Décrypter les interactions hôte-pathogène: Une étude de cas computationnelle
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Les données relatives aux interactions protéine-protéine (IPP) entre l'hôte et le pathogène constituent des informations essentielles pour élucider les mécanismes d'infection et mettre au point de meilleures mesures de prévention. Cependant, ces données sont très rares dans la plupart des systèmes hôte-pathogène. La prédiction computationnelle des PPI hôte-pathogène constitue une stratégie importante pour combler cette lacune. Dans cet ouvrage, j'étudie de manière systématique les interactions protéine-protéine entre l'hôte et le pathogène en utilisant le système H. sapiens-M. tuberculosis H37Rv comme modèle de système hôte-pathogène.
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Les données relatives aux interactions protéine-protéine (IPP) entre l'hôte et le pathogène constituent des informations essentielles pour élucider les mécanismes d'infection et mettre au point de meilleures mesures de prévention. Cependant, ces données sont très rares dans la plupart des systèmes hôte-pathogène. La prédiction computationnelle des PPI hôte-pathogène constitue une stratégie importante pour combler cette lacune. Dans cet ouvrage, j'étudie de manière systématique les interactions protéine-protéine entre l'hôte et le pathogène en utilisant le système H. sapiens-M. tuberculosis H37Rv comme modèle de système hôte-pathogène.
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