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

[ cofacteurs ]

méta-moteur

Un cerveau moléculaire dans le ribosome ?
L'analyse des structures tridimensionnelles des ribosomes des trois grands phylums du vivant par des chercheurs de l'Institut de microbiologie de la Méditerranée, montre que les protéines ribosomiques communiquent entre-elles par des extensions qui forment un réseau étrangement similaire aux réseaux de neurones des "cerveaux" d'organismes simples. L'organisation de ce réseau qui interconnecte les sites fonctionnels distants du ribosome, suggère qu'il pourrait transférer et traiter le flux d'information qui circule entre eux pour coordonner par des "synapses moléculaires" les tâches complexes associées à la biosynthèse des protéines. Cette étude est publiée dans la revue Scientific Reports.
Le ribosome, organite cellulaire formé d'ARN et de protéines, assure la traduction du code génétique dans les cellules: il réunit les ARN de transfert aminoacylés le long de l'ARN messager, pour fabriquer une protéine dont la séquence est dictée par celle de l'ARN messager. Ce processus constitue une véritable chorégraphie dans laquelle la fixation de nombreux acteurs moléculaires (substrats, facteurs de traduction) s'accompagne de mouvements complexes coordonnés dans le temps et l'espace.
La résolution de la structure des ribosomes d'archées et de bactéries par cristallographie aux rayons X a permis d'observer ces mécanismes à l'échelle moléculaire. Elle a aussi mis en lumière le mode d'action des antibiotiques les plus courants et surtout ouvert une fenêtre sur les origines de la Vie. En effet, le ribosome est universel et a évolué par accrétion. Ces découvertes ont valu le prix Nobel de chimie 2009 à T. Steitz, V. Ramakrishnan et A. Yonath. Peu de temps après, Marat Yusupov à l'Institut de Génétique et de Biologie Moléculaire et Cellulaire à Strasbourg, a réalisé l'exploit considérable de résoudre la structure à haute résolution d'un ribosome eukaryote, beaucoup plus gros et plus complexe. Cependant, dans ces structures vertigineuses, il restait encore un mystère à élucider: pourquoi les protéines ribosomiques ont-elles de si longues extensions filamenteuses qui se faufilent entres les groupements phosphates du labyrinthe de l'ARN ribosomique ? On a longtemps pensé que ces extensions, très chargées positivement (riches en arginines et lysines), servaient à neutraliser les charges négatives de l'ARN et à aider son repliement en 3D.
En analysant l'ensemble de ces données cristallographiques, les chercheurs marseillais proposent une explication tout à fait différente. Ils montrent que ces extensions radient dans tout le ribosome pour former un vaste réseau qui interconnecte les protéines ribosomiques entre-elles. Celles-ci interagissent par des interfaces très particulières et très conservées au cours de l'évolution. Cependant, ces zones de contact sont bien plus petites que les zones de contact observées habituellement entre les protéines destinées à stabiliser leurs interactions. Ici, elles sont limitées à quelques acides aminés et sont caractérisées par un type d'interaction très particulier (interactions entre acides aminés basiques et aromatiques) que l'on retrouve justement entre de nombreux neuromédiateurs et récepteurs dans le cerveau. Ces zones de contact évoquent des "synapses moléculaires" qui permettraient la transmission d'une information d'une protéine à l'autre. Il est à noter que l'établissement de la structure cristallographique de la protéine ribosomique bL20 d'une bactérie thermophile, avait déjà montré qu'une information structurale pouvait se propager le long de sa longue extension en hélice, d'une extrémité à l'autre de la protéine.
En outre, ce réseau présente une analogie frappante avec des réseaux de neurones ou avec le cerveau d'organismes simples comme C. elegans qui ne comporte que quelques dizaines de neurones. Comme les neurones, les protéines ribosomiques se répartissent en protéines "sensorielles" qui innervent les sites fonctionnels distants à l'intérieur du ribosome (sites de fixation des tRNAs, des facteurs de traductions et sites qui canalisent la sortie de la protéine synthétisée) et les "inter-protéines" qui établissent des ponts entre-elles. Cette organisation suggère que ce réseau forme une sorte de "cerveau moléculaire" permettant d'échanger et de traiter le flux d'information traversant le ribosome, pour coordonner les différentes étapes et les mouvements complexes pendant la traduction.
Le concept de "cerveau moléculaire" fait faire un grand saut d'échelle dans les propriétés du vivant et en particulier ses systèmes de traitement de l'information. Il ouvre de nouvelles perspectives tant en biologie fondamentale qu'en nanotechnologie.
Il reste maintenant à élucider la nature des signaux échangés entre les protéines et les mécanismes "allostériques" qui permettent la communication et le traitement de l'information au sein de ces réseaux.

Auteur: Internet

Info: http://www.techno-science.net, 12 juin 2016

mémoire

Mettez vos données sur disque dur et elles seront peut être sûres pendant une décennie si rien ne casse. Mais que faire pour garder l'info des millions d'années ?
La puissance de l'ADN comme dispositif de stockage a été identifiée la première fois seulement six ans après la découverte de la molécule. Dans une conférence de 1959 au California Institute of Technology, Richard Feynman, un des physiciens les plus admiré du 20 ème siècle, prévoyait que la miniaturisation de la technologie changerait probablement le monde - essentiellement en prévoyant la révolution numérique. Il précisa alors que la nature avait déjà fait un chip bien meilleur sous forme d'acide désoxyribonucléique.
Dans un petit paquet d'atomes au centre de chaque cellule, Feynman remarqua que toute l'information requise pour créer un humain, une amibe ou une tomate y sont codés. En beaucoup de domaines Feynman était en avance sur son temps. Les scientifiques ont calculé que l'ADN pourrait être le support de stockage idéal. Une seule livre d'ADN pouvant contenir toutes les données de tous les ordinateur.
Mais gérer cette puissance informatique s'est avérée difficile. Le premier ordinateur fonctionnant entièrement comme l'ADN fut créé en 1994 par Leonard Adleman, informaticien à l'université de Californie. Dans une cuillère à café d'eau, il utilisa une série de réactions biochimiques pour résoudre le problème célèbre "du représentant de commerce" (en bref de combien de manières peut-on aller de New York à Cleveland en s'arrêtant dans 7 autres villes dans l'intervalle ?). La promesse de l'approche était due au fait que chaque morceau d'ADN peut fonctionner essentiellement comme ordinateur indépendant, il devrait lui être possible de faire près d'un quadrillion de calculs immédiatement. Plus facile à dire qu'a faire !. Et si Adleman est lui-même est parvenu à résoudre un problème à 20 variables avec son ordinateur ADN beaucoup de chercheurs depuis, dans ce champ de l'ADN, travaillant après ce papier initial d'Adleman, se sont maintenant déplacés vers la confection de machines minuscules au lieu d'utiliser des molécules d'ADN. Le problème : Accéder à toute l'information d’une molécule de l'ADN.
"Ma propre conclusion est que le paradigme du calcul de l'ADN ne fournira pas une plate-forme de calcul puissante pour résoudre des problèmes" dit Lloyd Smith, scientifique à l'université de Wisconsin-Madison qui a effectué ce travail de calcul ADN, mais il ne prévoit pas de remplacer ses applications liées à la matière. "c'est mignon, mais je ne sais pas si c'est un concept si important." Quelques chercheurs qui sont resté avec cette idée de stocker l'information par ADN s'éloignent actuellement de l'idée que la molécule puisse sauvegarder des quantités d'information massives. Au lieu de cela, ils se concentrent sur de plus petits messages correcteurs pendant de très longues périodes - peut-être destinés à survivre à tous les livres et disques durs que la civilisation a produits.
L'ADN des organismes évolue constamment, mais les messages correcteurs d'erreurs destinés à protéger les organismes - restent très longtemps. Pak Chung Wong, chercheur aux Pacific National Laboratories, précise que quelques unes de ces contraintes de bactéries ont maintenu leur ADN quasi intact pendant des millions d'années. Lui et ses collègues ont développé une technique pour implanter au moins 100 mots dans le génome d'un organisme de sorte que le message soit protégé contre des erreurs. Wong et ses collègues ont prouvé qu'ils pourraient implanter un message (ils ont employé "c'est un petit monde après tout") dans le génome de bactérie. Une famille entière de bactéries avec le message put être créée, et même après des centaines de générations, le message était encore intact. Wong note qu'il devrait être possible d'envoyer un message au futur dans un organisme particulièrement robuste - tel que les bactéries ou autres cancrelats, qui survivraient à une guerre nucléaire. Plus pratiquement, les compagnies qui créent des organismes génétiquement modifiés pourraient employer cette technologie pour créer un genre de filigrane ADN pour protéger leur propriété intellectuelle. Au delà de fournir de la manière pour Genentech ou Monsanto afin d’empêcher d'autres compagnies de voler leurs organismes génétiquement modifiés, une telle technologie pourrait être la meilleure manière que nous ayons d'envoyer un message au futur éloigné. Oublions les gravures sur le satellites Voyager. Ce message pourrait durer aussi longtemps que n'importe quelle vie sur terre. La seule question : qu’y mettrons nous ?

Auteur: Internet

Info: Fortean Times, Message dans une bouteille d'ADN, 10.24.05

[ conservation ]

biogénétique

Une partie de l' " ADN indésirable " sert un objectif 

Si on étire tout l’ADN d’une seule cellule humaine, il mesurerait plus de 5 mètres de long. Mais seul un fragment de cet ADN produit des protéines, la machinerie biologique nécessaire à la vie. En 2003, le Human Genome Project a montré que seulement 1 à 2 % de notre ADN – environ 4 cm sur ces 5 mètres – code des gènes pour les protéines. Les séquences non codantes qui constituent les 98 % restants sont souvent appelées " ADN indésirable (junk dna) ", un terme inventé en 1972 par le généticien Susumu Ohno, qui a suggéré que, tout comme les archives fossiles regorgent d'espèces disparues, nos génomes sont remplis d'espèces disparues. gènes éteints ou mal copiés endommagés par des mutations.

Mais même si 98 % du génome est non codant, il ne s’agit pas précisément d’un poids mort. En 2012, un consortium de centaines de scientifiques a rapporté dans l'Encyclopédie des éléments de l'ADN qu'au moins 80 % du génome est " actif " au sens où une partie de l'ADN est traduite en ARN*, même si cet ARN est pas ensuite traduit en protéines. Il existe peu de preuves que la plupart de cet ARN provenant de gènes brisés ait un effet.

Cependant, certaines séquences non codantes, qui représentent environ 8 à 15 % de notre ADN, ne sont pas du tout indésirables. Elles remplissent des fonctions importantes, en régulant les gènes actifs des cellules et la quantité de protéines qu’ils produisent. Les chercheurs découvrent encore de nouvelles façons dont l'ADN non codant fait cela, mais il est clair que la biologie humaine est massivement influencée par les régions non codantes, qui ne codent pas directement pour les protéines mais façonnent quand même leur production. Les mutations dans ces régions, par exemple, ont été associées à des maladies ou à des troubles aussi variés que l'autisme, les tremblements et le dysfonctionnement hépatique.

De plus, en comparant les génomes humains à ceux des chimpanzés et d’autres animaux, les scientifiques ont appris que les régions non codantes peuvent jouer un rôle important dans ce qui nous rend uniques : il est possible que la régulation des gènes par l’ADN non codant différencie plus les espèces que les gènes et les protéines elles-mêmes.

Les chercheurs découvrent également que de nouvelles mutations peuvent parfois conférer de nouvelles capacités à des séquences non codantes, ce qui en fait une sorte de ressource pour une évolution future. En conséquence, ce qui mérite l’étiquette " ADN indésirable " reste à discuter. Les scientifiques ont clairement commencé à nettoyer ce tiroir à déchets depuis 1972 – mais ce qui reste dedans est encore à débattre.

Quoi de neuf et remarquable

Les scientifiques ont travaillé pour comprendre un type d’ADN non codant appelé " transposons** " ou " gènes sauteurs ". Ces bribes peuvent parcourir le génome, créant des copies d’elle-mêmes, qui sont parfois insérées dans des séquences d’ADN. Les transposons se révèlent de plus en plus essentiels au réglage de l'expression des gènes ou à la détermination des gènes codants activés pour être transcrits en protéines. C'est en partie pour cette raison qu'ils s'avèrent importants pour le développement et la survie d'un organisme . Lorsque les chercheurs ont conçu des souris dépourvues de transposons, la moitié des petits des animaux sont morts avant la naissance. Les transposons ont laissé des traces sur l'évolution de la vie. Quanta a rapporté qu'ils peuvent passer d'une espèce à l'autre - comme du hareng à l'éperlan et des serpents aux grenouilles - offrant parfois même certains avantages, comme protéger les poissons du gel dans les eaux glacées.

Les généticiens étudient également les " courts tandem  répétés ", dans lesquels une séquence d’ADN longue d’une à six paires de bases seulement est fortement répétée, parfois des dizaines de fois de suite. Les scientifiques soupçonnaient qu'elles aidaient à réguler les gènes, car ces séquences, qui représentent environ 5 % du génome humain, ont été associées à des maladies telles que la maladie de Huntington et le cancer. Dans une étude couverte par Quanta en février, les chercheurs ont découvert une manière possible par laquelle de courtes répétitions en tandem pourraient réguler les gènes : en aidant à réunir des facteurs de transcription, qui aident ensuite à activer la machinerie de production de protéines.

Ensuite, il y a les " pseudogènes*** ", restes de gènes fonctionnels qui ont été dupliqués puis dégradés par des mutations ultérieures. Cependant, comme Quanta l’a rapporté en 2021, les scientifiques ont découvert que parfois les pseudogènes ne demeurent pas pseudo ou indésirables ; au lieu de cela, ils développent de nouvelles fonctions et deviennent des régulateurs génétiques – régulant même parfois le gène même à partir duquel ils ont été copiés.

Auteur: Internet

Info: Yasemin Sapakoglu. *Aussi sur base 4, l'ARN ou acide nucléique, sert d'intermédiaire dans la circulation de l'information génétique de l'ADN aux protéines. **les transposons sont à la fois régulés par l'épigénétique, mais peuvent aussi induire des changements épigénétiques héritables, faisant le lien entre génome et épigénome dans l'évolution, 333vestiges moléculaires de gènes ancestraux devenus non fonctionnels, mais qui semblent parfois avoir acquis des rôles régulateurs inattendus au cours de l'évolution

[ stratégies géniques ] [ codifications du vivant ] [ mémoire diachronique active ] [ encodages chronologiques ]

machine-homme

- (Q) Comment définir et expliquer les mot "vie" ?

- (R) La vie est un phénomène complexe et multiforme qui englobe les caractéristiques, les processus et les activités associés aux organismes vivants. Bien qu'il n'existe pas de définition universellement acceptée de la vie, celle-ci peut être comprise de manière générale comme l'état d'être vivant, présentant certaines propriétés et certains comportements fondamentaux.

Les principales caractéristiques de la vie sont les suivantes

L'organisation : Les organismes vivants sont hautement organisés, constitués de cellules ou de structures cellulaires qui remplissent des fonctions spécifiques. Ils ont une structure hiérarchique, des cellules aux tissus, aux organes et aux systèmes d'organes.

Métabolisme : La vie implique la capacité d'acquérir et d'utiliser de l'énergie par le biais de divers processus métaboliques, tels que la respiration, la photosynthèse ou d'autres réactions biochimiques. Les organismes utilisent l'énergie pour maintenir leur environnement interne, croître, se reproduire et répondre aux stimuli.

Croissance et développement : Les organismes vivants ont la capacité de croître et de se développer, augmentant leur taille et leur complexité au fil du temps. Ils subissent des processus tels que la division cellulaire, la différenciation et la maturation.

Reproduction : La vie implique la capacité de se reproduire et de transmettre l'information génétique d'une génération à l'autre. La reproduction peut se faire par voie sexuée ou asexuée et assure la pérennité d'une espèce.

Réponse aux stimuli : les organismes vivants peuvent percevoir les changements dans leur environnement et y répondre, en adoptant des comportements qui leur permettent de survivre, de trouver des ressources, d'éviter les menaces et de s'adapter à des conditions changeantes.

Homéostasie : La vie implique le maintien d'une stabilité et d'un équilibre internes par le biais de divers mécanismes de régulation. Les organismes peuvent réguler leurs conditions internes, telles que la température, le pH et les niveaux de nutriments, afin de garantir un fonctionnement optimal.

Bien que ces caractéristiques fournissent un cadre général, il est important de reconnaître que la vie présente une diversité et une complexité considérables au sein des différentes espèces et écosystèmes. La vie peut exister sous différentes formes, des micro-organismes aux plantes, en passant par les animaux et les êtres humains, chacun ayant ses propres adaptations et caractéristiques.

L'étude de la vie est un vaste domaine appelé biologie, qui explore les mécanismes, les processus et la diversité des organismes vivants. Les scientifiques continuent d'étudier et d'approfondir leur compréhension de la nature fondamentale de la vie et de ses origines, cherchant à démêler les complexités de ce phénomène remarquable.

- (Q) D'accord, merci. Donc pour préciser un peu la question, où est la frontière entre minéral et  végétal. ou entre organique et inorganique ?

- (R) La frontière entre les domaines minéral (inorganique) et végétal (organique), ou entre la matière organique et inorganique, n'est pas toujours évidente, car il peut y avoir des chevauchements et des ambiguïtés. La distinction réside principalement dans la composition, la structure et les propriétés caractéristiques des substances concernées.

Dans le contexte de la géologie et de la chimie, les minéraux sont des substances inorganiques naturelles dont la composition chimique et la structure cristalline sont définies. Le quartz, le feldspath et la calcite sont des exemples de minéraux. Les minéraux sont généralement formés par des processus géologiques et n'ont pas les structures moléculaires complexes que l'on trouve dans les organismes vivants.

D'autre part, le terme "végétal" fait généralement référence à la matière organique associée aux plantes ou à la vie végétale. Les plantes sont des organismes vivants qui possèdent des structures cellulaires complexes et réalisent divers processus physiologiques. Elles sont classées dans le règne des Plantae et présentent des caractéristiques telles que la photosynthèse, la croissance, la reproduction et les réponses aux stimuli.

La matière organique désigne généralement les substances qui contiennent du carbone et qui proviennent d'organismes vivants ou de leurs restes. Les composés organiques, tels que les glucides, les protéines, les lipides et les acides nucléiques, sont les éléments constitutifs de la vie et sont présents dans les organismes vivants.

La frontière entre le minéral et le végétal ou entre la matière organique et la matière inorganique peut s'estomper dans certains cas. Par exemple, certains composés organiques, comme certains carbonates, peuvent se trouver à la fois dans les organismes vivants et dans les minéraux. En outre, les minéraux peuvent interagir avec la matière organique, par exemple lors de la formation de fossiles ou de l'absorption de minéraux par les plantes.

Il est important de noter que la classification et la compréhension de ces frontières sont principalement basées sur des catégorisations scientifiques et peuvent varier en fonction du contexte et de la perspective. Différents domaines scientifiques, tels que la géologie, la chimie et la biologie, peuvent aborder ces frontières différemment en fonction de leurs cadres respectifs et de leurs intérêts de recherche.

Auteur: chatGPT4

Info: 18 mai 2023. Ici l'I.A. qui donne les réponses peut être considérée comme un promptuaire, un résumé

[ question-réponse ] [ compendium ]

origine de la vie

Pouvons-nous créer les molécules de la vie ? 

Des chercheurs de l’Université de Floride exploitent toute la puissance du supercalculateur HiPerGator pour montrer que des molécules peuvent se former naturellement dans le bon environnement.

Les manuels de biologie de base vous diront que toute vie sur Terre est constituée de quatre types de molécules : les protéines, les glucides, les lipides et les acides nucléiques. Et chaque groupe est vital pour tout organisme vivant.  

Mais quoi si les humains pouvaient réellement montrer que ces " molécules de la vie ", telles que les acides aminés et les bases de l’ADN, peuvent se former naturellement dans le bon environnement ?  Des chercheurs de l’Université de Floride utilisent HiPerGator – le superordinateur le plus rapide de l’enseignement supérieur américain – pour tester cette expérience.

HiPerGator – avec ses modèles d’IA et sa vaste capacité d’unités de traitement graphique, ou GPU (processeurs spécialisés conçus pour accélérer les rendus graphiques) – transforme le jeu de la recherche moléculaire. Jusqu'à il y a dix ans, mener des recherches sur l'évolution et les interactions de vastes collections d'atomes et de molécules ne pouvait se faire qu'à l'aide de simples expériences de simulation informatique ; la puissance de calcul nécessaire pour gérer les ensembles de données n’était tout simplement pas disponible.

C'est maintenant le cas, grâce à HiPerGator. À l'aide de ce supercalculateur, UF Ph.D. L'étudiant Jinze Xue (du Roitberg Computational Chemistry Group) a pu mener une expérience à grande échelle sur la chimie de la Terre pendant les vacances d'hiver 2023. Xue a utilisé plus de 1 000 GPU A100 sur HiPerGator et a réalisé une expérience de dynamique moléculaire sur 22 millions d'atomes qui a identifié 12 acides aminés, trois bases nucléiques, un acide gras et deux dipeptides. La découverte de molécules plus grosses,  qui n’aurait pas été possible dans des systèmes informatiques plus petits, a constitué une réussite importante.

" Nos précédents succès nous ont permis d'utiliser l'apprentissage automatique et l'IA pour calculer les énergies et les forces sur les systèmes moléculaires, avec des résultats identiques à ceux de la chimie quantique de haut niveau mais environ 1 million de fois plus rapides ", a déclaré Adrian Roitberg, Ph.D. , professeur au département de chimie de l'UF qui utilise l'apprentissage automatique pour étudier les réactions chimiques depuis six ans. " Ces questions ont déjà été posées mais, en raison de limitations informatiques, les calculs précédents utilisaient un petit nombre d’atomes et ne pouvaient pas explorer la plage de temps nécessaire pour obtenir des résultats. Mais avec HiPerGator, nous pouvons le faire. "

Erik Deumens, Ph.D., directeur principal d'UFIT Research Computing, a expliqué comment l'utilisation complète d'HiPerGator a été possible.

" HiPerGator a la capacité unique d'exécuter de très grands calculs (‘hero) qui utilisent la machine entière, avec le potentiel de conduire à des percées scientifiques et scientifiques ", a déclaré Deumens. " Lorsque nous avons découvert le travail effectué par le groupe du Dr Roitberg, , nous l'avons approché pour essayer un run 'héros' avec le code qu'il a développé. "

L’émergence de l’IA et des GPU puissants pourra permettre de réaliser de telles simulations scientifiques gourmandes en données – des calculs que les scientifiques ne pouvaient imaginer il y a seulement quelques années. 

"En utilisant des méthodes d'apprentissage automatique, nous avons créé une simulation en utilisant l'ensemble complet de GPU HiPerGator", a déclaré Roitberg. " Nous avons pu observer en temps réel la formation de presque tous les acides aminés (alanine, glycine, etc.) et de nombreuses molécules très complexes. C’était très excitant à vivre.

Ce projet fait partie d'un effort continu visant à découvrir comment des molécules complexes peuvent se former à partir d'éléments de base et à rendre le processus automatique grâce à de grandes simulations informatiques. Roitberg et son groupe de recherche ont passé de nombreuses heures à travailler avec les membres de l'UFIT. Ying Zhang, responsable du support IA d'UFIT, a dirigé l'expérience. 

" Ying a constitué une équipe composée du personnel de Research Computing et du personnel de NVIDIA pour aider à faire évoluer les calculs, fournir des conseils et une aide inestimables et accélérer l'analyse des données au point où les analyses ont été effectuées en seulement sept heures (au lieu des  heures  jours que nous pensions initialement que cela prendrait) ", a déclaré Roitberg. " Nous nous sommes rencontrés chaque semaine, de la conception initiale aux résultats finaux, dans le cadre d’une collaboration très fructueuse. "

Les résultats, et le peu de temps avec lequel HiPerGator a pu les fournir, ont été révolutionnaires, rapprochant les chercheurs de la réponse aux questions sur la formation des molécules complexes. Et le fait que Roitberg ait pu exécuter ce calcul montre que l'UF a la capacité de prendre en charge des " exécutions de héro " ou des " moonshot calculations " qui font avancer les projets scientifiques, d'ingénierie et universitaires.

"C'est une excellente opportunité pour les professeurs de l'UF", a déclaré Roitberg. " Avoir HiPerGator en interne – avec un personnel incroyable prêt à aller au-delà des attentes pour aider les chercheurs à produire une science révolutionnaire comme celle-ci – est quelque chose qui rend mes collègues non-UF très jaloux. "

Auteur: Internet

Info: https://news.ufl.edu/2024/02/molecules-of-life/ *Les travaux de calcul informatique qui nécessitent plus de 256 nœuds sont définis comme travaux de "héro". ** Moonshot projects : projet ambitieux, exploratoire et novateur, entrepris sans garantie de rentabilité ou d'avantages à court terme et, peut-être, sans une étude complète des risques et des avantages potentiels.

manipulation génétique

Des scientifiques de Cambridge créent le premier organisme vivant au monde avec un ADN entièrement redessiné
Les chercheurs créent un génome synthétique, en mouvement avec des bénéfices médicaux potentiels. C'est le premier organisme vivant au monde dont le code ADN est entièrement synthétique et radicalement modifié.

Le microbe fabriqué en laboratoire, une souche de bactéries que l'on trouve normalement dans le sol et dans l'intestin humain, est semblable à ses cousins naturels, mais survit grâce à un ensemble plus restreint d'instructions génétiques.

Cette existence démontre que la vie peut exister avec un code génétique restreint et ouvre la voie à des organismes dont les mécanismes biologiques sont piratés pour fabriquer des médicaments et du matériel utile, ou pour ajouter de nouvelles caractéristiques telles que la résistance aux virus.

En deux ans, des chercheurs du laboratoire de biologie moléculaire de l'Université de Cambridge ont lu et redessiné l'ADN de la bactérie Escherichia coli (E. coli), avant de créer des cellules avec une version synthétique du génome modifié.

Le génome artificiel contient 4m de paires de bases, les unités du code génétique épelées par les lettres G, A, T et C. Imprimé en entier sur des feuilles A4, il compte 970 pages, faisant de ce génome le plus grand que les scientifiques aient jamais édifié, de loin.

"Il n'était pas du tout clair s'il était possible de créer un génome de cette taille et s'il était possible de le modifier autant", a déclaré Jason Chin, un expert en biologie de synthèse qui a dirigé le projet.

L'ADN enroulé à l'intérieur d'une cellule contient les instructions dont il a besoin pour fonctionner. Lorsque la cellule a besoin de plus de protéines pour croître, par exemple, elle lit l'ADN qui code la bonne protéine. Les lettres d'ADN sont lues dans des trios appelés codons, tels que TCG et TCA.

Presque toute vie, de la méduse à l'homme, utilise 64 codons. Mais beaucoup d'entre eux font le même travail. Au total, 61 codons produisent 20 acides aminés naturels, qui peuvent être enfilés ensemble comme des perles sur une ficelle pour construire n'importe quelle protéine de la nature. Trois autres codons sont en effet des panneaux stop : ils indiquent à la cellule lorsque la protéine est prête, comme le point marquant la fin de cette phrase.

L'équipe de Cambridge a entrepris de remodeler le génome d'E. coli en enlevant certains de ses codons superflus. Travaillant sur un ordinateur, les scientifiques ont examiné l'ADN de l'insecte. Chaque fois qu'ils rencontraient TCG, un codon qui fabrique un acide aminé appelé sérine, ils le réécrivaient en AGC, qui fait le même travail. Ils ont remplacé deux autres codons de la même manière.

Plus de 18 000 éditions plus tard, les scientifiques avaient retiré toutes les occurrences des trois codons du génome de l'insecte. Le nouveau code génétique a ensuite été synthétisé chimiquement et, morceau par morceau, ajouté à E. coli où il a remplacé le génome naturel de l'organisme. Le résultat, rapporté dans Nature, est un microbe avec un code ADN complètement synthétique et radicalement modifié. Connu sous le nom de Syn61, ce bug est un peu plus long que la normale, et grandit plus lentement, mais survit néanmoins.

"C'est assez incroyable", a déclaré Chin. Lorsque l'insecte a été créé, peu avant Noël, l'équipe de recherche a fait prendre une photo dans le laboratoire avec une plaque des microbes comme figure centrale dans une reconstitution de la nativité.

De telles formes de vie ainsi conçues pourraient s'avérer utiles, croit Chin. Parce que leur ADN est différent, les virus envahisseurs auront du mal à se propager en elles, ce qui les rendra de fait résistantes aux virus. Ce qui pourrait apporter des avantages. E. coli est déjà utilisé par l'industrie biopharmaceutique pour produire de l'insuline pour le diabète et d'autres composés médicaux contre le cancer, la sclérose en plaques, les crises cardiaques et les maladies oculaires, mais des cycles de production entiers peuvent être gâchés lorsque les cultures bactériennes sont contaminées par des virus ou autres microbes. Mais ce n'est pas tout : dans le cadre de travaux futurs, le code génétique libéré pourrait être réutilisé pour que les cellules produisent des enzymes, des protéines et des médicaments de synthèse.

En 2010, des scientifiques américains ont annoncé la création du premier organisme au monde doté d'un génome synthétique. L'insecte, Mycoplasma mycoides, a un génome plus petit que E. coli - environ 1m de paires de bases - et n'a pas été radicalement remanié. Commentant les derniers travaux, Clyde Hutchison, du groupe de recherche américain, a déclaré : "Cette échelle de remplacement du génome est plus grande que n'importe quel remplacement complet du génome rapporté jusqu'ici."

"Ils ont porté le domaine de la génomique synthétique à un nouveau niveau, non seulement en construisant avec succès le plus grand génome synthétique à ce jour, mais aussi en apportant les plus grands changements de codage à un génome à ce jour", a déclaré Tom Ellis, un chercheur en biologie synthétique à Imperial College de Londres.

Mais il se peut que les données ne durent pas longtemps. Ellis et d'autres construisent un génome synthétique pour la levure de boulangerie, tandis que les scientifiques de Harvard font des génomes bactériens avec plus de modifications au codage. Il n'est pas surprenant que l'E. coli redessiné ne pousse pas aussi bien que les souches naturelles, a ajouté Ellis. "Si quelque chose est surprenant, c'est qu'il grandisse après tant de changements," dit-il.

Auteur: Internet

Info: https://www.theguardian.com, Ian Sample rédacteur scientifique Wed 15 mai 2019 18.00 BST

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interactions

L'épigénétique, l'hérédité au-delà de l'ADN
Des mécanismes ne modifiant pas notre patrimoine génétique jouent un rôle fondamental dans le développement de l'embryon. Ils pourraient expliquer comment l'environnement induit des changements stables de caractères, voire des maladies, éventuellement héritables sur plusieurs générations.

L'épigénétique, c'est d'abord cette idée que tout n'est pas inscrit dans la séquence d'ADN du génome. "C'est un concept qui dément en partie la "fatalité" des gènes", relève Michel Morange, professeur de biologie à l'ENS. Plus précisément, "l'épigénétique est l'étude des changements d'activité des gènes - donc des changements de caractères - qui sont transmis au fil des divisions cellulaires ou des générations sans faire appel à des mutations de l'ADN", explique Vincent Colot, spécialiste de l'épigénétique des végétaux à l'Institut de biologie de l'Ecole normale supérieure (ENS-CNRS-Inserm, Paris).

Est-ce la fin de l'ère du "tout-ADN", qui a connu son apogée vers l'an 2000 avec les grandes manoeuvres du séquençage du génome humain ? "L'organisme reste construit à partir de ses gènes, même si l'activité de ceux-ci peut être modulée", tempère Michel Morange.

Mais le séquençage des génomes l'a révélé avec éclat : la connaissance seule de la séquence de l'ADN ne suffit pas à expliquer comment les gènes fonctionnent. C'était pourtant prévisible : si cette connaissance suffisait, comment expliquer que malgré leur génome identique, les différents types de cellules d'un individu développent des caractères aussi différents que ceux d'un neurone, d'une cellule du foie, des muscles ou de la peau ?

L'épigénétique répond en partie à cette interrogation - mais elle en soulève de nombreuses autres. "Le cadre classique de l'épigénétique, c'est le développement de l'embryon et la différenciation des cellules de l'organisme", indique Vincent Colot. Mais ses enjeux concernent également la médecine et la santé publique... et les théories sur l'évolution. Elle jette le soupçon sur l'environnement, qui pourrait moduler l'activité de certains de nos gènes pour modifier nos caractères, voire induire certaines maladies qui pourraient être transmis(es) à la descendance.

La première question, cependant, est celle de la définition de ce fascinant concept. Un certain flou persiste, même chez les scientifiques. "Ces ambiguïtés tiennent au fait que le terme a été introduit à plusieurs reprises dans l'histoire de la biologie, avec à chaque fois un sens différent", raconte Michel Morange, qui est aussi historien des sciences. Précurseur absolu, Aristote invente le terme "épigenèse" - de épi-, "au-dessus de", et genèse, "génération" - vers 350 avant notre ère.

"Observant des embryons de poulet, Aristote découvre que les formes ne préexistent pas dans le germe, mais sont, au contraire, progressivement façonnées au cours du développement embryonnaire", rapporte Edith Heard, qui dirige une équipe (Institut Curie-Inserm-CNRS) sur l'épigénétique du développement des mammifères. Une vision admirablement prémonitoire, qui ne se verra confirmée qu'avec l'invention du microscope à la fin du XVIIe siècle.

Quant au mot "épigénétique", il apparaît en 1942 : on le doit au généticien anglais Conrad Waddington, qui s'attache à comprendre le rôle des gènes dans le développement. Comment s'opère le passage du génotype (l'ensemble des gènes) au phénotype (l'ensemble des caractères d'un individu) ? A l'époque, on ignorait que l'ADN est le support de l'hérédité. Mais les liens entre génotype et phénotype se précisent peu à peu, à mesure qu'on découvre la structure des gènes et leur mode de régulation. Une étape décisive est franchie avec les travaux de François Jacob, Jacques Monod et André Lwoff, Prix Nobel en 1965 : ils montrent l'importance d'un facteur de l'environnement (la présence d'un sucre, le lactose) dans le contrôle de l'expression d'un gène et la détermination d'un caractère (la capacité de la bactérie E. coli à utiliser le lactose comme source d'énergie).

Le concept d'épigénétique tombe ensuite en relative déshérence, pour renaître dans les années 1980 avec son sens moderne. "Un chercheur australien, Robin Holliday, observe dans des cellules en culture des changements de caractères qui sont transmis au fil des divisions cellulaires, relate Vincent Colot. Mais ces changements semblaient trop fréquents pour pouvoir être causés par des mutations de l'ADN." Holliday découvre le rôle, dans cette transmission, de certaines modifications de l'ADN qui n'affectent pas la séquence des "nucléotides", ces lettres qui écrivent le message des gènes.

Plus largement, on sait aujourd'hui que les gènes peuvent être "allumés" ou "éteints" par plusieurs types de modifications chimiques qui ne changent pas la séquence de l'ADN : des méthylations de l'ADN, mais aussi des changements des histones, ces protéines sur lesquelles s'enroule l'ADN pour former la chromatine. Toutes ces modifications constituent autant de "marques épigénétiques". Elles jalonnent le génome en des sites précis, modulant l'activité des gènes localisés sur ces sites.

Quelle est la stabilité de ces marques épigénétiques ? La question est centrale. Certaines sont très transitoires, comme les marques qui régulent les gènes liés aux rythmes du jour et de la nuit. "Au moins 15 % de nos gènes sont régulés d'une façon circadienne : leur activité oscille sur un rythme de 24 heures. Il s'agit de gènes qui gouvernent notre métabolisme, assurant par exemple l'utilisation des sucres ou des acides gras", indique Paolo Sassone-Corsi, qui travaille au sein d'une unité Inserm délocalisée, dirigée par Emiliana Borrelli à l'université de Californie (Irvine). "Pour réguler tant de gènes d'une façon harmonieuse, il faut une logique commune. Elle se fonde sur des processus épigénétiques qui impliquent des modifications des histones."

D'autres marques ont une remarquable pérennité. "Chez un individu multicellulaire, elles peuvent être acquises très tôt lors du développement, sous l'effet d'un signal inducteur, rapporte Vincent Colot. Elles sont ensuite transmises au fil des divisions cellulaires jusque chez l'adulte - bien longtemps après la disparition du signal inducteur." Les marques les plus stables sont ainsi les garantes de "l'identité" des cellules, la vie durant. Comme si, sur la partition d'orchestre de l'ADN du génome - commune à toutes les cellules de l'organisme -, chaque instrument - chaque type de cellule - ne jouait que la partie lui correspondant, n'activant que les gènes "tagués" par ces marques.

Un des plus beaux exemples de contrôle épigénétique chez les mammifères est "l'inactivation du chromosome X". "Ce processus a lieu chez toutes les femelles de mammifères, qui portent deux exemplaires du chromosome X, explique Edith Heard. L'inactivation d'un des deux exemplaires du X, au cours du développement précoce, permet de compenser le déséquilibre existant avec les mâles, porteurs d'un seul exemplaire du X."

Si l'inactivation du X est déficiente, l'embryon femelle meurt très précocement. Cette inactivation est déclenchée très tôt dans le développement de l'embryon, "dès le stade "4 cellules" chez la souris et un plus tard pour l'espèce humaine, puis elle est stabilisée par des processus épigénétiques tout au long de la vie", poursuit Edith Heard. Par ailleurs, son équipe vient de publier un article dans Nature mis en ligne le 11 avril, montrant que les chromosomes s'organisent en "domaines", à l'intérieur desquels les gènes peuvent être régulés de façon concertée, et sur lesquels s'ajoutent des marques épigénétiques.

Les enjeux sont aussi médicaux. Certaines "épimutations", ou variations de l'état épigénétique normal, seraient en cause dans diverses maladies humaines et dans le vieillissement. Ces épimutations se produisent par accident, mais aussi sous l'effet de facteurs environnementaux. Le rôle de ces facteurs est très activement étudié dans le développement de maladies chroniques comme le diabète de type 2, l'obésité ou les cancers, dont la prévalence explose à travers le monde.

Les perspectives sont également thérapeutiques, avec de premières applications qui voient le jour. "Les variations épigénétiques sont finalement assez plastiques. Elles peuvent être effacées par des traitements chimiques, ce qui ouvre d'immenses perspectives thérapeutiques. Cet espoir s'est déjà concrétisé par le développement de premières "épidrogues" pour traiter certains cancers", annonce Edith Heard.

Le dernier défi de l'épigénétique, et non des moindres, renvoie aux théories de l'évolution. "Alors que le génome est très figé, l'épigénome est bien plus dynamique", estime Jonathan Weitzman, directeur du Centre épigénétique et destin cellulaire (université Paris-Diderot-CNRS). "L'épigénome pourrait permettre aux individus d'explorer rapidement une adaptation à une modification de l'environnement, sans pour autant graver ce changement adaptatif dans le génome", postule le chercheur. L'environnement jouerait-il un rôle dans la genèse de ces variations adaptatives, comme le croyait Lamarck ? Reste à le démontrer. Epigénétique ou non, le destin est espiègle : le laboratoire qu'anime Jonathan Weitzman n'a-t-il pas été aléatoirement implanté... dans le bâtiment Lamarck ? Internet,

Auteur: Internet

Info: Rosier Florence, https://www.lemonde.fr/sciences/ 13 avril 2012

[ interférences ] [ mutation acquise ]

chimiosynthèse

Les cellules souterraines produisent de l'« oxygène sombre » sans lumière

Dans certaines profondes nappes souterraines, les cellules disposent d’une astuce chimique pour produire de l’oxygène qui pourrait alimenter des écosystèmes souterrains entiers.

(Photo - Dans un monde ensoleillé, la photosynthèse fournit l’oxygène indispensable à la vie. Au fond des profondeurs, la vie trouve un autre chemin.)

Les scientifiques se sont rendu compte que le sol et les roches sous nos pieds abritent une vaste biosphère dont le volume global est près de deux fois supérieur à celui de tous les océans de la planète. On sait peu de choses sur ces organismes souterrains, qui représentent l’essentiel de la masse microbienne de la planète et dont la diversité pourrait dépasser celle des formes de vie vivant en surface. Leur existence s’accompagne d’une grande énigme : les chercheurs ont souvent supposé que bon nombre de ces royaumes souterrains étaient des zones mortes pauvres en oxygène, habitées uniquement par des microbes primitifs qui maintiennent leur métabolisme au ralenti et se débrouillent grâce aux traces de nutriments. À mesure que ces ressources s’épuisent, pensait-on, l’environnement souterrain devient sans vie à mesure que l’on s’enfonce.

Dans une nouvelle recherche publiée le mois dernier dans Nature Communications , les chercheurs ont présenté des preuves qui remettent en question ces hypothèses. Dans des réservoirs d'eau souterraine situés à 200 mètres sous les champs de combustibles fossiles de l'Alberta, au Canada, ils ont découvert des microbes abondants qui produisent des quantités étonnamment importantes d'oxygène, même en l'absence de lumière. Les microbes génèrent et libèrent tellement de ce que les chercheurs appellent " l'oxygène noir " que c'est comme découvrir " le même quantité d'oxygène que celle  issue de la photosynthèse dans la forêt amazonienne ", a déclaré Karen Lloyd , microbiologiste souterrain à l'Université du Tennessee qui n'était pas partie de l’étude. La quantité de gaz diffusé hors des cellules est si grande qu’elle semble créer des conditions favorables à une vie dépendante de l’oxygène dans les eaux souterraines et les strates environnantes.

"Il s'agit d'une étude historique", a déclaré Barbara Sherwood Lollar , géochimiste à l'Université de Toronto qui n'a pas participé aux travaux. Les recherches antérieures ont souvent porté sur les mécanismes susceptibles de produire de l'hydrogène et d'autres molécules vitales pour la vie souterraine, mais cette création de molécules contenant de l'oxygène a été largement négligée car ces molécules sont très rapidement consommées dans l'environnement souterrain. Jusqu’à présent, " aucune étude n’a rassemblé tout cela comme celle-ci ", a-t-elle déclaré.

La nouvelle étude a porté sur les aquifères profonds de la province canadienne de l’Alberta, qui possède des gisements souterrains si riches en goudron, en sables bitumineux et en hydrocarbures qu’elle a été surnommée " le Texas du Canada ". Parce que ses énormes industries d'élevage de bétail et d'agriculture dépendent fortement des eaux souterraines, le gouvernement provincial surveille activement l'acidité et la composition chimique de l'eau. Pourtant, personne n’avait étudié systématiquement la microbiologie des eaux souterraines.

Pour Emil Ruff , mener une telle enquête semblait être " une solution facile " en 2015 lorsqu'il a commencé son stage postdoctoral en microbiologie à l'Université de Calgary. Il ne savait pas que cette étude apparemment simple le mettrait à rude épreuve pendant les six prochaines années.

Profondeurs encombrées

Après avoir collecté l'eau souterraine de 95 puits à travers l'Alberta, Ruff et ses collègues ont commencé à faire de la microscopie de base : ils ont coloré des cellules microbiennes dans des échantillons d'eau souterraine avec un colorant à base d'acide nucléique et ont utilisé un microscope à fluorescence pour les compter. En radiodatant la matière organique présente dans les échantillons et en vérifiant les profondeurs auxquelles ils avaient été collectés, les chercheurs ont pu identifier l'âge des aquifères souterrains qu'ils exploitaient.

Une tendance dans les chiffres les intriguait. Habituellement, lors d'études sur les sédiments sous le fond marin, par exemple, les scientifiques constatent que le nombre de cellules microbiennes diminue avec la profondeur : les échantillons plus anciens et plus profonds ne peuvent pas abriter autant de vie car ils sont davantage privés des nutriments produits par les plantes photosynthétiques. et des algues près de la surface. Mais à la surprise de l'équipe de Ruff, les eaux souterraines plus anciennes et plus profondes contenaient plus de cellules que les eaux plus douces.

Les chercheurs ont ensuite commencé à identifier les microbes présents dans les échantillons, à l’aide d’outils moléculaires pour repérer leurs gènes marqueurs révélateurs. Beaucoup d’entre eux étaient des archées méthanogènes – des microbes simples et unicellulaires qui produisent du méthane après avoir consommé de l’hydrogène et du carbone suintant des roches ou de la matière organique en décomposition. De nombreuses bactéries se nourrissant du méthane ou des minéraux présents dans l’eau étaient également présentes.

Ce qui n'avait aucun sens, cependant, c'est que bon nombre de bactéries étaient des aérobies, des microbes qui ont besoin d'oxygène pour digérer le méthane et d'autres composés. Comment les aérobies pourraient-ils prospérer dans des eaux souterraines qui ne devraient pas contenir d’oxygène, puisque la photosynthèse est impossible ? Mais les analyses chimiques ont également révélé une grande quantité d’oxygène dissous dans les échantillons d’eau souterraine de 200 mètres de profondeur.

C'était du jamais vu. "On a sûrement foiré l'échantillon", fut la première réaction de Ruff.

Il a d’abord tenté de montrer que l’oxygène dissous dans les échantillons était le résultat d’une mauvaise manipulation. "C'est comme être Sherlock Holmes", a déclaré Ruff. " Vous essayez de trouver des preuves et des indications " pour réfuter vos hypothèses. Cependant, la teneur en oxygène dissous semblait constante sur des centaines d’échantillons. Une mauvaise manipulation ne pouvait pas l'expliquer.

Si l’oxygène dissous ne provenait pas d’une contamination, d’où venait-il ? Ruff s'est rendu compte qu'il près de quelque chose de grand, même si faire des affirmations controversées va à l'encontre de sa nature. Beaucoup de ses co-auteurs avaient également des doutes : cette découverte menaçait de briser les fondements de notre compréhension des écosystèmes souterrains.

Produire de l'oxygène pour tout le monde

En théorie, l’oxygène dissous dans les eaux souterraines pourrait provenir de plantes, de microbes ou de processus géologiques. Pour trouver la réponse, les chercheurs se sont tournés vers la spectrométrie de masse, une technique permettant de mesurer la masse des isotopes atomiques. En règle générale, les atomes d’oxygène provenant de sources géologiques sont plus lourds que l’oxygène provenant de sources biologiques. L’oxygène présent dans les eaux souterraines était léger, ce qui impliquait qu’il devait provenir d’une entité vivante. Les candidats les plus plausibles étaient les microbes.

Les chercheurs ont séquencé les génomes de l’ensemble de la communauté microbienne présente dans les eaux souterraines et ont repéré les voies et réactions biochimiques les plus susceptibles de produire de l’oxygène. Les réponses pointaient sans cesse vers une découverte faite il y a plus de dix ans par Marc Strous de l'Université de Calgary, auteur principal de la nouvelle étude et chef du laboratoire où travaillait Ruff.

Alors qu'il travaillait dans un laboratoire aux Pays-Bas à la fin des années 2000, Strous avait remarqué qu'un type de bactérie se nourrissant de méthane, souvent présente dans les sédiments des lacs et les boues d'épuration, avait un mode de vie étrange. Au lieu d'absorber l'oxygène de son environnement comme les autres aérobies, ces bactéries créent leur propre oxygène en utilisant des enzymes pour décomposer les composés solubles appelés nitrites (qui contiennent un groupe chimique composé d'azote et de deux atomes d'oxygène). Les bactéries utilisent l’oxygène auto-généré pour transformer le méthane en énergie.

Lorsque les microbes décomposent les composés de cette façon, on parle de dismutation. Jusqu’à présent, on pensait que cette méthode de production d’oxygène était rare dans la nature. Des expériences récentes en laboratoire impliquant des communautés microbiennes artificielles ont cependant révélé que l'oxygène produit par la dismutation peut s'échapper des cellules et se répandre dans le milieu environnant au profit d'autres organismes dépendants de l'oxygène, dans une sorte de processus symbiotique. Ruff pense que cela pourrait permettre à des communautés entières de microbes aérobies de prospérer dans les eaux souterraines, et potentiellement également dans les sols environnants.

Chimie pour la vie ailleurs

Cette découverte comble une lacune cruciale dans notre compréhension de l’évolution de l’immense biosphère souterraine et de la manière dont la dismutation contribue au cycle des composés se déplaçant dans l’environnement mondial. La simple possibilité que de l'oxygène soit présent dans les eaux souterraines " change notre compréhension du passé, du présent et de l'avenir du sous-sol ", a déclaré Ruff, qui est maintenant scientifique adjoint au Laboratoire de biologie marine de Woods Hole, Massachusetts.

Comprendre ce qui vit dans le sous-sol de notre planète est également " crucial pour transposer ces connaissances ailleurs ", a déclaré Sherwood Lollar. Le sol de Mars, par exemple, contient des composés perchlorates que certains microbes terrestres peuvent transformer en chlorure et en oxygène. Europe, la lune de Jupiter, possède un océan profond et gelé ; la lumière du soleil ne peut pas y pénétrer, mais l'oxygène pourrait potentiellement y être produit par dismutation microbienne au lieu de la photosynthèse. Les scientifiques ont observé des panaches de vapeur d’eau jaillissant de la surface d’Encelade, l’une des lunes de Saturne. Les panaches proviennent probablement d’un océan souterrain d’eau liquide. Si un jour nous trouvons de la vie sur d’autres mondes comme ceux-là, elle pourrait emprunter des voies de dismutation pour survivre.

Quelle que soit l'importance de la dismutation ailleurs dans l'univers, Lloyd est étonné de voir à quel point les nouvelles découvertes défient les idées préconçues sur les besoins de la vie et par l'ignorance scientifique qu'elles révèlent sur l'une des plus grandes biosphères de la planète. " C'est comme si nous avions toujours eu un œuf sur le visage ", a-t-elle déclaré.

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/, Saugat Bolakhé, juillet 2023

[ perspectives extraterrestres ]

legos protéiques

De nouveaux outils d’IA prédisent comment les blocs de construction de la vie s’assemblent

AlphaFold3 de Google DeepMind et d'autres algorithmes d'apprentissage profond peuvent désormais prédire la forme des complexes en interaction de protéines, d'ADN, d'ARN et d'autres molécules, capturant ainsi mieux les paysages biologiques des cellules.

Les protéines sont les machines moléculaires qui soutiennent chaque cellule et chaque organisme, et savoir à quoi elles ressemblent sera essentiel pour comprendre comment elles fonctionnent normalement et fonctionnent mal en cas de maladie. Aujourd’hui, les chercheurs ont fait un grand pas en avant vers cet objectif grâce au développement de nouveaux algorithmes d’apprentissage automatique capables de prédire les formes rdéployées et repliées non seulement des protéines mais aussi d’autres biomolécules avec une précision sans précédent.

Dans un article publié aujourd'hui dans Nature , Google DeepMind et sa société dérivée Isomorphic Labs ont annoncé la dernière itération de leur programme AlphaFold, AlphaFold3, capable de prédire les structures des protéines, de l'ADN, de l'ARN, des ligands et d'autres biomolécules, seuls ou liés ensemble dans différentes configurations. Les résultats font suite à une mise à jour similaire d'un autre algorithme de prédiction de structure d'apprentissage profond, appelé RoseTTAFold All-Atom, publié en mars dans Science .

Même si les versions précédentes de ces algorithmes pouvaient prédire la structure des protéines – une réussite remarquable en soi – elles ne sont pas allées assez loin pour dissiper les mystères des processus biologiques, car les protéines agissent rarement seules. "Chaque fois que je donnais une conférence AlphaFold2, je pouvais presque deviner quelles seraient les questions", a déclaré John Jumper, qui dirige l'équipe AlphaFold chez Google DeepMind. "Quelqu'un allait lever la main et dire : 'Oui, mais ma protéine interagit avec l'ADN.' Pouvez-vous me dire comment ?' " Jumper devrait bien admettre qu'AlphaFold2 ne connaissait pas la réponse.

Mais AlphaFold3 pourrait le faire. Avec d’autres algorithmes d’apprentissage profond émergents, il va au-delà des protéines et s’étend sur un paysage biologique plus complexe et plus pertinent qui comprend une bien plus grande diversité de molécules interagissant dans les cellules.

" On découvre désormais toutes les interactions complexes qui comptent en biologie ", a déclaré Brenda Rubenstein , professeure agrégée de chimie et de physique à l'Université Brown, qui n'a participé à aucune des deux études. " On commence à avoir une vision plus large."

Comprendre ces interactions est " fondamental pour la fonction biologique ", a déclaré Paul Adams , biophysicien moléculaire au Lawrence Berkeley National Laboratory qui n’a également participé à aucune des deux études. " Les deux groupes ont fait des progrès significatifs pour résoudre ce problème. "

Les deux algorithmes ont leurs limites, mais ils ont le potentiel d’évoluer vers des outils de prédiction encore plus puissants. Dans les mois à venir, les scientifiques commenceront à les tester et, ce faisant, ils révéleront à quel point ces algorithmes pourraient être utiles.

Progrès de l’IA en biologie

L’apprentissage profond est une variante de l’apprentissage automatique vaguement inspirée du cerveau humain. Ces algorithmes informatiques sont construits à l’aide de réseaux complexes de nœuds d’information (appelés neurones) qui forment des connexions en couches les unes avec les autres. Les chercheurs fournissent au réseau d’apprentissage profond des données d’entraînement, que l’algorithme utilise pour ajuster les forces relatives des connexions entre les neurones afin de produire des résultats toujours plus proches des exemples d’entraînement. Dans le cas des systèmes d'intelligence artificielle protéique, ce processus amène le réseau à produire de meilleures prédictions des formes des protéines sur la base de leurs données de séquence d'acides aminés.

AlphaFold2, sorti en 2021, a constitué une avancée majeure dans l’apprentissage profond en biologie. Il a ouvert la voie à un monde immense de structures protéiques jusque-là inconnues et est déjà devenu un outil utile pour les chercheurs qui cherchent à tout comprendre, depuis les structures cellulaires jusqu'à la tuberculose. Cela a également inspiré le développement d’outils supplémentaires d’apprentissage biologique profond. Plus particulièrement, le biochimiste David Baker et son équipe de l’Université de Washington ont développé en 2021 un algorithme concurrent appelé RoseTTAFold , qui, comme AlphaFold2, prédit les structures protéiques à partir de séquences de données.

Depuis, les deux algorithmes ont été mis à jour avec de nouvelles fonctionnalités. RoseTTAFold Diffusion pourrait être utilisé pour concevoir de nouvelles protéines qui n’existent pas dans la nature. AlphaFold Multimer pourrait étudier l’interaction de plusieurs protéines. " Mais ce que nous avons laissé sans réponse ", a déclaré Jumper, " était : comment les protéines communiquent-elles avec le reste de la cellule ? "

Le succès des premières itérations d'algorithmes d'apprentissage profond de prédiction des protéines reposait sur la disponibilité de bonnes données d'entraînement : environ 140 000 structures protéiques validées qui avaient été déposées pendant 50 ans dans la banque de données sur les protéines. De plus en plus, les biologistes ont également déposé les structures de petites molécules, d'ADN, d'ARN et leurs combinaisons. Dans cette expansion de l'algorithme d'AlphaFold pour inclure davantage de biomolécules, " la plus grande inconnue ", a déclaré Jumper, "est de savoir s'il y aurait suffisamment de données pour permettre à l'algorithme de prédire avec précision les complexes de protéines avec ces autres molécules."

Apparemment oui. Fin 2023, Baker puis Jumper ont publié les versions préliminaires de leurs nouveaux outils d’IA, et depuis, ils soumettent leurs algorithmes à un examen par les pairs.

Les deux systèmes d'IA répondent à la même question, mais les architectures sous-jacentes de leurs méthodes d'apprentissage profond diffèrent, a déclaré Mohammed AlQuraishi , biologiste des systèmes à l'Université de Columbia qui n'est impliqué dans aucun des deux systèmes. L'équipe de Jumper a utilisé un processus appelé diffusion – technologie qui alimente la plupart des systèmes d'IA génératifs non basés sur du texte, tels que Midjourney et DALL·E, qui génèrent des œuvres d'art basées sur des invites textuelles, a expliqué AlQuraishi. Au lieu de prédire directement la structure moléculaire puis de l’améliorer, ce type de modèle produit d’abord une image floue et l’affine de manière itérative.

D'un point de vue technique, il n'y a pas de grand saut entre RoseTTAFold et RoseTTAFold All-Atom, a déclaré AlQuraishi. Baker n'a pas modifié massivement l'architecture sous-jacente de RoseTTAFold, mais l'a mise à jour pour inclure les règles connues des interactions biochimiques. L'algorithme n'utilise pas la diffusion pour prédire les structures biomoléculaires. Cependant, l'IA de Baker pour la conception de protéines le fait. La dernière itération de ce programme, connue sous le nom de RoseTTAFold Diffusion All-Atom, permet de concevoir de nouvelles biomolécules en plus des protéines.

" Le type de dividendes qui pourraient découler de la possibilité d'appliquer les technologies d'IA générative aux biomolécules n'est que partiellement réalisé grâce à la conception de protéines", a déclaré AlQuraishi. "Si nous pouvions faire aussi bien avec de petites molécules, ce serait incroyable." 

Évaluer la concurrence

Côte à côte, AlphaFold3 semble être plus précis que RoseTTAFold All-Atom. Par exemple, dans leur analyse dans Nature , l'équipe de Google a constaté que leur outil est précis à environ 76 % pour prédire les structures des protéines interagissant avec de petites molécules appelées ligands, contre une précision d'environ 42 % pour RoseTTAFold All-Atom et 52 % pour le meilleur. outils alternatifs disponibles.

Les performances de prédiction de structure d'AlphaFold3 sont " très impressionnantes ", a déclaré Baker, " et meilleures que celles de RoseTTAFold All-Atom ".

Toutefois, ces chiffres sont basés sur un ensemble de données limité qui n'est pas très performant, a expliqué AlQuraishi. Il ne s’attend pas à ce que toutes les prédictions concernant les complexes protéiques obtiennent un score aussi élevé. Et il est certain que les nouveaux outils d’IA ne sont pas encore assez puissants pour soutenir à eux seuls un programme robuste de découverte de médicaments, car cela nécessite que les chercheurs comprennent des interactions biomoléculaires complexes. Pourtant, " c'est vraiment prometteur ", a-t-il déclaré, et nettement meilleur que ce qui existait auparavant.

Adams est d'accord. "Si quelqu'un prétend pouvoir utiliser cela demain pour développer des médicaments avec précision, je n'y crois pas", a-t-il déclaré. " Les deux méthodes sont encore limitées dans leur précision, [mais] les deux constituent des améliorations spectaculaires par rapport à ce qui était possible. "

(Image gif, tournante, en 3D : AlphaFold3 peut prédire la forme de complexes biomoléculaires, comme cette protéine de pointe provenant d'un virus du rhume. Les structures prédites de deux protéines sont visualisées en bleu et vert, tandis que les petites molécules (ligands) liées aux protéines sont représentées en jaune. La structure expérimentale connue de la protéine est encadrée en gris.)

Ils seront particulièrement utiles pour créer des prédictions approximatives qui pourront ensuite être testées informatiquement ou expérimentalement. Le biochimiste Frank Uhlmann a eu l'occasion de pré-tester AlphaFold3 après avoir croisé un employé de Google dans un couloir du Francis Crick Institute de Londres, où il travaille. Il a décidé de rechercher une interaction protéine-ADN qui était " vraiment déroutante pour nous ", a-t-il déclaré. AlphaFold3 a craché une prédiction qu'ils testent actuellement expérimentalement en laboratoire. "Nous avons déjà de nouvelles idées qui pourraient vraiment fonctionner", a déclaré Uhlmann. " C'est un formidable outil de découverte. "

Il reste néanmoins beaucoup à améliorer. Lorsque RoseTTAFold All-Atom prédit les structures de complexes de protéines et de petites molécules, il place parfois les molécules dans la bonne poche d'une protéine mais pas dans la bonne orientation. AlphaFold3 prédit parfois de manière incorrecte la chiralité d'une molécule – l'orientation géométrique distincte " gauche " ou " droite " de sa structure. Parfois, il hallucine ou crée des structures inexactes.

Et les deux algorithmes produisent toujours des images statiques des protéines et de leurs complexes. Dans une cellule, les protéines sont dynamiques et peuvent changer en fonction de leur environnement : elles se déplacent, tournent et passent par différentes conformations. Il sera difficile de résoudre ce problème, a déclaré Adams, principalement en raison du manque de données de formation. " Ce serait formidable de déployer des efforts concertés pour collecter des données expérimentales conçues pour éclairer ces défis ", a-t-il déclaré.

Un changement majeur dans le nouveau produit de Google est qu'il ne sera pas open source. Lorsque l’équipe a publié AlphaFold2, elle a publié le code sous-jacent, qui a permis aux biologistes de reproduire et de jouer avec l’algorithme dans leurs propres laboratoires. Mais le code d'AlphaFold3 ne sera pas accessible au public.

 " Ils semblent décrire la méthode en détail. Mais pour le moment, au moins, personne ne peut l’exécuter et l’utiliser comme il l’a fait avec [AlphaFold2] ", a déclaré AlQuraishi. C’est " un grand pas en arrière. Nous essaierons bien sûr de le reproduire."

Google a cependant annoncé qu'il prenait des mesures pour rendre le produit accessible en proposant un nouveau serveur AlphaFold aux biologistes exécutant AlphaFold3. Prédire les structures biomoléculaires nécessite une tonne de puissance de calcul : même dans un laboratoire comme Francis Crick, qui héberge des clusters informatiques hautes performances, il faut environ une semaine pour produire un résultat, a déclaré Uhlmann. En comparaison, les serveurs plus puissants de Google peuvent faire une prédiction en 10 minutes, a-t-il déclaré, et les scientifiques du monde entier pourront les utiliser. "Cela va démocratiser complètement la recherche sur la prédiction des protéines", a déclaré Uhlmann.

Le véritable impact de ces outils ne sera pas connu avant des mois ou des années, alors que les biologistes commenceront à les tester et à les utiliser dans la recherche. Et ils continueront à évoluer. La prochaine étape de l'apprentissage profond en biologie moléculaire consiste à " gravir l'échelle de la complexité biologique ", a déclaré Baker, au-delà même des complexes biomoléculaires prédits par AlphaFold3 et RoseTTAFold All-Atom. Mais si l’histoire de l’IA en matière de structure protéique peut prédire l’avenir, alors ces modèles d’apprentissage profond de nouvelle génération continueront d’aider les scientifiques à révéler les interactions complexes qui font que la vie se réalise.

" Il y a tellement plus à comprendre ", a déclaré Jumper. "C'est juste le début."

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/new-ai-tools-predict-how-lifes-building-blocks-assemble-20240508/ - Yasemin Saplakoglu, 8 mai 2024

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