Développement de méthodes mathématiques pour l'analyse de trajectoires conformationnelles en dynamique moléculaire

Les ressources informatiques actuelles (CPU/GPU) permettent de générer une grande quantité de trajectoires de simulation de la dynamique moléculaire (DM). Cependant, en plus de ne pas toujours tirer profit du contenu dynamique des trajectoires, les méthodes d'analyse actuelles visant à extraire de l'information pertinente au regard des macromolécules étudiées présentent certaines lacunes. Si la RMSD manque de finesse quant à la description des phénomènes d'équilibrations locaux, les méthodes de clustering sont sujettes à la détection d'artefacts: ces deux méthodes ont par ailleurs en commun une exploitation limitée de l'information dynamique que contiennent les trajectoires. Nous présentons au court de ce travail une façon d'aborder la question de la modélisation des trajectoires observées, et nous verrons dans quelles mesures celles-ci peuvent être modélisées par une EDS, ou mieux, une équation de Langevin. Nous développons également une méthode de segmentation des trajectoires, appelée κ-segmentation, permettant la détection et la quantification d'équilibres locaux tout en évitant la détection d'artefacts, comblant ainsi les déficiences des méthodes citées.