie prébiotique et chimie des systèmes
– Qualité éditoriale, capacité à publier et à promouvoir les travaux de recherche
– Aptitude au travail en équipe et à l’encadrement de stagiaires
– Bon niveau d’anglais
Contact pour plus d’informations et pour candidater jusqu’au 26/05/25 :
pauline.poinot@univ-poitiers.fr