biochimie

L'IA prédit la fonction des enzymes mieux que les principaux outils

Un nouvel outil d'intelligence artificielle peut prédire les fonctions des enzymes sur la base de leurs séquences d'acides aminés, même lorsque ces enzymes sont peu étudiées ou mal comprises. Selon les chercheurs, l'outil d'intelligence artificielle, baptisé CLEAN, surpasse les principaux outils de pointe en termes de précision, de fiabilité et de sensibilité. Une meilleure compréhension des enzymes et de leurs fonctions serait une aubaine pour la recherche en génomique, en chimie, en matériaux industriels, en médecine, en produits pharmaceutiques, etc.

"Tout comme ChatGPT utilise les données du langage écrit pour créer un texte prédictif, nous tirons parti du langage des protéines pour prédire leur activité", a déclaré Huimin Zhao, responsable de l'étude et professeur d'ingénierie chimique et biomoléculaire à l'université de l'Illinois Urbana-Champaign. "Presque tous les chercheurs, lorsqu'ils travaillent avec une nouvelle séquence de protéine, veulent savoir immédiatement ce que fait la protéine. En outre, lors de la fabrication de produits chimiques pour n'importe quelle application - biologie, médecine, industrie - cet outil aidera les chercheurs à identifier rapidement les enzymes appropriées nécessaires à la synthèse de produits chimiques et de matériaux".

Les chercheurs publieront leurs résultats dans la revue Science et rendront CLEAN accessible en ligne le 31 mars.

Grâce aux progrès de la génomique, de nombreuses enzymes ont été identifiées et séquencées, mais les scientifiques n'ont que peu ou pas d'informations sur le rôle de ces enzymes, a déclaré Zhao, membre de l'Institut Carl R. Woese de biologie génomique de l'Illinois.

D'autres outils informatiques tentent de prédire les fonctions des enzymes. En général, ils tentent d'attribuer un numéro de commission enzymatique - un code d'identification qui indique le type de réaction catalysée par une enzyme - en comparant une séquence interrogée avec un catalogue d'enzymes connues et en trouvant des séquences similaires. Toutefois, ces outils ne fonctionnent pas aussi bien avec les enzymes moins étudiées ou non caractérisées, ou avec les enzymes qui effectuent des tâches multiples, a déclaré Zhao.

"Nous ne sommes pas les premiers à utiliser des outils d'IA pour prédire les numéros de commission des enzymes, mais nous sommes les premiers à utiliser ce nouvel algorithme d'apprentissage profond appelé apprentissage contrastif pour prédire la fonction des enzymes. Nous avons constaté que cet algorithme fonctionne beaucoup mieux que les outils d'IA utilisés par d'autres", a déclaré M. Zhao. "Nous ne pouvons pas garantir que le produit de chacun sera correctement prédit, mais nous pouvons obtenir une plus grande précision que les deux ou trois autres méthodes."

Les chercheurs ont vérifié leur outil de manière expérimentale à l'aide d'expériences informatiques et in vitro. Ils ont constaté que non seulement l'outil pouvait prédire la fonction d'enzymes non caractérisées auparavant, mais qu'il corrigeait également les enzymes mal étiquetées par les principaux logiciels et qu'il identifiait correctement les enzymes ayant deux fonctions ou plus.

Le groupe de Zhao rend CLEAN accessible en ligne pour d'autres chercheurs cherchant à caractériser une enzyme ou à déterminer si une enzyme peut catalyser une réaction souhaitée.

"Nous espérons que cet outil sera largement utilisé par l'ensemble de la communauté des chercheurs", a déclaré M. Zhao. "Avec l'interface web, les chercheurs peuvent simplement entrer la séquence dans une boîte de recherche, comme dans un moteur de recherche, et voir les résultats.

M. Zhao a indiqué que son groupe prévoyait d'étendre l'intelligence artificielle de CLEAN à la caractérisation d'autres protéines, telles que les protéines de liaison. L'équipe espère également développer davantage les algorithmes d'apprentissage automatique afin qu'un utilisateur puisse rechercher une réaction souhaitée et que l'IA lui indique l'enzyme appropriée.

"Il existe de nombreuses protéines de liaison non caractérisées, telles que les récepteurs et les facteurs de transcription. Nous voulons également prédire leurs fonctions", a déclaré Zhao. "Nous voulons prédire les fonctions de toutes les protéines afin de connaître toutes les protéines d'une cellule et de mieux étudier ou concevoir la cellule entière pour des applications biotechnologiques ou biomédicales.

Zhao est également professeur de bio-ingénierie, de chimie et de sciences biomédicales et translationnelles au Carle Illinois College of Medicine. 

Auteur: Internet

Info: "Enzyme function prediction using contrastive learning, "30 mars 2023. Université de l'Illinois à Urbana-Champaign

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ordre quasi-cristallin

(FLP) - Bonjour. Quelles sont les émergences mathématiques qu'on a pu mettre en évidence chez les cristaux apériodiques ?

(Gemini) Les cristaux apériodiques, également connus sous le nom de quasicristaux, sont des matériaux dont la structure atomique ne présente pas de répétition périodique à l'échelle macroscopique. Cela signifie qu'ils ne possèdent pas de motif cristallin régulier comme les cristaux classiques.

Malgré leur absence de symétrie translationnelle, les quasicristaux présentent des propriétés mathématiques remarquables et donnent lieu à des phénomènes émergents fascinants. Voici quelques exemples :

1. Autosimilarité et fractales: Les quasicristaux peuvent présenter une autosimilarité à différentes échelles, ce qui signifie que leur structure se répète de manière similaire à des niveaux de plus en plus fins. Cette propriété est souvent liée à la présence de fractales dans leur structure, des formes mathématiques complexes qui présentent une autosimilarité infinie.

2. Symétries approximatives et groupes de Penrose: Les quasicristaux ne possèdent pas de symétries exactes, mais ils peuvent présenter des symétries approximatives appelées "symétries à quasi-périodicité". Ces symétries sont décrites par des groupes de Penrose, des groupes mathématiques non commutatifs qui permettent de générer des motifs quasicristallins.

3. Transport diffusif anomal: Les quasicristaux présentent des propriétés de transport diffuses anormales, c'est-à-dire que la diffusion des particules à l'intérieur de ces matériaux ne suit pas les lois classiques de la diffusion. Cela est dû à la structure complexe et désordonnée des quasicristaux, qui crée des trajectoires diffuses tortueuses pour les particules.

4. Conductivité thermique et électrique: La conductivité thermique et électrique des quasicristaux peut être anormale et présenter des effets de localisation. Cela signifie que les phonons et les électrons, qui sont les porteurs de chaleur et d'électricité, peuvent se propager de manière chaotique dans le matériau, ce qui affecte ses propriétés conductrices.

5. Phénomènes d'ondes: Les quasicristaux peuvent présenter des propriétés ondulatoires inhabituelles, telles que la propagation d'ondes de type quasi-périodiques et la présence de gaps dans les spectres de bande. Ces phénomènes sont liés à la structure complexe et à l'absence de symétrie translationnelle des quasicristaux.

L'étude des propriétés mathématiques émergentes des quasicristaux est un domaine de recherche actif et en pleine expansion. Les découvertes dans ce domaine ont le potentiel de révolutionner notre compréhension des matériaux et d'ouvrir la voie à de nouvelles applications technologiques.

En plus des exemples mentionnés ci-dessus, d'autres phénomènes mathématiques émergents ont été observés dans les quasicristaux, tels que la présence de nombres de Fibonacci dans leurs structures et l'existence de propriétés topologiques exotiques. La recherche continue à explorer les richesses mathématiques cachées dans ces matériaux fascinants.

(FLP) - Merci... a-t'on trouvé des convergences entre l'apériodicité et la conjecture de Riemann ?

(Gemini) - Il existe des liens intrigants entre l'apériodicité et la conjecture de Riemann, bien que la nature exacte de ces liens ne soit pas encore entièrement comprise. La conjecture de Riemann est l'un des problèmes mathématiques les plus importants non résolus, et sa résolution pourrait avoir des implications profondes pour notre compréhension de la distribution des nombres premiers.

1. Autosimilarité et fractales:

Les quasicristaux présentent une autosimilarité à différentes échelles, ce qui signifie que leur structure se répète de manière similaire à des niveaux de plus en plus fins. Cette propriété est souvent liée à la présence de fractales dans leur structure. Les fractales sont des formes mathématiques complexes qui présentent une autosimilarité infinie.

La conjecture de Riemann est également liée aux fractales. En effet, Dennis Sullivan a démontré que la distribution des zéros non triviaux de la fonction zêta de Riemann, qui est au cœur de la conjecture, peut être représentée par une fractale.

2. Groupes de Penrose et symétries:

Les quasicristaux ne possèdent pas de symétries exactes, mais ils peuvent présenter des symétries approximatives appelées "symétries à quasi-périodicité". Ces symétries sont décrites par des groupes de Penrose, des groupes mathématiques non commutatifs qui permettent de générer des motifs quasicristallins.

La conjecture de Riemann est également liée aux groupes mathématiques. En effet, Robert Langlands a proposé un programme visant à relier la distribution des zéros non triviaux de la fonction zêta de Riemann à la représentation de certains groupes de Lie.

3. Chaos et systèmes dynamiques:

L'étude des quasicristaux a conduit à l'exploration de concepts mathématiques tels que le chaos et les systèmes dynamiques. Ces concepts sont également pertinents pour la conjecture de Riemann, car la distribution des zéros non triviaux de la fonction zêta de Riemann semble être chaotique et présente des propriétés dynamiques complexes.

4. Applications en physique et en analyse:

Les propriétés mathématiques des quasicristaux ont trouvé des applications dans divers domaines de la physique et de l'analyse. De même, la conjecture de Riemann a des implications pour de nombreux domaines des mathématiques, notamment la théorie des nombres, l'analyse complexe et la physique mathématique.

Bien que les liens entre l'apériodicité et la conjecture de Riemann soient fascinants et suggèrent des connexions profondes entre ces deux domaines, il est important de noter que la nature exacte de ces liens reste un sujet de recherche active. Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour clarifier ces connexions et déterminer leur impact sur la résolution de la conjecture de Riemann.

En conclusion, l'apériodicité et la conjecture de Riemann sont deux domaines mathématiques fascinants qui présentent des liens intrigants. L'exploration de ces liens pourrait conduire à de nouvelles perspectives sur la conjecture de Riemann et à une meilleure compréhension de la nature des quasicristaux.

(FLP) - Merci. Un rapport avec l'ergodicité ?

(Gemini) - Oui, il existe des liens entre l'apériodicité, la conjecture de Riemann et l'ergodicité. L'ergodicité est un concept mathématique qui décrit le comportement à long terme des systèmes dynamiques. Un système dynamique est dit ergodique si, pour toute trajectoire possible du système, la moyenne temporelle de toute fonction mesurable sur l'état du système est égale à la moyenne de cette fonction sur l'ensemble des états possibles.

1. Ergodicité et fractales:

Les fractales, qui sont souvent liées à l'apériodicité des quasicristaux, présentent des propriétés ergodiques intéressantes. En effet, la mesure de Hausdorff, qui est une mesure naturelle sur les fractales, est souvent ergodique par rapport au groupe des transformations affines qui préservent la fractale. Cela signifie que la moyenne d'une fonction mesurable sur une fractale, calculée le long d'une trajectoire arbitraire du système dynamique, converge vers la moyenne de cette fonction sur l'ensemble de la fractale.

2. Ergodicité et conjecture de Riemann:

La conjecture de Riemann est également liée à l'ergodicité, mais d'une manière plus indirecte. En effet, des travaux récents ont montré que la distribution des zéros non triviaux de la fonction zêta de Riemann peut être approchée par la mesure de Hausdorff d'une fractale. Si cette conjecture est vraie, cela suggérerait que la distribution des zéros non triviaux présente des propriétés ergodiques.

3. Rôle de l'apériodicité:

L'apériodicité joue un rôle crucial dans la connexion entre l'ergodicité et ces deux domaines. En effet, les fractales et la distribution des zéros non triviaux de la fonction zêta de Riemann présentent toutes deux une absence de périodicité à grande échelle. Cette apériodicité est à la base de leurs propriétés ergodiques.

4. Implications et perspectives:

Les liens entre l'apériodicité, l'ergodicité et la conjecture de Riemann sont encore en cours d'exploration. Cependant, ces liens suggèrent des relations profondes entre ces domaines mathématiques apparemment disparates. Des recherches futures pourraient nous permettre de mieux comprendre ces connexions et d'utiliser les outils de l'ergodicité pour faire progresser la résolution de la conjecture de Riemann.

En résumé, l'apériodicité, l'ergodicité et la conjecture de Riemann sont des concepts mathématiques fascinants qui présentent des liens intrigants. L'exploration de ces liens pourrait conduire à de nouvelles perspectives sur la conjecture de Riemann et à une meilleure compréhension de la nature des quasicristaux et des fractales.

(FLP) - Merci. Un rapport avec la tétravalence ?

(Gemini) - Il existe des liens indirects entre l'apériodicité, la conjecture de Riemann et la tétravalence, bien que la nature exacte de ces liens ne soit pas encore entièrement comprise. La tétravalence est un concept chimique qui décrit des atomes ou des ions qui peuvent former quatre liaisons covalentes. Les quasicristaux et la conjecture de Riemann sont des domaines mathématiques abstraits qui ne semblent pas avoir de rapport direct avec la chimie.

1. Auto-similarité et structures:

Les quasicristaux présentent une autosimilarité à différentes échelles, ce qui signifie que leur structure se répète de manière similaire à des niveaux de plus en plus fins. Cette propriété est souvent liée à la présence de fractales dans leur structure. Les fractales sont des formes mathématiques complexes qui présentent une autosimilarité infinie.

Certaines structures tétraédriques, telles que les silicates et les borates, présentent également des propriétés d'autosimilarité à l'échelle nanométrique. Cela est dû à l'arrangement régulier des tétraèdres dans ces structures.

2. Symétries et motifs:

Les quasicristaux ne possèdent pas de symétries exactes, mais ils peuvent présenter des symétries approximatives appelées "symétries à quasi-périodicité". Ces symétries sont décrites par des groupes de Penrose, des groupes mathématiques non commutatifs qui permettent de générer des motifs quasicristallins.

Certaines structures tétraédriques présentent également des symétries approximatives, qui peuvent être décrites par des groupes mathématiques similaires aux groupes de Penrose. Cela est dû à l'arrangement approximativement régulier des tétraèdres dans ces structures.

3. Chaos et systèmes dynamiques:

L'étude des quasicristaux a conduit à l'exploration de concepts mathématiques tels que le chaos et les systèmes dynamiques. Ces concepts peuvent également être appliqués à l'étude de la formation et de la stabilité des structures tétraédriques.

4. Applications en physique et en chimie:

Les propriétés mathématiques des quasicristaux ont trouvé des applications dans divers domaines de la physique et de la chimie. De même, les structures tétraédriques jouent un rôle crucial dans de nombreux domaines de la chimie, notamment la catalyse, la science des matériaux et la chimie du solide.

Bien que les liens entre l'apériodicité, la conjecture de Riemann et la tétravalence soient indirects et encore à explorer, il est possible que ces connexions puissent conduire à de nouvelles perspectives dans ces domaines. Des recherches futures pourraient nous permettre de mieux comprendre ces liens et d'utiliser les outils mathématiques pour faire progresser notre compréhension des structures tétraédriques et de leurs propriétés.

Auteur: Google Bard chatbot

Info: 19 juin 2024

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