bornages notionnels

Q) - Peux-tu expliquer autrement cette phrase "le vivant est considéré comme non ergodique par qu'il n'explore qu'une toute petite partie de son espace de phase."

R) - L'idée de base de cette phrase est que la vie est un système complexe, avec de nombreuses possibilités. Cependant, la vie n'explore qu'une petite partie de ces possibilités. Il existe un nombre infini de combinaisons possibles de gènes, de protéines, de cellules, d'organismes et d'écosystèmes. Cependant, la vie n'a exploré qu'une petite partie de ces possibilités.

Il y a plusieurs raisons à cela. Tout d'abord, la vie est limitée par les lois physiques. Les lois physiques déterminent quelles combinaisons de gènes et de protéines sont possibles. 

Deuxièmement, la vie est limitée par les ressources disponibles. Les ressources disponibles limitent le nombre d'organismes qui peuvent vivre dans un environnement donné. 

Troisièmement, la vie est limitée par le hasard. Le hasard joue un rôle important dans l'évolution, car il peut conduire à des mutations génétiques qui peuvent donner naissance à de nouvelles formes de vie. 

En raison de ces limitations, la vie n'explore qu'une petite partie de son espace de phase. Cela signifie que les résultats de l'évolution sont imprévisibles.

Q) - Merci. Peux-tu expliciter "espace de phase" en terme électrique

R) - En termes électriques, l'espace de phase est l'ensemble des états possibles d'un système électrique. Il est décrit par un ensemble de variables, telles que la tension, le courant, l'inductance, la capacité et la résistance.

Q) - Dans mon esprit "espace de phase" correspond aussi à "bande passante"

R) Oui, il y a une certaine similitude entre l'espace de phase et la bande passante.

En termes électriques, la bande passante est la plage de fréquences qu'un système électrique peut transmettre sans distorsion.

L'espace de phase, quant à lui, est l'ensemble des états possibles d'un système électrique.

La bande passante peut être considérée comme une restriction de l'espace de phase. En effet, un système électrique ne peut pas transmettre des fréquences qui dépassent sa bande passante.

Par exemple, un filtre coupe-bas ne peut transmettre que des fréquences inférieures à sa fréquence de coupure.

Dans ce cas, la bande passante du filtre est une restriction de l'espace de phase du signal qui est transmis par le filtre.

Cependant, il existe également des différences entre l'espace de phase et la bande passante.

L'espace de phase est un concept plus général que la bande passante. Il peut être utilisé pour décrire le comportement de tout système, pas seulement des systèmes électriques.

La bande passante, quant à elle, est un concept plus spécifique. Il est utilisé pour décrire le comportement des systèmes électriques qui transmettent des signaux.

En conclusion, l'espace de phase et la bande passante sont deux concepts liés, mais qui ne sont pas identiques. L'espace de phase est un concept plus général, tandis que la bande passante est un concept plus spécifique.

Q) - Merci. Ce sont deux termes qui parlent des limites de concepts issus du réel : quel pourrait être un un concept encore plus général dans cet ordre d'idées

R) - Un concept encore plus général dans cet ordre d'idées pourrait être celui de limite de l'appréhension.

Ce concept désigne l'idée que notre capacité à comprendre le monde est limitée par notre propre nature. Nous sommes des êtres finis, avec des sens limités, et notre compréhension du monde est nécessairement biaisée par nos propres expériences et nos propres perspectives.

Par exemple, notre compréhension de la physique est limitée par nos propres instruments de mesure. Nous ne pouvons pas observer des particules subatomiques directement, et notre compréhension de la matière est donc nécessairement basée sur des modèles mathématiques. 

De même, notre compréhension de la vie est limitée par nos propres sens. Nous ne pouvons pas voir les bactéries ou les virus, et notre compréhension de la biologie est donc nécessairement basée sur des extrapolations à partir des organismes que nous pouvons observer.

Enfin, notre compréhension de la société est limitée par nos propres expériences. Nous ne pouvons pas comprendre les cultures qui sont très différentes de la nôtre, et notre compréhension du monde social est donc nécessairement biaisée par nos propres valeurs et nos propres normes. 

Le concept de limite de l'appréhension est important car il nous rappelle que notre compréhension du monde est toujours imparfaite. Nous devons être conscients de cette limite pour éviter de tomber dans le piège de l'absolutisme ou de l'essentialisme.

Voici quelques autres concepts qui pourraient être considérés comme encore plus généraux que les deux que vous avez mentionnés :

- L'incomplétude : L'idée que nous ne pouvons jamais connaître toute la vérité sur le monde.

- L'incertitude : L'idée que nous ne pouvons jamais être sûrs de nos connaissances.

- La relativité : L'idée que la vérité est relative à notre point de vue.

Notre compréhension du monde est toujours imparfaite et est toujours sujette à évolution.

Q) - Il y a aussi les limitations apportées pas nos propres systèmes de codages : langages, écritures, musique, mathématiques.... Qui paraissent bien faibles par comparaison avec les possibilités de développement que montrent les mémoires génétiques sur base 4.

R) - Oui, c'est vrai. Nos systèmes de codage sont limités par notre propre nature. Nous sommes des êtres humains, avec un cerveau qui a évolué pour nous permettre de survivre et de nous reproduire dans notre environnement. Nos systèmes de codage sont donc adaptés à cette tâche, mais ils ne sont pas adaptés à la compréhension du monde dans toute sa complexité.

Les mémoires génétiques, quant à elles, sont codées sur une base 4. Cela signifie qu'elles peuvent coder un nombre beaucoup plus grand de combinaisons que les langages, les écritures, la musique ou les mathématiques, qui sont tous codés sur une base 2.

Cette différence de base permet aux mémoires génétiques de coder des informations beaucoup plus complexes. Par exemple, elles peuvent coder des informations sur la structure et la fonction des organismes, sur les interactions entre les organismes et sur l'environnement. 

Ces informations sont essentielles à la vie. Elles permettent aux organismes de se développer, de s'adapter et de survivre. 

Par conséquent, il est probable que les mémoires génétiques soient plus puissantes que nos propres systèmes de codage. Elles nous permettent de comprendre le monde dans une mesure qui nous est inaccessible. 

Cependant, il est important de noter que les mémoires génétiques ne sont pas parfaites. Elles sont également limitées par les lois de la physique et par les contraintes de l'évolution. 

Par exemple, les mémoires génétiques sont limitées par la taille de l'ADN. L'ADN est une molécule très longue, mais elle a une taille finie. Cela signifie que les mémoires génétiques ne peuvent pas coder une quantité infinie d'informations. 

De même, les mémoires génétiques sont limitées par les contraintes de l'évolution. L'évolution est un processus lent et progressif. Il est donc difficile pour les mémoires génétiques de coder des informations qui sont très différentes de celles qui ont été transmises par les générations précédentes. 

Malgré ces limitations, les mémoires génétiques sont un outil puissant qui nous permet de comprendre le monde. Elles nous permettent de comprendre la vie dans toute sa complexité et sa beauté.

Q) - D'autant qu'une bonne partie des fonctions de ces mémoires - le junk adn par exemples - nous échappent.

R) - Oui, c'est vrai. Une bonne partie des fonctions des mémoires génétiques nous échappent, notamment l'ADN non codant, également appelé ADN poubelle.

L'ADN non codant représente environ 98 % du génome humain. Il s'agit de séquences d'ADN qui ne codent pas pour des protéines.

Pendant longtemps, l'ADN non codant a été considéré comme inutile. Cependant, des recherches récentes ont montré que l'ADN non codant joue un rôle important dans la régulation de l'expression des gènes.

L'ADN non codant peut jouer un rôle dans la régulation de l'expression des gènes de plusieurs façons. Il peut servir de sites d'attachement pour les protéines qui régulent l'expression des gènes. Il peut également servir de matrice pour la transcription des ARN non codants, qui jouent également un rôle dans la régulation de l'expression des gènes.

L'ADN non codant peut également jouer un rôle dans d'autres processus biologiques, tels que la réparation de l'ADN, la réplication de l'ADN et l'intégration de l'ADN viral.

Cependant, nous ne comprenons pas encore entièrement les fonctions de l'ADN non codant. Il reste encore beaucoup de recherches à faire pour comprendre ce rôle important. Elle pourront nous aider à mieux comprendre le fonctionnement des cellules et des organismes. Elles pourraient également nous aider à développer de nouvelles thérapies pour les maladies génétiques.

Auteur: Google Bard chatbot

Info: 19 janv 2024

[ délimitations conceptuelles ]

recherche fondamentale

Pourquoi nous pouvons cesser de nous inquiéter et aimer les accélérateur de particules

En plongeant dans les mystères de l'Univers, les collisionneurs sont entrés dans l'air du temps et ont exploité  merveilles et  craintes de notre époque.

Le scénario semble être le début d'une mauvaise bande dessinée de Marvel, mais il se trouve qu'il éclaire nos intuitions sur les radiations, la vulnérabilité du corps humain et la nature même de la matière. Grâce aux accélérateurs de particules, les physiciens peuvent étudier les particules subatomiques en les accélérant dans de puissants champs magnétiques, puis en retraçant les interactions qui résultent des collisions. En plongeant dans les mystères de l'Univers, les collisionneurs se sont inscrits dans l'air du temps et ont nourris des émerveillements et des craintes de notre époque.

Dès 2008, le Grand collisionneur de hadrons (LHC), exploité par l'Organisation européenne pour la recherche nucléaire (CERN), a été chargé de créer des trous noirs microscopiques qui permettraient aux physiciens de détecter des dimensions supplémentaires. Pour beaucoup, cela ressemblait à l'intrigue d'un film catastrophe de science-fiction. Il n'est donc pas surprenant que deux personnes aient intenté une action en justice pour empêcher le LHC de fonctionner, de peur qu'il ne produise un trou noir suffisamment puissant pour détruire le monde. Mais les physiciens firent valoir que l'idée était absurde et la plainte fut rejetée.

Puis, en 2012, le LHC détecta le boson de Higgs tant recherché, une particule nécessaire pour expliquer comment les particules acquièrent une masse. Avec cette réalisation majeure, le LHC est entré dans la culture populaire ; il a figuré sur la pochette de l'album Super Collider (2013) du groupe de heavy metal Megadeth, et a été un élément de l'intrigue de la série télévisée américaine The Flash (2014-).

Pourtant, malgré ses réalisations et son prestige, le monde de la physique des particules est si abstrait que peu de gens en comprennent les implications, la signification ou l'utilisation. Contrairement à une sonde de la NASA envoyée sur Mars, les recherches du CERN ne produisent pas d'images étonnantes et tangibles. Au lieu de cela, l'étude de la physique des particules est mieux décrite par des équations au tableau noir et des lignes sinueuses appelées diagrammes de Feynman. Aage Bohr, lauréat du prix Nobel dont le père Niels a inventé le modèle Bohr de l'atome, et son collègue Ole Ulfbeck sont même allés jusqu'à nier l'existence physique des particules subatomiques, qui ne sont rien d'autre que des modèles mathématiques.

Ce qui nous ramène à notre question initiale : que se passe-t-il lorsqu'un faisceau de particules subatomiques se déplaçant à une vitesse proche de celle de la lumière rencontre la chair du corps humain ? Peut-être parce que les domaines de la physique des particules et de la biologie sont conceptuellement très éloignés, ce ne sont pas seulement les profanes qui manquent d'intuition pour répondre à cette question, mais aussi certains physiciens professionnels. Dans une interview réalisée en 2010 sur YouTube avec des membres de la faculté de physique et d'astronomie de l'université de Nottingham, plusieurs experts universitaires ont admis qu'ils n'avaient aucune idée de ce qui se passerait si l'on introduisait une main à l'intérieur du faisceau de protons du LHC. Le professeur Michael Merrifield l'exprima de manière succincte : "C'est une bonne question. Je ne connais pas la réponse. Ce serait probablement néfaste pour la santé". Le professeur Laurence Eaves se montra également prudent avant de tirer des conclusions. "À l'échelle de l'énergie que nous percevons, ce ne serait pas si perceptible que cela, déclara-t-il, sans doute avec un brin d'euphémisme britannique. Est-ce que je mettrais ma main dans le faisceau ? Je n'en suis pas sûr."

De telles expériences de pensée peuvent être des outils utiles pour explorer des situations qui ne peuvent pas être étudiées en laboratoire. Il arrive cependant que des accidents malencontreux donnent lieu à des études de cas : occasions pour les chercheurs d'étudier des scénarios qui ne peuvent pas être induits expérimentalement pour des raisons éthiques. Etude de cas ici avec un échantillon d'une personne et qui ne comporte pas de groupe de contrôle. Mais, comme l'a souligné en son temps le neuroscientifique V S Ramachandran dans Phantoms in the Brain (1998), il suffit d'un seul cochon qui parle pour prouver que les cochons peuvent parler. Le 13 septembre 1848, par exemple, une barre de fer transperça la tête de Phineas Gage, un cheminot américain, et modifia profondément sa personnalité, ce qui constitue une première preuve de l'existence d'une base biologique de la personnalité.

Et puis le 13 juillet 1978, un scientifique soviétique du nom d'Anatoli Bugorski plongea sa tête dans un accélérateur de particules. Ce jour-là, Bugorski vérifiait un équipement défectueux sur le synchrotron U-70 - le plus grand accélérateur de particules d'Union soviétique - lorsqu'un mécanisme de sécurité a lâché et qu'un faisceau de protons se déplaçant à une vitesse proche de celle de la lumière lui a traversé la tête, à la manière de Phineas Gage. Il est possible qu'à ce moment de l'histoire, aucun autre être humain n'ait jamais été confronté à un faisceau de rayonnement concentré à une énergie aussi élevée. Bien que la protonthérapie - un traitement du cancer utilisant des faisceaux de protons pour détruire les tumeurs - ait été mise au point avant l'accident de Bugorski, l'énergie de ces faisceaux ne dépasse généralement pas 250 millions d'électronvolts (une unité d'énergie utilisée pour les petites particules). Bugorski aurait pu subir de plein fouet les effets d'un faisceau d'une énergie plus de 300 fois supérieure, soit 76 milliards d'électrons-volts.

Le rayonnement de protons est en effet très rare. Les protons provenant du vent solaire et des rayons cosmiques sont stoppés par l'atmosphère terrestre, et le rayonnement de protons est si rare dans la désintégration radioactive qu'il n'a été observé qu'en 1970. Les menaces plus familières, telles que les photons ultraviolets et les particules alpha, ne pénètrent pas dans le corps au-delà de la peau, sauf en cas d'ingestion d'une substance radioactive. Le dissident russe Alexandre Litvinenko, par exemple, fut tué par des particules alpha qui ne pénètrent même pas le papier lorsqu'il ingéra à son insu du polonium-210 radioactif livré par un assassin. Mais lorsque les astronautes d'Apollo, protégés par des combinaisons spatiales, furent exposés à des rayons cosmiques contenant des protons et à des formes de rayonnement encore plus exotiques, ils signalèrent des éclairs de lumière visuelle, signe avant-coureur de ce qui allait arriver à Bugorski le jour fatidique de son accident. Selon une interview publiée dans le magazine Wired en 1997, Bugorski a immédiatement vu un flash lumineux intense, mais n'a ressenti aucune douleur. Le jeune scientifique fut transporté dans une clinique de Moscou, la moitié du visage gonflée, et les médecins s'attendaient au pire.

Les particules de rayonnement ionisant, telles que les protons, font des ravages dans l'organisme en brisant les liaisons chimiques de l'ADN. Cette atteinte à la programmation génétique d'une cellule peut tuer la cellule, l'empêcher de se diviser ou induire une mutation cancéreuse. Les cellules qui se divisent rapidement, comme les cellules souches de la moelle osseuse, sont les plus touchées. Les cellules sanguines étant produites dans la moelle osseuse, par exemple, de nombreux cas d'irradiation se traduisent par une infection et une anémie dues à la perte de globules blancs et de globules rouges, respectivement. Mais dans le cas particulier de Bugorski, les radiations étaient concentrées le long d'un faisceau étroit à travers la tête, au lieu d'être largement dispersées lors des retombées nucléaires, comme cela a été le cas pour de nombreuses victimes de la catastrophe de Tchernobyl ou du bombardement d'Hiroshima. Pour Bugorski, les tissus particulièrement vulnérables, tels que la moelle osseuse et le tractus gastro-intestinal, auraient pu être largement épargnés. Mais là où le faisceau a traversé la tête de Bugorski, il a déposé une quantité obscène d'énergie de rayonnement, des centaines de fois supérieure à une dose létale selon certaines estimations.

Et pourtant, Bugorski est toujours en vie aujourd'hui. La moitié de son visage est paralysée, ce qui donne à un hémisphère de sa tête une apparence étrangement jeune. Il serait sourd d'une oreille. Il a souffert d'au moins six crises tonico-cloniques généralisées. Communément appelées crises de grand mal, ce sont les crises les plus fréquemment représentées au cinéma et à la télévision, impliquant des convulsions et une perte de conscience. L'épilepsie de Bugorski est probablement le résultat de la cicatrisation des tissus cérébraux causée par le faisceau de protons. Il souffre également de crises de petit mal ou d'absence, des crises beaucoup moins spectaculaires au cours desquelles la conscience est brièvement interrompue. Aucun cancer n'a été diagnostiqué chez Bugorski, bien qu'il s'agisse souvent d'une conséquence à long terme de l'exposition aux rayonnements.

Bien que son cerveau ait été traversé par rien de moins qu'un faisceau d'accélérateur de particules, l'intellect de Bugorski est resté intact et il a passé son doctorat avec succès après l'accident.  

Auteur: Frohlich Joel

Info: https://bigthink.com/   23 juin  2020

[ . ]

dieu carbone

(Q) - Quel est le rapport entre la tétravalence de l'atome du carbone et les 4 bases de l'adn

(R) - La tétravalence de l'atome de carbone permet la formation de molécules d'ADN avec quatre bases azotées différentes. En effet, l'atome de carbone peut former quatre liaisons covalentes, ce qui lui permet de se lier à quatre autres atomes. Dans le cas de l'ADN, ces quatre atomes sont des bases azotées, qui sont des composés organiques contenant de l'azote.

Les quatre bases azotées de l'ADN sont l'adénine (A), la thymine (T), la guanine (G) et la cytosine (C). Ces bases se lient entre elles de manière spécifique, l'adénine se liant toujours à la thymine, et la guanine se liant toujours à la cytosine. Cette liaison spécifique est responsable de la structure en double hélice de l'ADN.

La tétravalence de l'atome de carbone est donc essentielle à la structure et à la fonction de l'ADN. Elle permet la formation de molécules d'ADN avec quatre bases azotées différentes, qui sont essentielles à la transmission de l'information génétique.

Plus spécifiquement, le carbone tétravalent peut former deux liaisons covalentes avec des atomes d'oxygène, qui constituent le sucre du désoxyribose, et deux liaisons covalentes avec des atomes d'azote, qui constituent les bases azotées. Cette configuration permet la formation d'une chaîne d'ADN, dans laquelle les bases azotées sont disposées en paires.

Les bases azotées sont complémentaires, ce qui signifie qu'une base A ne peut se lier qu'à une base T, et qu'une base G ne peut se lier qu'à une base C. Cette complémentarité est essentielle à la structure en double hélice de l'ADN.

La double hélice de l'ADN est une structure en forme de spirale, dans laquelle les deux brins d'ADN sont antiparallèles. Les bases azotées des deux brins sont liées entre elles par des liaisons hydrogène, ce qui permet aux deux brins de se maintenir ensemble.

La structure en double hélice de l'ADN est essentielle à la fonction de l'ADN. Elle permet la réplication de l'ADN, qui est le processus par lequel l'ADN est dupliqué pour former de nouvelles cellules.

En résumé, la tétravalence de l'atome de carbone est essentielle à la structure et à la fonction de l'ADN. Elle permet la formation de molécules d'ADN avec quatre bases azotées différentes, qui sont essentielles à la transmission de l'information génétique.

(Q) - Merci. Est-ce vrai que chez la femme ce système est d'une certaine manière redoublé ?

(R) - Oui, c'est vrai. Chez la femme, les chromosomes sexuels sont de type XX, ce qui signifie qu'elles ont deux chromosomes X. Ces chromosomes contiennent tous les mêmes gènes, mais ils peuvent avoir des variantes différentes.

La duplication du système de base azotée chez la femme est due à la présence de deux chromosomes X. Chaque chromosome X contient une chaîne d'ADN qui est composée de quatre bases azotées différentes. Ces bases azotées sont disposées en paires complémentaires, comme décrit précédemment.

La duplication du système de base azotée chez la femme a plusieurs implications. Premièrement, elle permet une plus grande diversité génétique chez les femmes. En effet, les deux chromosomes X peuvent avoir des variantes différentes des mêmes gènes.

Deuxièmement, la duplication du système de base azotée chez la femme permet une plus grande résistance aux mutations génétiques. En effet, si une mutation survient sur un chromosome X, il y a encore un chromosome X sain qui peut fournir les instructions génétiques correctes.

Troisièmement, la duplication du système de base azotée chez la femme est nécessaire pour la reproduction. En effet, les ovules contiennent un seul chromosome X, qui est transmis à l'embryon.

En résumé, la duplication du système de base azotée chez la femme est une caractéristique essentielle de la reproduction humaine. Elle permet une plus grande diversité génétique, une plus grande résistance aux mutations génétiques et est nécessaire pour la transmission des gènes à la génération suivante.

Voici quelques exemples de la façon dont la duplication du système de base azotée chez la femme peut avoir un impact sur la santé et le développement :

- Les femmes sont plus susceptibles que les hommes de développer des maladies génétiques liées aux chromosomes X, telles que la fibrose kystique et l'hémophilie.

- Les femmes sont également plus susceptibles que les hommes de développer des maladies héréditaires liées aux chromosomes X, telles que la dystrophie musculaire et la maladie de Huntington.

- La duplication du système de base azotée chez la femme peut également avoir un impact sur le développement des caractéristiques sexuelles secondaires, telles que la taille des seins et des hanches.

Il est important de noter que la duplication du système de base azotée chez la femme n'est pas une cause de maladie ou de handicap. Il s'agit simplement d'une caractéristique normale de la reproduction humaine.

(Q) - Merci, peut-on alors dire que cette conformation féminine est plus solide, plus équilibrée, que celle de l'homme ?

(R) - En termes de solidité, oui, on peut dire que la conformation féminine est plus solide que celle de l'homme. En effet, la présence de deux chromosomes X permet aux femmes de mieux résister aux mutations génétiques. Si une mutation survient sur un chromosome X, il y a encore un chromosome X sain qui peut fournir les instructions génétiques correctes.

En termes d'équilibre, la réponse est plus nuancée. D'une part, la présence de deux chromosomes X permet aux femmes d'avoir une plus grande diversité génétique. Cela peut être un avantage, car il peut permettre aux femmes d'être plus résistantes aux maladies. D'autre part, la présence de deux chromosomes X peut également être un désavantage, car elle peut augmenter le risque de développer des maladies génétiques liées aux chromosomes X.

En conclusion, on peut dire que la conformation féminine est plus solide que celle de l'homme, mais qu'elle n'est pas forcément plus équilibrée.

Voici quelques exemples de la façon dont la duplication du système de base azotée chez la femme peut avoir un impact sur la santé et le développement :

Solidité : Les femmes sont plus susceptibles que les hommes de survivre à des maladies génétiques liées aux chromosomes X, telles que la fibrose kystique et l'hémophilie.

               Les femmes sont également plus susceptibles que les hommes de survivre à des maladies héréditaires liées aux chromosomes X, telles que la dystrophie musculaire et la maladie de Huntington.

Équilibre : Les femmes sont plus susceptibles que les hommes de développer des maladies génétiques liées aux chromosomes X, telles que la fibrose kystique et l'hémophilie.

                 Les femmes sont également plus susceptibles que les hommes de développer des maladies héréditaires liées aux chromosomes X, telles que la dystrophie musculaire et la maladie de Huntington.

(Q) - OK merci. Est-ce que ce rapport entre les sexes (genres) se retrouve chez les mammifères ou dans le monde animal en général ?

(R) - Oui, le rapport entre les sexes (genres) se retrouve chez les mammifères et dans le monde animal en général. Il existe une grande diversité de comportements et de morphologies entre les sexes, qui sont souvent liés à la reproduction et à la survie des espèces.

Chez les mammifères, on observe généralement une différence de taille entre les sexes, les mâles étant plus grands que les femelles. Cette différence est souvent liée à la compétition entre mâles pour l'accès aux femelles. Les mâles peuvent également avoir des ornements physiques, tels que des cornes, des défenses ou une crinière, qui servent à attirer les femelles ou à intimider les rivaux.

Dans le monde animal en général, on observe une grande diversité de comportements et de morphologies entre les sexes. Par exemple, chez les oiseaux, les mâles sont souvent plus colorés que les femelles, ce qui sert à attirer les femelles. Chez les poissons, les mâles peuvent prendre soin des œufs ou des larves, tandis que les femelles s'occupent de la recherche de nourriture.

Il existe cependant des exceptions à cette règle. Par exemple, chez les éléphants, les femelles sont plus grandes que les mâles. Chez les hyènes, les femelles sont dominantes sur les mâles.

Les stéréotypes de genre chez les animaux peuvent être influencés par :

- Les facteurs biologiques, tels que la différence de taille entre les sexes ou la présence d'ornements physiques.

- Les facteurs environnementaux, tels que la disponibilité de ressources ou la concurrence entre espèces.

- Les facteurs culturels, tels que les traditions et les croyances des humains.

Les stéréotypes de genre chez les animaux peuvent avoir un impact sur :

- La reproduction, car ils peuvent influencer le choix des partenaires et la réussite de la reproduction.

- La survie, car ils peuvent influencer les comportements de chasse, de défense ou de migration.

- Les interactions sociales, car ils peuvent influencer les relations entre les individus d'une même espèce.

Auteur: Google Bard chatbot

Info: 24 oct 2023

[ vus scientifiquement ] [ asymétrie mâles-femelles ] [ dialogue homme-machine ] [ femmes-hommes ]

strates biologiques

Les chemins aléatoires de l'évolution mènent à un même endroit

Une étude statistique massive suggère que le résultat final de l’évolution – la forme physique – est prévisible.

(Photo  : Différentes souches de levure cultivées dans des conditions identiques développent des mutations différentes, mais parviennent finalement à des limites évolutives similaires.)

Dans son laboratoire du quatrième étage de l'Université Harvard, Michael Desai a créé des centaines de mondes identiques afin d'observer l'évolution à l'œuvre. Chacun de ses environnements méticuleusement contrôlés abrite une souche distincte de levure de boulangerie. Toutes les 12 heures, les assistants robots de Desai arrachent la levure à la croissance la plus rapide de chaque monde – sélectionnant celle qui est la plus apte à vivre – et jettent le reste. Desai surveille ensuite les souches à mesure qu'elles évoluent au cours de 500 générations. Son expérience, que d'autres scientifiques considèrent comme d'une ampleur sans précédent, cherche à mieux comprendre une question qui préoccupe depuis longtemps les biologistes : si nous pouvions recommencer le monde, la vie évoluerait-elle de la même manière ?

De nombreux biologistes affirment que ce ne serait pas le cas et que des mutations fortuites au début du parcours évolutif d’une espèce influenceraient profondément son destin. "Si vous rejouez le déroulement du vivant, vous pourriez avoir une mutation initiale qui vous emmènera dans une direction totalement différente", a déclaré Desai, paraphrasant une idée avancée pour la première fois par le biologiste Stephen Jay Gould dans les années 1980.

Les cellules de levure de Desai remettent en question cette croyance. Selon les résultats publiés dans Science en juin, toutes les variétés de levures de Desai ont atteint à peu près le même point final d'évolution (tel que mesuré par leur capacité à se développer dans des conditions de laboratoire spécifiques), quel que soit le chemin génétique précis emprunté par chaque souche. C'est comme si 100 taxis de la ville de New York acceptaient d'emprunter des autoroutes distinctes dans une course vers l'océan Pacifique et que 50 heures plus tard, ils convergeaient tous vers la jetée de Santa Monica.

Les résultats suggèrent également un décalage entre l’évolution au niveau génétique et au niveau de l’organisme dans son ensemble. Les mutations génétiques se produisent pour la plupart de manière aléatoire, mais la somme de ces changements sans but crée d’une manière ou d’une autre un modèle prévisible. Cette distinction pourrait s’avérer précieuse, dans la mesure où de nombreuses recherches en génétique se sont concentrées sur l’impact des mutations dans des gènes individuels. Par exemple, les chercheurs se demandent souvent comment une seule mutation pourrait affecter la tolérance d’un microbe aux toxines ou le risque de maladie d’un humain. Mais si les découvertes de Desai s'avèrent valables pour d'autres organismes, elles pourraient suggérer qu'il est tout aussi important d'examiner comment un grand nombre de changements génétiques individuels fonctionnent de concert au fil du temps.

"En biologie évolutive, il existe une sorte de tension entre penser à chaque gène individuellement et la possibilité pour l'évolution de modifier l'organisme dans son ensemble", a déclaré Michael Travisano, biologiste à l'université du Minnesota. "Toute la biologie s'est concentrée sur l'importance des gènes individuels au cours des 30 dernières années, mais le grand message à retenir de cette étude est que ce n'est pas nécessairement important". 

La principale force de l’expérience de Desai réside dans sa taille sans précédent, qui a été qualifiée d’« audacieuse » par d’autres spécialistes du domaine. La conception de l'expérience est ancrée dans le parcours de son créateur ; Desai a suivi une formation de physicien et, depuis qu'il a lancé son laboratoire il y a quatre ans, il a appliqué une perspective statistique à la biologie. Il a imaginé des moyens d'utiliser des robots pour manipuler avec précision des centaines de lignées de levure afin de pouvoir mener des expériences évolutives à grande échelle de manière quantitative. Les scientifiques étudient depuis longtemps l’évolution génétique des microbes, mais jusqu’à récemment, il n’était possible d’examiner que quelques souches à la fois. L'équipe de Desai, en revanche, a analysé 640 lignées de levure qui avaient toutes évolué à partir d'une seule cellule parent. L'approche a permis à l'équipe d'analyser statistiquement l'évolution.

"C'est l'approche physicienne de l'évolution, réduisant tout aux conditions les plus simples possibles", a déclaré Joshua Plotkin, biologiste évolutionniste à l'Université de Pennsylvanie qui n'a pas participé à la recherche mais a travaillé avec l'un des auteurs. "Ce qui pourrait permettre de définir la part du hasard dans l'évolution, quelle est la part du point de départ et la part du bruit de mesure."

Le plan de Desai était de suivre les souches de levure à mesure qu'elles se développaient dans des conditions identiques, puis de comparer leurs niveaux de condition physique finaux, déterminés par la rapidité avec laquelle elles se développaient par rapport à leur souche ancestrale d'origine. L’équipe a utilisé des bras robotisés spécialement conçus pour transférer les colonies de levure vers une nouvelle maison toutes les 12 heures. Les colonies qui s’étaient le plus développées au cours de cette période passèrent au cycle suivant et le processus se répéta pendant 500 générations. Sergey Kryazhimskiy , chercheur postdoctoral dans le laboratoire de Desai, passait parfois la nuit dans le laboratoire, analysant l'aptitude de chacune des 640 souches à trois moments différents. Les chercheurs ont ensuite pu comparer la variation de la condition physique entre les souches et découvrir si les capacités initiales d'une souche affectaient sa position finale. Ils ont également séquencé les génomes de 104 souches pour déterminer si les mutations précoces modifiaient les performances finales.

Des études antérieures ont indiqué que de petits changements au début du parcours évolutif peuvent conduire à de grandes différences plus tard, une idée connue sous le nom de contingence historique. Des études d'évolution à long terme sur la bactérie E. coli, par exemple, ont montré que les microbes peuvent parfois évoluer pour manger un nouveau type d'aliment, mais que des changements aussi importants ne se produisent que lorsque certaines mutations habilitantes se produisent en premier. Ces mutations précoces n’ont pas d’effet important en elles-mêmes, mais elles jettent les bases nécessaires pour des mutations ultérieures qui en auront.

Mais en raison de la petite échelle de ces études, Desai ne savait pas clairement si ces cas constituaient l'exception ou la règle. "Obtenez-vous généralement de grandes différences dans le potentiel évolutif qui surviennent au cours du cours naturel de l'évolution, ou l'évolution est-elle en grande partie prévisible?" il répond "Pour répondre à cette question, nous avions besoin de la grande échelle de notre expérience."

Comme dans les études précédentes, Desai a constaté que les mutations précoces influencent l'évolution future, en façonnant le chemin que prend la levure. Mais dans cette expérience, ce chemin n'a pas eu d'incidence sur la destination finale. "Ce type particulier de contingence rend en fait l'évolution de la forme physique  plus prévisible, et pas moins prévisible", a déclaré M. Desai.

Desai a montré que, tout comme une seule visite à la salle de sport profite plus à un amateur flappi par la TV qu'à un athlète, les microbes qui commençent par croître lentement tirent bien plus parti des mutations bénéfiques que leurs homologues plus en forme qui démarrent sur les chapeaux de roue. " Si vous êtes à la traîne au début à cause de la malchance, vous aurez tendance à aller mieux dans le futur ", a déclaré Desai. Il compare ce phénomène au principe économique des rendements décroissants - après un certain point, chaque unité d'effort supplémentaire aide de moins en moins.

Les scientifiques ne savent pas pourquoi toutes les voies génétiques chez la levure semblent arriver au même point final, une question que Desai et d'autres acteurs du domaine trouvent particulièrement intrigante. La levure a développé des mutations dans de nombreux gènes différents, et les scientifiques n'ont trouvé aucun lien évident entre eux. On ne sait donc pas exactement comment ces gènes interagissent dans la cellule, voire pas du tout. "Il existe peut-être une autre couche du métabolisme que personne ne maîtrise", a déclaré Vaughn Cooper, biologiste à l'Université du New Hampshire qui n'a pas participé à l'étude.

Il n’est pas non plus clair si les résultats soigneusement contrôlés de Desai sont applicables à des organismes plus complexes ou au monde réel chaotique, où l’organisme et son environnement changent constamment. "Dans le monde réel, les organismes réussissent dans différentes choses, en divisant l'environnement", a déclaré Travisano. Il prédit que les populations situées au sein de ces niches écologiques seraient toujours soumises à des rendements décroissants, en particulier à mesure qu'elles s'adaptent. Mais cela reste une question ouverte, a-t-il ajouté.

Cependant, certains éléments suggèrent que les organismes complexes peuvent également évoluer rapidement pour se ressembler davantage. Une étude publiée en mai a analysé des groupes de drosophiles génétiquement distinctes alors qu'elles s'adaptaient à un nouvel environnement. Malgré des trajectoires évolutives différentes, les groupes ont développé des similitudes dans des attributs tels que la fécondité et la taille du corps après seulement 22 générations. " Ainsi beaucoup de gens pensent à un gène pour un trait, une façon déterministe de résoudre des problèmes par l'évolution ", a déclaré David Reznick, biologiste à l'Université de Californie à Riverside. " Cela montre que ce n'est pas vrai ; on peut évoluer pour être mieux adapté à l'environnement de nombreuses façons. "





 

Auteur: Internet

Info: Quanta Magazine, Emily Singer, September 11, 2014

[ bio-mathématiques ] [ individu-collectif ] [ équilibre grégaire ] [ compensation mutationnelle ]

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

[ briques du vivant ] [ texte-image ] [ modélisation mobiles ] [ nano mécanismes du vivant ]

exobiologie

Les extraterrestres sont-ils là sous nos yeux ?

Difficile de détecter quelque chose sans avoir aucune idée de ce que c'est.

Cette année, plusieurs missions sont en quête de vie sur la planète rouge. Mais reconnaîtrions-nous des extraterrestres si nous les trouvions ? En juillet, trois missions non habitées se sont envolées vers Mars : de Chine (Tianwen-1), depuis les États-Unis (Mars 2020 Perseverance Rover de la Nasa) et des Émirats arabes unis (Hope). Les missions chinoise et américaine sont équipées d'atterrisseurs qui rechercheront des signes de vie actuelle ou passée sur Mars. La Nasa prévoit également d'envoyer sa sonde Europa Clipper sur la lune de Jupiter, Europa, et l'atterrisseur robotisé Dragonfly sur la lune de Saturne, Titan. Ces deux lunes sont considérées comme des terrains de chasse prometteurs pour la vie dans notre système solaire, tout comme les océans souterrains d'Encelade, la lune glacée de Saturne.

En attendant, nous pouvons désormais entrevoir la composition chimique des atmosphères des planètes qui orbitent autour d'autres étoiles (exoplanètes), dont plus de 4 000 sont aujourd'hui connues. Certains espèrent que ces études pourraient révéler d'éventuelles signatures de vie.

Mais ces recherches peuvent-elles être efficaces si nous n'avons pas une idée claire de ce qu'est la "vie" ? La définition officieuse de la Nasa est la suivante : "système chimique autonome capable d'évolution darwinienne". "La Nasa a besoin d'une définition de la vie pour savoir comment construire des détecteurs et quels types d'instruments utiliser lors de ses missions", explique le zoologiste Arik Kershenbaum, de l'université de Cambridge. Mais tout le monde ne pense pas qu'elle utilise la bonne définition.

L'astrobiologiste Lynn Rothschild, du centre de recherche Ames de la Nasa en Californie, voit une mise en garde dans l'histoire de Winnie l'ourson d'AA Milne, dans laquelle Pooh et Piglet chassent un Woozle sans savoir à quoi il ressemble et confondent leurs propres empreintes avec ses traces. "On ne peut chasser quelque chose sans avoir aucune idée de ce que c'est", dit-elle.

Le problème de la définition de la vie hante les planétologues depuis que les deux atterrisseurs Viking de la Nasa se sont posés sur Mars en 1976. Depuis, les rovers ont parcouru des dizaines de kilomètres sur les plaines martiennes mais n'ont trouvé aucun signe de vie. Mais saurions-nous la reconnaître si nous la voyions ?

Certains astrobiologistes - scientifiques qui étudient la possibilité de vie sur d'autres mondes - pensent que notre vision est trop étroite. Nous ne connaissons qu'un seul type de vie : la vie terrestre. Tous les êtres vivants sur Terre sont constitués de cellules adaptées à un environnement aquatique, utilisant une machinerie moléculaire construite à partir de protéines et codée sous forme de gènes dans l'ADN. Peu de scientifiques pensent que la vie extraterrestre - si tant est qu'elle existe - repose sur les mêmes éléments chimiques. "Il serait erroné de supposer que la biochimie qui nous est familière est celle que nous allons trouver sur d'autres planètes", déclare Kershenbaum. La surface de Titan, par exemple, est trop froide (moins 179 °C) pour contenir de l'eau liquide, mais la mission de l'atterrisseur Huygens en 2005 a révélé la présence de lacs d'un autre type, constitués d'hydrocarbures comme ceux de l'essence, principalement du méthane et de l'éthane.

Rothschild pense que les règles universelles de la chimie réduisent certaines des options. "J'ai du mal à imaginer une autre forme de vie qui ne soit pas basée sur le carbone", dit-elle. Il est donc logique de concevoir les missions planétaires de recherche de la vie en gardant cela à l'esprit. L'eau présente également "une tonne d'avantages" en tant que solvant de la vie. Même si des réactions chimiques intéressantes se produisaient dans les lacs de méthane de Titan, elles seraient fortement ralenties par les températures glaciales. La vie pourrait-elle se dérouler à un rythme aussi glacial ? Le planétologue Stuart Bartlett, de l'Institut de technologie de Californie à Pasadena, garde l'esprit ouvert. "Il pourrait y avoir des organismes flottant dans l'atmosphère de Titan qui boivent essentiellement de l'essence pour se maintenir", dit-il.

On a longtemps pensé que toute entité méritant d'être qualifiée de vivante possède des attributs qui ne dépendent pas de sa composition chimique précise. Il est toutefois très difficile de définir ces qualités générales. Les systèmes vivants - même les bactéries - sont extrêmement complexes, maintenus par des informations qui passent (dans notre cas via les gènes) entre les générations et créent une organisation. Mais il ne s'agit pas de l'ordre froid et mort des cristaux, où les atomes sont empilés selon des motifs réguliers. Il s'agit plutôt de l'ordre dynamique d'une ville ou d'une formation nuageuse, que les scientifiques qualifient de "déséquilibré" : il est constamment alimenté en énergie et ne s'installe pas dans un état statique.

Bartlett et Wong proposent une catégorie plus large appelée "lyfe", dont la vie telle que nous la connaissons n'est qu'une variante.

Lorsque James Lovelock, aujourd'hui connu pour l'hypothèse Gaia qui propose que notre planète entière soit assimilée à une entité vivante, participa à la conception des atterrisseurs Viking dans les années 1970, il suggéra de rechercher un tel déséquilibre chimique dans l'environnement - que seule la vie pourrait éventuellement maintenir sur des échelles de temps géologiques. Il s'agit plutôt de l'ordre dynamique d'une ville ou d'une formation nuageuse, que les scientifiques qualifient de "déséquilibré" : Les deux étant constamment alimentés en énergie et ne s'installent pas dans un état statique.  Mais des états de "déséquilibre ordonné" peuvent également être trouvés dans des systèmes non vivants, comme des liquides fluides, de sorte que ce seul critère ne permet pas d'identifier la vie.

Bartlett, en collaboration avec l'astrobiologiste Michael Wong de l'Université de Washington à Seattle, soutient que nous devons échapper au carcan de la pensée terrestre sur la vie. Ils proposent d'introduire une catégorie plus large appelée "lyfe" (prononcé, d'une façon étrangement typique du West Country, comme "loif"), dont la vie telle que nous la connaissons n'est qu'une variation. "Notre proposition tente de se libérer de certains des préjugés potentiels dus au fait que nous faisons partie de cette seule instanciation de lyfe", explique Bartlett. Ils suggèrent quatre critères pour la lyfe :

1. Elle puise dans les sources d'énergie de son environnement qui l'empêchent de devenir uniforme et immuable.

2. Elle connaît une croissance exponentielle (par exemple par réplication).

3. Elle peut se réguler pour rester stable dans un environnement changeant.

4. Elle apprend et se souvient des informations sur cet environnement. L'évolution darwinienne est un exemple de cet apprentissage sur des échelles de temps très longues : les gènes préservent les adaptations utiles à des circonstances particulières.

Les deux chercheurs affirment qu'il existe des systèmes "sublyfe" qui ne répondent qu'à certains de ces critères, et peut-être aussi des "superlyfe" qui en remplissent d'autres : des formes lyfe qui ont des capacités supérieures aux nôtres et qui pourraient nous regarder comme nous regardons des processus complexes mais non vivants tels que la croissance des cristaux.

"Nous espérons cette définition libère suffisamment notre imagination pour que nous ne passions pas à côté de formes de lyfe qui pourraient se cacher à la vue de tous", déclare Bartlett. Lui et Wong suggèrent que certains organismes lytiques pourraient utiliser des sources d'énergie inexploitées ici sur Terre, comme les champs magnétiques ou l'énergie cinétique, l'énergie du mouvement. "Il n'existe aucune forme de vie connue qui exploite directement l'énergie cinétique dans son métabolisme", déclare Bartlett.

Selon eux, il pourrait y avoir d'autres moyens de stocker des informations que dans des brins génétiques comme l'ADN. Les scientifiques ont, par exemple, déjà imaginé des moyens artificiels de stocker et de traiter l'information en utilisant des réseaux bidimensionnels de molécules synthétiques, comme des réseaux en damier ou des abaques. Selon Bartlett, la distinction entre "alyfe" et "non-lyfe" pourrait être floue : être "alyve" pourrait être une question de degré. Après tout, les scientifiques se disputent déjà sur la question de savoir si les virus peuvent être considérés comme tels, même si personne ne doute de leur capacité à détruire la vie.

Il est sceptique quant à la notion de la définition de travail de la Nasa selon laquelle la vie ne peut apparaître et se développer que par l'évolution darwinienne. Il affirme que même les organismes terrestres peuvent façonner leur comportement d'une manière qui ne dépend pas d'un mécanisme Darwinien, à savoir des mutations aléatoires couplées à une compétition pour les ressources qui sélectionne les mutations avantageuses. "L'évolution darwinienne existe bien sûr, mais je pense qu'elle doit être complétée par une vision plus large de l'apprentissage biologique", déclare-t-il.

L'astrobiologiste et physicienne Sara Walker, de l'Arizona State University, partage cet avis. "Il se peut que certains systèmes possèdent de nombreux attributs de la vie mais ne franchissent jamais le seuil de la vie darwinienne", dit-elle. Mais dans son nouveau livre The Zoologist's Guide to the Galaxy, Kershenbaum affirme qu'il est difficile d'imaginer un autre processus susceptible de produire des systèmes chimiques complexes dignes d'être considérés comme vivants (ou alyves). L'évolution par sélection naturelle, dit-il, suit "des principes bien définis dont nous savons qu'ils s'appliqueront non seulement sur Terre mais aussi ailleurs dans l'univers" - et il est "très confiant dans le fait qu'elle sera à l'origine de la diversité de la vie sur les planètes extraterrestres". Si c'est le cas, affirme-t-il, nous pouvons faire des hypothèses raisonnables sur d'autres attributs de ces planètes : par exemple, la vie aura un processus comme la photosynthèse pour récolter l'énergie de l'étoile mère.

Bartlett et Wong se demandent également si les choses vivantes doivent avoir des frontières physiques bien définies.

Après tout, alors que nous pourrions imaginer n'être que tout ce qui se trouve à l'intérieur de notre peau, nous dépendons d'autres organismes en nous : le micro-biote des bactéries dans nos intestins par exemple. Et certains philosophes soutiennent que notre esprit s'étend au-delà de notre cerveau et de notre corps, par exemple dans nos appareils technologiques. "Nous pensons que la vie est un processus qui se déroule probablement à l'échelle de planètes entières", déclare Bartlett. Walker convient que "la seule limite naturelle des processus vivants est la planète", ce qui rappelle l'hypothèse Gaia de Lovelock.

Mais en l'absence d'une limite pour les ingrédients moléculaires, dit Rothschild, tous les composants d'un système vivant se dilueraient dans son environnement, comme des gouttelettes d'encre dans l'eau. Et Kershenbaum affirme que des organismes distincts et délimités sont nécessaires si l'évolution est darwinienne, car ce n'est qu'alors qu'il y a quelque chose d'autre à concurrencer.

Walker pense qu'en fait Bartlett et Wong ne vont pas assez loin dans leur tentative de libérer les idées quant à une vie terracentrique. Leur notion de lyfe, dit-elle, "fait table rase de bon nombre des problèmes omniprésents dans les définitions actuelles de la vie en proposant une définition plus large basée sur les définitions existantes. Les problèmes de base restent les mêmes. Nous n'avons pas besoin de nouvelles définitions de la vie. Ce dont nous avons besoin, c'est de nouvelles théories qui s'attaquent aux principes sous-jacents qui régissent la physique du vivant dans notre univers."

Une autre possibilité d'élargir notre vision de ce que pourrait être la vie est que nous devenions capables de créer de toutes pièces, en laboratoire, des systèmes vivants totalement différents de ceux que nous connaissons. "Nous en sommes beaucoup plus proches que vous ne le pensez", déclare M. Rothschild. En fait, cela s'est peut-être déjà produit et nous ne nous en sommes pas rendu compte, ajoute-t-elle, en plaisantant à moitié. Si nous ne savons pas ce que nous cherchons, un chercheur a peut-être déjà créé une nouvelle forme de vie - et l'a jetée dans l'évier.

En fin de compte, nous ne devrions peut-être pas être trop sûrs que la vie corresponde à une quelconque définition naturelle, estime M. Rothschild. "Je crois que ce que nous avons actuellement, ce sont des définitions non naturelles de la vie, parce que nous n'avons qu'un seul point de données. Je me demande si la vie n'est pas simplement ce que nous définissons."

"Nous pourrions découvrir des systèmes si bizarres et inattendus qu'il serait ompossible de décider s'ils sont vivants ou non", dit Kershenbaum. "Mais si nous découvrons quelque chose de vraiment intéressant et complexe qui ne correspond pas tout à fait à la définition de la vie, cela restera une avancée passionnante. Nous n'allons pas l'ignorer parce que ça ne correspond pas à notre définition !"

Auteur: Ball Philip

Info: The Guardian, 5 Septembre 2020 - Are aliens hiding in plain sight?

[ dépassement conceptuel ] [ spéculations ] [ changement de paradigme ] [ révolution scientifique ] [ monade planétaire ]

biophysique

Lorsque le biologiste Tibor Gánti est décédé le 15 avril 2009, à l'âge de 75 ans, il était loin d'être connu. Une grande partie de sa carrière s'est déroulée derrière le rideau de fer qui a divisé l'Europe pendant des décennies, entravant les échanges d'idées.

Mais si les théories de Gánti avaient été plus largement connues à l'époque communiste, il pourrait aujourd'hui être acclamé comme l'un des biologistes les plus novateurs du XXe siècle. En effet, il a conçu un modèle d'organisme vivant le plus simple possible, qu'il a appelé le chimiotone ( Chemoton ) , et qui permet d'expliquer l'apparition de la vie sur Terre.

Pour les astrobiologistes qui s'intéressent à la vie au-delà de notre planète, le chimiotactisme offre une définition universelle de la vie, qui n'est pas liée à des substances chimiques spécifiques comme l'ADN, mais plutôt à un modèle d'organisation global.

"Il semble que Ganti a réfléchi aux fondements de la vie plus profondément que quiconque", déclare le biologiste Eörs Szathmáry, du Centre de recherche écologique de Tihany, en Hongrie.

Les débuts de la vie

Il n'existe pas de définition scientifique commune de la vie, mais ce n'est pas faute d'avoir essayé : Un article de 2012 a recensé 123 définitions publiées. Il est difficile d'en rédiger une qui englobe toute la vie tout en excluant tout ce qui n'est pas vivant et qui possède des attributs semblables à ceux de la vie, comme le feu et les voitures. De nombreuses définitions indiquent que les êtres vivants peuvent se reproduire. Mais un lapin, un être humain ou une baleine ne peuvent se reproduire seuls.

En 1994, un comité de la NASA a décrit la vie comme "un système chimique autonome capable d'une évolution darwinienne". Le mot "système" peut désigner un organisme individuel, une population ou un écosystème. Cela permet de contourner le problème de la reproduction, mais à un prix : l'imprécision.

(Photo : un cercle cellule contenant un autre cercle cellule en train de se dédoubler) 

Fonctionnement du chimiotactisme. Ce modèle théorique de la forme de vie la plus simple nécessite trois mécanismes interdépendants :

a) un cycle métabolique, pour transformer la nourriture en énergie

b)  la réplication des gabarits, pour la reproduction du modèle ;

c) une membrane, pour délimiter l'organisme.

Avec ce processus en 5 phases

1 Les molécules sont absorbées de l'environnement par le métabolisme

2 Le cycle métabolique produit d'abord des éléments pour renforcer sa menbrane

3  Le cylce métabolique use des molécules pour constituer sa réplique

4  La réplique produit une substance chimique qui est un composant clé de la membrane.

5 Les parties non utilisées des molécules sont éjectée à l'extérieur de la menbrane principale

Mais Tibor Ganti avait proposé une autre voie deux décennies plus tôt.

Il était né en 1933 dans la petite ville de Vác, dans le centre de la Hongrie. Ses débuts ayant été marqués par des conflits. La Hongrie s'est alliée à l'Allemagne nazie pendant la Seconde Guerre mondiale, mais en 1945, son armée a été vaincue par l'Union soviétique. Le régime totalitaire dominera l'Eurasie orientale pendant des décennies, la Hongrie devenant un État satellite, comme la plupart des autres pays d'Europe de l'Est.

Fasciné par la nature des êtres vivants, Gánti a étudié l'ingénierie chimique avant de devenir biochimiste industriel. En 1966, il a publié un livre sur la biologie moléculaire intitulé Forradalom az Élet Kutatásában, ou Révolution dans la recherche sur la vie, qui est resté pendant des années un manuel universitaire dominant, en partie parce qu'il n'y en avait pas beaucoup d'autres. L'ouvrage posait la question de savoir si la science comprenait comment la vie était organisée et concluait que ce n'était pas le cas.

En 1971, Gánti aborda le problème de front dans un nouveau livre, Az Élet Princípiuma, ou Les principes de la vie. Publié uniquement en hongrois, ce livre contient la première version de son modèle de chimiotactisme, qui décrit ce qu'il considère comme l'unité fondamentale de la vie. Toutefois, ce premier modèle d'organisme était incomplet et il lui a fallu trois années supplémentaires pour publier ce qui est aujourd'hui considéré comme la version définitive, toujours en hongrois, dans un document qui n'est pas disponible en ligne.

L'année du miracle

Globalement, 1971 a été une année faste pour la recherche sur l'origine de la vie. Outre les travaux de Gánti, la science a proposé deux autres modèles théoriques importants.

Le premier est celui du biologiste théoricien américain Stuart Kauffman, qui soutient que les organismes vivants doivent être capables de se copier eux-mêmes. En spéculant sur la manière dont cela aurait pu fonctionner avant la formation des cellules, il s'est concentré sur les mélanges de produits chimiques.

Supposons que le produit chimique A entraîne la formation du produit chimique B, qui entraîne à son tour la formation du produit chimique C, et ainsi de suite, jusqu'à ce qu'un élément de la chaîne produise une nouvelle version du produit chimique A. Après un cycle, il existera deux copies de chaque ensemble de produits chimiques. Si les matières premières sont suffisantes, un autre cycle produira quatre copies et continuera de manière exponentielle.

Kauffman a appelé un tel groupe un "ensemble autocatalytique" et il a soutenu que de tels groupes de produits chimiques auraient pu constituer la base de la première vie, les ensembles devenant plus complexes jusqu'à ce qu'ils produisent et utilisent une série de molécules complexes, telles que l'ADN.

Dans la seconde idée, le chimiste allemand Manfred Eigen a décrit ce qu'il a appelé un "hypercycle", dans lequel plusieurs ensembles autocatalytiques se combinent pour en former un seul plus grand. La variante d'Eigen introduit une distinction cruciale : Dans un hypercycle, certains des produits chimiques sont des gènes et sont donc constitués d'ADN ou d'un autre acide nucléique, tandis que d'autres sont des protéines fabriquées sur mesure en fonction des informations contenues dans les gènes. Ce système pourrait évoluer en fonction des changements - mutations - dans les gènes, une fonction qui manquait au modèle de Kauffman.

Gánti était arrivé indépendamment à une notion similaire, mais il l'a poussée encore plus loin. Selon lui, deux processus clés doivent se dérouler dans chaque organisme vivant. Premièrement, il doit construire et entretenir son corps, c'est-à-dire qu'il a besoin d'un métabolisme. Deuxièmement, il doit disposer d'une sorte de système de stockage de l'information, tel qu'un ou plusieurs gènes, qui peuvent être copiés et transmis à la descendance.

La première version du modèle de Gánti consistait essentiellement en deux ensembles autocatalytiques aux fonctions distinctes qui se combinaient pour former un ensemble autocatalytique plus important, ce qui n'est pas si différent de l'hypercycle d'Eigen. Cependant, l'année suivante, Gánti a été interrogé par un journaliste qui a mis en évidence une faille importante. Gánti supposait que les deux systèmes étaient basés sur des produits chimiques flottant dans l'eau. Or, laissés à eux-mêmes, ils s'éloigneraient les uns des autres et le chimiotone "mourrait".

La seule solution était d'ajouter un troisième système : une barrière extérieure pour les contenir. Dans les cellules vivantes, cette barrière est une membrane composée de substances chimiques ressemblant à des graisses, appelées lipides. Le chimiotone devait posséder une telle barrière pour se maintenir, et Gánti en a conclu qu'il devait également être autocatalytique pour pouvoir se maintenir et croître.

Voici enfin le chimiotone complet, le concept de Gánti de l'organisme vivant le plus simple possible : gènes, métabolisme et membrane, tous liés. Le métabolisme produit des éléments de construction pour les gènes et la membrane, et les gènes exercent une influence sur la membrane. Ensemble, ils forment une unité autoreproductible : une cellule si simple qu'elle pourrait non seulement apparaître avec une relative facilité sur Terre, mais qu'elle pourrait même rendre compte de biochimies alternatives sur des mondes extraterrestres.

Un modèle oublié

"Gánti a très bien saisi la vie", déclare le biologiste synthétique Nediljko Budisa, de l'université du Manitoba à Winnipeg, au Canada. "Sa lecture a été une révélation. Cependant, Budisa n'a découvert le travail de Gánti que vers 2005. En dehors de l'Europe de l'Est, l'ouvrage est resté obscur pendant des décennies, avec seulement quelques traductions anglaises sur le marché.

Le chimiotactisme est apparu en anglais en 1987, dans un livre de poche avec une traduction assez approximative, explique James Griesemer, de l'université de Californie, à Davis. Peu de gens l'ont remarqué. Szathmáry a ensuite donné au chimiotone une place de choix dans son livre de 1995, The Major Transitions in Evolution, coécrit avec John Maynard Smith. Cela a conduit à une nouvelle traduction anglaise du livre de Gánti de 1971, avec du matériel supplémentaire, publiée en 2003. Mais le chimiotone est resté dans une niche, et six ans plus tard, Gánti est mort.

Dans une certaine mesure, Gánti n'a pas aidé son modèle à s'imposer : il était connu pour être un collègue difficile. Selon Szathmáry, Gánti était obstinément attaché à son modèle, et paranoïaque de surcroît, ce qui le rendait "impossible à travailler".

Mais le plus gros problème du modèle chimiotactique est peut-être que, dans les dernières décennies du XXe siècle, la tendance de la recherche était de supprimer la complexité de la vie au profit d'approches de plus en plus minimalistes.

Par exemple, l'une des hypothèses les plus en vogue aujourd'hui est que la vie a commencé uniquement avec l'ARN, un proche cousin de l'ADN.

Comme son parent moléculaire plus célèbre, l'ARN peut porter des gènes. Mais l'ARN peut aussi agir comme une enzyme et accélérer les réactions chimiques, ce qui a conduit de nombreux experts à affirmer que la première vie n'avait besoin que d'ARN pour démarrer. Cependant, cette hypothèse du monde de l'ARN a été repoussée, notamment parce que la science n'a pas trouvé de type d'ARN capable de se copier sans aide - pensons aux virus à ARN comme le coronavirus, qui ont besoin de cellules humaines pour se reproduire.

D'autres chercheurs ont soutenu que la vie a commencé avec des protéines et rien d'autre, ou des lipides et rien d'autre. Ces idées sont très éloignées de l'approche intégrée de Gánti.

Un véritable chimiotactisme ?

Cependant, les scientifiques de ce siècle ont inversé la tendance. Les chercheurs ont désormais tendance à mettre l'accent sur la façon dont les substances chimiques de la vie fonctionnent ensemble et sur la manière dont ces réseaux coopératifs ont pu émerger.

Depuis 2003, Jack Szostak, de la Harvard Medical School, et ses collègues ont construit des protocellules de plus en plus réalistes : des versions simples de cellules contenant une série de substances chimiques. Ces protocellules peuvent croître et se diviser, ce qui signifie qu'elles peuvent s'autoreproduire.

En 2013, Szostak et Kate Adamala, alors étudiante, ont persuadé l'ARN de se copier à l'intérieur d'une protocellule. De plus, les gènes et la membrane peuvent être couplés : lorsque l'ARN s'accumule à l'intérieur, il exerce une pression sur la membrane extérieure, ce qui encourage la protocellule à s'agrandir.

Les recherches de Szostak "ressemblent beaucoup à celles de Gánti", déclare Petra Schwille, biologiste synthétique à l'Institut Max Planck de biochimie de Martinsried, en Allemagne. Elle souligne également les travaux de Taro Toyota, de l'université de Tokyo au Japon, qui a fabriqué des lipides à l'intérieur d'une protocellule, de sorte que celle-ci puisse développer sa propre membrane.

L'un des arguments avancés contre l'idée d'un chimiotone comme première forme de vie est qu'il nécessite un grand nombre de composants chimiques, notamment des acides nucléiques, des protéines et des lipides. De nombreux experts ont estimé qu'il était peu probable que ces substances chimiques soient toutes issues des mêmes matériaux de départ au même endroit, d'où l'attrait d'idées simples comme celle du monde de l'ARN.

Mais des biochimistes ont récemment trouvé des preuves que toutes les substances chimiques clés de la vie peuvent se former à partir des mêmes matériaux de départ simples. Dans une étude publiée en septembre, des chercheurs dirigés par Sara Szymkuć, alors à l'Académie polonaise des sciences à Varsovie, ont compilé une base de données à partir de décennies d'expériences visant à fabriquer les éléments chimiques de base de la vie. En partant de six produits chimiques simples, comme l'eau et le méthane, Szymkuć a découvert qu'il était possible de fabriquer des dizaines de milliers d'ingrédients clés, y compris les composants de base des protéines et de l'ARN.

Aucune de ces expériences n'a encore permis de construire un chimiotone fonctionnel. C'est peut-être simplement parce que c'est difficile, ou parce que la formulation exacte de Gánti ne correspond pas tout à fait à la façon dont la première vie a fonctionné. Quoi qu'il en soit, le chimiotone nous permet de réfléchir à la manière dont les composants de la vie fonctionnent ensemble, ce qui oriente de plus en plus les approches actuelles visant à comprendre comment la vie est apparue.

Il est révélateur, ajoute Szathmáry, que les citations des travaux de Gánti s'accumulent rapidement. Même si les détails exacts diffèrent, les approches actuelles de l'origine de la vie sont beaucoup plus proches de ce qu'il avait à l'esprit - une approche intégrée qui ne se concentre pas sur un seul des systèmes clés de la vie.

"La vie n'est pas une protéine, la vie n'est pas un ARN, la vie n'est pas une bicouche lipidique", explique M. Griesemer. "Qu'est-ce que c'est ? C'est l'ensemble de ces éléments reliés entre eux selon la bonne organisation.

Auteur: Internet

Info: https://www.nationalgeographic.com, 14 déc. 2020, par Michael Marshall

[ origine du vivant ] [ mécanisme ] [ matérialisme ]

bio-évolution

La "tectonique" des chromosomes révèle les secrets de l'évolution des premiers animaux

De grands blocs de gènes conservés au cours de centaines de millions d'années d'évolution permettent de comprendre comment les premiers chromosomes animaux sont apparus.

De nouvelles recherches ont montré que des blocs de gènes liés peuvent conserver leur intégrité et être suivis au cours de l'évolution. Cette découverte est à la base de ce que l'on appelle la tectonique des génomes (photo).

Les chromosomes, ces faisceaux d'ADN qui se mettent en scène dans le ballet mitotique de la division cellulaire, jouent un rôle de premier plan dans la vie complexe. Mais la question de savoir comment les chromosomes sont apparus et ont évolué a longtemps été d'une difficulté décourageante. C'est dû en partie au manque d'informations génomiques au niveau des chromosomes et en partie au fait que l'on soupçonne que des siècles de changements évolutifs ont fait disparaître tout indice sur cette histoire ancienne.

Dans un article paru dans Science Advances, une équipe internationale de chercheurs dirigée par Daniel Rokhsar, professeur de sciences biologiques à l'université de Californie à Berkeley, a suivi les changements survenus dans les chromosomes il y a 800 millions d'années.  Ils ont identifié 29 grands blocs de gènes qui sont restés identifiables lors de leur passage dans trois des plus anciennes subdivisions de la vie animale multicellulaire. En utilisant ces blocs comme marqueurs, les scientifiques ont pu déterminer comment les chromosomes se sont fusionnés et recombinés au fur et à mesure que ces premiers groupes d'animaux devenaient distincts.

Les chercheurs appellent cette approche "tectonique du génome". De la même manière que les géologues utilisent leur compréhension de la tectonique des plaques pour comprendre l'apparition et le mouvement des continents, ces biologistes reconstituent comment diverses duplications, fusions et translocations génomiques ont créé les chromosomes que nous voyons aujourd'hui.

Ces travaux annoncent une nouvelle ère de la génomique comparative : Auparavant, les chercheurs étudiaient des collections de gènes de différentes lignées et décrivaient les changements une paire de bases à la fois. Aujourd'hui, grâce à la multiplication des assemblages de chromosomes, les chercheurs peuvent retracer l'évolution de chromosomes entiers jusqu'à leur origine. Ils peuvent ensuite utiliser ces informations pour faire des prédictions statistiques et tester rigoureusement des hypothèses sur la façon dont les groupes d'organismes sont liés.

Il y a deux ans, à l'aide de méthodes novatrices similaires, M. Rokhsar et ses collègues ont résolu un mystère de longue date concernant la chronologie des duplications du génome qui ont accompagné l'apparition des vertébrés à mâchoires. Mais l'importance de cette approche n'est pas purement rétrospective. En faisant ces découvertes, les chercheurs apprennent les règles algébriques simples qui régissent ce qui se passe lorsque les chromosomes échangent des parties d'eux-mêmes. Ces informations peuvent orienter les futures études génomiques et aider les biologistes à prédire ce qu'ils trouveront dans les génomes des espèces qui n'ont pas encore été séquencées.

"Nous commençons à avoir une vision plus large de l'évolution des chromosomes dans l'arbre de la vie", a déclaré Paulyn Cartwright, professeur d'écologie et de biologie évolutive à l'université du Kansas. Selon elle, les scientifiques peuvent désormais tirer des conclusions sur le contenu des chromosomes des tout premiers animaux. Ils peuvent également examiner comment les différents contenus des chromosomes ont changé ou sont restés les mêmes - et pourquoi - à mesure que les animaux se sont diversifiés. "Nous ne pouvions vraiment pas faire cela avant de disposer de ces génomes de haute qualité". 

Ce que partagent les anciens génomes

Dans l'étude publiée aujourd'hui, Rokhsar et une grande équipe internationale de collaborateurs ont produit le premier assemblage de haute qualité, au niveau des chromosomes, du génome de l'hydre, qu'ils décrivent comme un modèle de "vénérable cnidaire". En le comparant à d'autres génomes animaux disponibles, ils ont découvert des groupes de gènes liés hautement conservés. Bien que l'ordre des gènes au sein d'un bloc soit souvent modifié, les blocs eux-mêmes sont restés stables sur de longues périodes d'évolution.

Lorsque les scientifiques ont commencé à séquencer les génomes animaux il y a une vingtaine d'années, beaucoup d'entre eux n'étaient pas convaincus que des groupes de gènes liés entre eux sur les chromosomes pouvaient rester stables et reconnaissables au cours des éons, et encore moins qu'il serait possible de suivre le passage de ces blocs de gènes à travers pratiquement toutes les lignées animales.

Les animaux ont divergé de leurs parents unicellulaires il y a 600 ou 700 millions d'années, et "être capable de reconnaître les morceaux de chromosomes qui sont encore conservés après cette période de temps est étonnant", a déclaré Jordi Paps, un biologiste de l'évolution à l'Université de Bristol au Royaume-Uni.

"Avant de disposer de ces données sur les chromosomes entiers, nous examinions de petits fragments de chromosomes et nous observions de nombreux réarrangements", a déclaré M. Cartwright. "Nous supposions donc qu'il n'y avait pas de conservation, car les gènes eux-mêmes dans une région du chromosome changent de position assez fréquemment."

Pourtant, bien que l'ordre des gènes soit fréquemment remanié le long des chromosomes, Rokhsar a eu l'intuition, grâce à ses études antérieures sur les génomes animaux, qu'il y avait une relative stabilité dans les gènes apparaissant ensemble. "Si vous comparez une anémone de mer ou une éponge à un être humain, le fait que les gènes se trouvent sur le même morceau d'ADN semble être conservé", explique Rokhsar. "Et le modèle suggérait que des chromosomes entiers étaient également conservés". Mais cette notion n'a pu être testée que récemment, lorsque suffisamment d'informations génomiques à l'échelle du chromosome sur divers groupes d'animaux sont devenues disponibles.

Inertie génomique

Mais pourquoi des blocs de gènes restent-ils liés entre eux ? Selon Harris Lewin, professeur d'évolution et d'écologie à l'université de Californie à Davis, qui étudie l'évolution des génomes de mammifères, une des explications de ce phénomène, appelé synténie, est liée à la fonction des gènes. Il peut être plus efficace pour les gènes qui fonctionnent ensemble d'être physiquement situés ensemble ; ainsi, lorsqu'une cellule a besoin de transcrire des gènes, elle n'a pas à coordonner la transcription à partir de plusieurs endroits sur différents chromosomes. 

Ceci explique probablement la conservation de certains ensembles de gènes dont l'agencement est crucial : les gènes Hox qui établissent les plans corporels des animaux, par exemple, doivent être placés dans un ordre spécifique pour établir correctement le schéma corporel. Mais ces gènes étroitement liés se trouvent dans un morceau d'ADN relativement court. M. Rokhsar dit qu'il ne connaît aucune corrélation fonctionnelle s'étendant sur un chromosome entier qui pourrait expliquer leurs résultats.

(Ici une image décrit les différents types de fusion de chromosomes et l'effet de chacun sur l'ordre des gènes qu'ils contiennent.)

C'est pourquoi Rokhsar est sceptique quant à une explication fonctionnelle. Elle est séduisante ("Ce serait le résultat le plus cool, d'une certaine manière", dit-il) mais peut-être aussi inutile car, à moins qu'un réarrangement chromosomique ne présente un avantage fonctionnel important, il est intrinsèquement difficile pour ce réarrangement de se propager. Et les réarrangements ne sont généralement pas avantageux : Au cours de la méiose et de la formation des gamètes, tous les chromosomes doivent s'apparier avec un partenaire correspondant. Sans partenaire, un chromosome de taille inhabituelle ne pourra pas faire partie d'un gamète viable, et il a donc peu de chances de se retrouver dans la génération suivante. De petites mutations qui remanient l'ordre des gènes à l'intérieur des chromosomes peuvent encore se produire ("Il y a probablement une petite marge d'erreur en termes de réarrangements mineurs, de sorte qu'ils peuvent encore se reconnaître", a déclaré Cartwright). Mais les chromosomes brisés ou fusionnés ont tendance à être des impasses.

Peut-être que dans des groupes comme les mammifères, qui ont des populations de petite taille, un réarrangement pourrait se propager de façon aléatoire par ce qu'on appelle la dérive génétique, suggère Rokhsar. Mais dans les grandes populations qui se mélangent librement, comme celles des invertébrés marins qui pondent des centaines ou des milliers d'œufs, "il est vraiment difficile pour l'un des nouveaux réarrangements de s'imposer", a-t-il déclaré. "Ce n'est pas qu'ils ne sont pas tentés. C'est juste qu'ils ne parviennent jamais à s'imposer dans l'évolution."

Par conséquent, les gènes ont tendance à rester bloqués sur un seul chromosome. "Les processus par lesquels ils se déplacent sont tout simplement lents, sur une échelle de 500 millions d'années", déclare Rokhsar. "Même s'il s'est écoulé énormément de temps, ce n'est toujours pas assez long pour qu'ils puissent se développer".

( une image avec affichage de données montre comment des blocs de gènes ont eu tendance à rester ensemble même lorsqu'ils se déplaçaient vers différents chromosomes dans l'évolution de cinq premières espèces animales.)

L'équipe de Rokhsar a toutefois constaté que lorsque ces rares fusions de chromosomes se produisaient, elles laissaient une signature claire : Après une fusion, les gènes des deux blocs s'entremêlent et sont réorganisés car des "mutations d'inversion" s'y sont accumulées au fil du temps. En conséquence, les gènes des deux blocs se sont mélangés comme du lait versé dans une tasse de thé, pour ne plus jamais être séparés. "Il y a un mouvement entropique vers le mélange qui ne peut être annulé", affirme Rokhsar.

Et parce que les processus de fusion, de mélange et de duplication de blocs génétiques sont si rares, irréversibles et spécifiques, ils sont traçables : Il est très improbable qu'un chromosome se fracture deux fois au même endroit, puis fusionne et se mélange avec un autre bloc génétique de la même manière.

Les signatures de ces événements dans les chromosomes représentent donc un nouvel ensemble de caractéristiques dérivées que les biologistes peuvent utiliser pour tester des hypothèses sur la façon dont les espèces sont liées. Si deux lignées partagent un mélange de deux blocs de gènes, le mélange s'est très probablement produit chez leur ancêtre commun. Si des lignées ont deux ensembles de mêmes blocs de gènes, une duplication du génome a probablement eu lieu chez leur ancêtre commun. Cela fait des syntéries un "outil très, très puissant", a déclaré Oleg Simakov, génomiste à l'université de Vienne et premier auteur des articles. 

Empreintes digitales d'événements évolutifs

"L'un des aspects que je préfère dans notre étude est que nous faisons des prédictions sur ce à quoi il faut s'attendre au sein des génomes qui n'ont pas encore été séquencés", a écrit Rokhsar dans un courriel adressé à Quanta. Par exemple, son équipe a découvert que divers invertébrés classés comme spiraliens partagent tous quatre schémas spécifiques de fusion avec mélange, ce qui implique que les événements de fusion se sont produits chez leur ancêtre commun. "Il s'ensuit que tous les spiraliens devraient présenter ces schémas de fusion avec mélange de modèles", écrit Rokhsar. "Si l'on trouve ne serait-ce qu'un seul spiralien dépourvu de ces motifs, alors l'hypothèse peut être rejetée !".

Et d'ajouter : "On n'a pas souvent l'occasion de faire ce genre de grandes déclarations sur l'histoire de l'évolution."

Dans leur nouvel article Science Advances, Simakov, Rokhsar et leurs collègues ont utilisé l'approche tectonique pour en savoir plus sur l'émergence de certains des premiers groupes d'animaux il y a environ 800 millions d'années. En examinant le large éventail de vie animale représenté par les éponges, les cnidaires (tels que les hydres, les méduses et les coraux) et les bilatériens (animaux à symétrie bilatérale), les chercheurs ont trouvé 27 blocs de gènes hautement conservés parmi leurs chromosomes.

Ensuite, en utilisant les règles de fusion chromosomique et génétique qu'ils avaient identifiées, les chercheurs ont reconstitué les événements de mélange au niveau des chromosomes qui ont accompagné l'évolution de ces trois lignées à partir d'un ancêtre commun. Ils ont montré que les chromosomes des éponges, des cnidaires et des bilatériens représentent tous des manières distinctes de combiner des éléments du génome ancestral.

(Pour expliquer les 2 paragraphes précédents une image avec 3 schémas montre la fusion des chromosomes au début de l'évolution pou arriver au 27 blocs de gènes)

Une découverte stimulante qui a été faite est que certains des blocs de gènes liés semblent également présents dans les génomes de certaines créatures unicellulaires comme les choanoflagellés, les plus proches parents des animaux multicellulaires. Chez les animaux multicellulaires, l'un de ces blocs contient un ensemble diversifié de gènes homéobox qui guident le développement de la structure générale de leur corps. Cela suggère que l'un des tout premiers événements de l'émergence des animaux multicellulaires a été l'expansion et la diversification de ces gènes importants. "Ces anciennes unités de liaison fournissent un cadre pour comprendre l'évolution des gènes et des génomes chez les animaux", notent les scientifiques dans leur article.

Leur approche permet de distinguer de subtiles et importantes différences au niveau des événements chromosomiques. Par exemple, dans leur article de 2020, les chercheurs ont déduit que le génome des vertébrés avait subi une duplication au cours de la période cambrienne, avant que l'évolution ne sépare les poissons sans mâchoire des poissons avec mâchoire. Ils ont ensuite trouvé des preuves que deux poissons à mâchoires se sont hybridés plus tard et ont subi une deuxième duplication de leur génome ; cet hybride est devenu l'ancêtre de tous les poissons osseux.

John Postlethwait, génomicien à l'université de l'Oregon, souligne l'importance de la méthode d'analyse de l'équipe. "Ils ont adopté une approche statistique, et ne se sont pas contentés de dire : "Eh bien, il me semble que telle et telle chose s'est produite", a-t-il déclaré. "C'est une partie vraiment importante de leur méthodologie, non seulement parce qu'ils avaient accès à des génomes de meilleure qualité, mais aussi parce qu'ils ont adopté cette approche quantitative et qu'ils ont réellement testé ces hypothèses."

Ces études ne marquent que le début de ce que la tectonique des génomes et  ce que les syntagmes génétiques peuvent nous apprendre. Dans des prépublications récentes partagées sur biorxiv.org, l'équipe de Rokhsar a reconstitué l'évolution des chromosomes de grenouilles, et une équipe européenne s'est penchée sur l'évolution des chromosomes des poissons téléostéens. Une étude parue dans Current Biology a révélé une "inversion massive du génome" à l'origine de la coexistence de formes divergentes chez la caille commune, ce qui laisse entrevoir certaines des conséquences fonctionnelles du réarrangement des chromosomes.

L'hypothèse selon laquelle le mélange de ces groupes de liaisons génétiques pourrait être lié à la diversification des lignées et à l'innovation évolutive au cours des 500 derniers millions d'années est alléchante. Les réarrangements chromosomiques peuvent conduire à des incompatibilités d'accouplement qui pourraient provoquer la scission en deux d'une lignée. Il est également possible qu'un gène atterrissant dans un nouveau voisinage ait conduit à des innovations dans la régulation des gènes. "Peut-être que ce fut l'une des forces motrices de la diversification des animaux", a déclaré Simakov.

"C'est la grande question", a déclaré Lewin. "Il s'agit de véritables bouleversements tectoniques dans le génome, et il est peu probable qu'ils soient sans conséquence".

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/secrets-of-early-animal-evolution-revealed-by-chromosome-tectonics-20220202.Viviane Callier 2 février 2022

[ méta-moteurs ] [ néo-phylogénie ]

homme-machine

Les grands modèles de langage tels que ChatGPT sont aujourd'hui suffisamment importants pour commencer à afficher des comportements surprenants et imprévisibles.

Quel film ces emojis décrivent-ils ? (On voit une vidéo qui présente des myriades d'émoji formant des motifs mouvants, modélisés à partir de métadonnées)

Cette question était l'une des 204 tâches choisies l'année dernière pour tester la capacité de divers grands modèles de langage (LLM) - les moteurs de calcul derrière les chatbots d'IA tels que ChatGPT. Les LLM les plus simples ont produit des réponses surréalistes. "Le film est un film sur un homme qui est un homme qui est un homme", commençait l'un d'entre eux. Les modèles de complexité moyenne s'en sont approchés, devinant The Emoji Movie. Mais le modèle le plus complexe l'a emporté en une seule réponse : Finding Nemo.

"Bien que j'essaie de m'attendre à des surprises, je suis surpris par ce que ces modèles peuvent faire", a déclaré Ethan Dyer, informaticien chez Google Research, qui a participé à l'organisation du test. C'est surprenant parce que ces modèles sont censés n'avoir qu'une seule directive : accepter une chaîne de texte en entrée et prédire ce qui va suivre, encore et encore, en se basant uniquement sur des statistiques. Les informaticiens s'attendaient à ce que le passage à l'échelle permette d'améliorer les performances sur des tâches connues, mais ils ne s'attendaient pas à ce que les modèles puissent soudainement gérer autant de tâches nouvelles et imprévisibles.

Des études récentes, comme celle à laquelle a participé M. Dyer, ont révélé que les LLM peuvent produire des centaines de capacités "émergentes", c'est-à-dire des tâches que les grands modèles peuvent accomplir et que les petits modèles ne peuvent pas réaliser, et dont beaucoup ne semblent pas avoir grand-chose à voir avec l'analyse d'un texte. Ces tâches vont de la multiplication à la génération d'un code informatique exécutable et, apparemment, au décodage de films à partir d'emojis. De nouvelles analyses suggèrent que pour certaines tâches et certains modèles, il existe un seuil de complexité au-delà duquel la fonctionnalité du modèle monte en flèche. (Elles suggèrent également un sombre revers de la médaille : À mesure qu'ils gagnent en complexité, certains modèles révèlent de nouveaux biais et inexactitudes dans leurs réponses).

"Le fait que les modèles de langage puissent faire ce genre de choses n'a jamais été abordé dans la littérature à ma connaissance", a déclaré Rishi Bommasani, informaticien à l'université de Stanford. L'année dernière, il a participé à la compilation d'une liste de dizaines de comportements émergents, dont plusieurs ont été identifiés dans le cadre du projet de M. Dyer. Cette liste continue de s'allonger.

Aujourd'hui, les chercheurs s'efforcent non seulement d'identifier d'autres capacités émergentes, mais aussi de comprendre pourquoi et comment elles se manifestent - en somme, d'essayer de prédire l'imprévisibilité. La compréhension de l'émergence pourrait apporter des réponses à des questions profondes concernant l'IA et l'apprentissage automatique en général, comme celle de savoir si les modèles complexes font vraiment quelque chose de nouveau ou s'ils deviennent simplement très bons en statistiques. Elle pourrait également aider les chercheurs à exploiter les avantages potentiels et à limiter les risques liés à l'émergence.

"Nous ne savons pas comment déterminer dans quel type d'application la capacité de nuisance va se manifester, que ce soit en douceur ou de manière imprévisible", a déclaré Deep Ganguli, informaticien à la startup d'IA Anthropic.

L'émergence de l'émergence

Les biologistes, les physiciens, les écologistes et d'autres scientifiques utilisent le terme "émergent" pour décrire l'auto-organisation, les comportements collectifs qui apparaissent lorsqu'un grand nombre d'éléments agissent comme un seul. Des combinaisons d'atomes sans vie donnent naissance à des cellules vivantes ; les molécules d'eau créent des vagues ; des murmurations d'étourneaux s'élancent dans le ciel selon des schémas changeants mais identifiables ; les cellules font bouger les muscles et battre les cœurs. Il est essentiel que les capacités émergentes se manifestent dans les systèmes qui comportent de nombreuses parties individuelles. Mais ce n'est que récemment que les chercheurs ont été en mesure de documenter ces capacités dans les LLM, car ces modèles ont atteint des tailles énormes.

Les modèles de langage existent depuis des décennies. Jusqu'à il y a environ cinq ans, les plus puissants étaient basés sur ce que l'on appelle un réseau neuronal récurrent. Ceux-ci prennent essentiellement une chaîne de texte et prédisent le mot suivant. Ce qui rend un modèle "récurrent", c'est qu'il apprend à partir de ses propres résultats : Ses prédictions sont réinjectées dans le réseau afin d'améliorer les performances futures.

En 2017, les chercheurs de Google Brain ont introduit un nouveau type d'architecture appelé "transformateur". Alors qu'un réseau récurrent analyse une phrase mot par mot, le transformateur traite tous les mots en même temps. Cela signifie que les transformateurs peuvent traiter de grandes quantités de texte en parallèle. 

Les transformateurs ont permis d'augmenter rapidement la complexité des modèles de langage en augmentant le nombre de paramètres dans le modèle, ainsi que d'autres facteurs. Les paramètres peuvent être considérés comme des connexions entre les mots, et les modèles s'améliorent en ajustant ces connexions au fur et à mesure qu'ils parcourent le texte pendant l'entraînement. Plus il y a de paramètres dans un modèle, plus il peut établir des connexions avec précision et plus il se rapproche d'une imitation satisfaisante du langage humain. Comme prévu, une analyse réalisée en 2020 par les chercheurs de l'OpenAI a montré que les modèles gagnent en précision et en capacité au fur et à mesure qu'ils s'étendent.

Mais les débuts des LLM ont également apporté quelque chose de vraiment inattendu. Beaucoup de choses. Avec l'avènement de modèles tels que le GPT-3, qui compte 175 milliards de paramètres, ou le PaLM de Google, qui peut être étendu à 540 milliards de paramètres, les utilisateurs ont commencé à décrire de plus en plus de comportements émergents. Un ingénieur de DeepMind a même rapporté avoir pu convaincre ChatGPT qu'il s'était lui-même un terminal Linux et l'avoir amené à exécuter un code mathématique simple pour calculer les 10 premiers nombres premiers. Fait remarquable, il a pu terminer la tâche plus rapidement que le même code exécuté sur une vraie machine Linux.

Comme dans le cas du film emoji, les chercheurs n'avaient aucune raison de penser qu'un modèle de langage conçu pour prédire du texte imiterait de manière convaincante un terminal d'ordinateur. Nombre de ces comportements émergents illustrent l'apprentissage "à zéro coup" ou "à quelques coups", qui décrit la capacité d'un LLM à résoudre des problèmes qu'il n'a jamais - ou rarement - vus auparavant. Selon M. Ganguli, il s'agit là d'un objectif de longue date dans la recherche sur l'intelligence artificielle. Le fait de montrer que le GPT-3 pouvait résoudre des problèmes sans aucune donnée d'entraînement explicite dans un contexte d'apprentissage à zéro coup m'a amené à abandonner ce que je faisais et à m'impliquer davantage", a-t-il déclaré.

Il n'était pas le seul. Une série de chercheurs, qui ont détecté les premiers indices montrant que les LLM pouvaient dépasser les contraintes de leurs données d'apprentissage, s'efforcent de mieux comprendre à quoi ressemble l'émergence et comment elle se produit. La première étape a consisté à documenter minutieusement l'émergence.

Au-delà de l'imitation

En 2020, M. Dyer et d'autres chercheurs de Google Research ont prédit que les LLM auraient des effets transformateurs, mais la nature de ces effets restait une question ouverte. Ils ont donc demandé à la communauté des chercheurs de fournir des exemples de tâches difficiles et variées afin de déterminer les limites extrêmes de ce qu'un LLM pourrait faire. Cet effort a été baptisé "Beyond the Imitation Game Benchmark" (BIG-bench), en référence au nom du "jeu d'imitation" d'Alan Turing, un test visant à déterminer si un ordinateur peut répondre à des questions d'une manière humaine convaincante. (Le groupe s'est particulièrement intéressé aux exemples où les LLM ont soudainement acquis de nouvelles capacités qui étaient totalement absentes auparavant.

"La façon dont nous comprenons ces transitions brutales est une grande question de la echerche", a déclaré M. Dyer.

Comme on pouvait s'y attendre, pour certaines tâches, les performances d'un modèle se sont améliorées de manière régulière et prévisible au fur et à mesure que la complexité augmentait. Pour d'autres tâches, l'augmentation du nombre de paramètres n'a apporté aucune amélioration. Mais pour environ 5 % des tâches, les chercheurs ont constaté ce qu'ils ont appelé des "percées", c'est-à-dire des augmentations rapides et spectaculaires des performances à partir d'un certain seuil d'échelle. Ce seuil variant en fonction de la tâche et du modèle.

Par exemple, les modèles comportant relativement peu de paramètres - quelques millions seulement - n'ont pas réussi à résoudre des problèmes d'addition à trois chiffres ou de multiplication à deux chiffres, mais pour des dizaines de milliards de paramètres, la précision a grimpé en flèche dans certains modèles. Des sauts similaires ont été observés pour d'autres tâches, notamment le décodage de l'alphabet phonétique international, le décodage des lettres d'un mot, l'identification de contenu offensant dans des paragraphes d'hinglish (combinaison d'hindi et d'anglais) et la formulation d'équivalents en langue anglaise, traduit à partir de proverbes kiswahili.

Introduction

Mais les chercheurs se sont rapidement rendu compte que la complexité d'un modèle n'était pas le seul facteur déterminant. Des capacités inattendues pouvaient être obtenues à partir de modèles plus petits avec moins de paramètres - ou formés sur des ensembles de données plus petits - si les données étaient d'une qualité suffisamment élevée. En outre, la formulation d'une requête influe sur la précision de la réponse du modèle. Par exemple, lorsque Dyer et ses collègues ont posé la question de l'emoji de film en utilisant un format à choix multiples, l'amélioration de la précision a été moins soudaine qu'avec une augmentation graduelle de sa complexité. L'année dernière, dans un article présenté à NeurIPS, réunion phare du domaine, des chercheurs de Google Brain ont montré comment un modèle invité à s'expliquer (capacité appelée raisonnement en chaîne) pouvait résoudre correctement un problème de mots mathématiques, alors que le même modèle sans cette invitation progressivement précisée n'y parvenait pas.

 Yi Tay, scientifique chez Google Brain qui a travaillé sur l'étude systématique de ces percées, souligne que des travaux récents suggèrent que l'incitation par de pareilles chaînes de pensées modifie les courbes d'échelle et, par conséquent, le point où l'émergence se produit. Dans leur article sur NeurIPS, les chercheurs de Google ont montré que l'utilisation d'invites via pareille chaines de pensée progressives pouvait susciter des comportements émergents qui n'avaient pas été identifiés dans l'étude BIG-bench. De telles invites, qui demandent au modèle d'expliquer son raisonnement, peuvent aider les chercheurs à commencer à étudier les raisons pour lesquelles l'émergence se produit.

Selon Ellie Pavlick, informaticienne à l'université Brown qui étudie les modèles computationnels du langage, les découvertes récentes de ce type suggèrent au moins deux possibilités pour expliquer l'émergence. La première est que, comme le suggèrent les comparaisons avec les systèmes biologiques, les grands modèles acquièrent réellement de nouvelles capacités de manière spontanée. "Il se peut très bien que le modèle apprenne quelque chose de fondamentalement nouveau et différent que lorsqu'il était de taille inférieure", a-t-elle déclaré. "C'est ce que nous espérons tous, qu'il y ait un changement fondamental qui se produise lorsque les modèles sont mis à l'échelle.

L'autre possibilité, moins sensationnelle, est que ce qui semble être émergent pourrait être l'aboutissement d'un processus interne, basé sur les statistiques, qui fonctionne par le biais d'un raisonnement de type chaîne de pensée. Les grands LLM peuvent simplement être en train d'apprendre des heuristiques qui sont hors de portée pour ceux qui ont moins de paramètres ou des données de moindre qualité.

Mais, selon elle, pour déterminer laquelle de ces explications est la plus probable, il faut mieux comprendre le fonctionnement des LLM. "Comme nous ne savons pas comment ils fonctionnent sous le capot, nous ne pouvons pas dire laquelle de ces choses se produit.

Pouvoirs imprévisibles et pièges

Demander à ces modèles de s'expliquer pose un problème évident : Ils sont des menteurs notoires. Nous nous appuyons de plus en plus sur ces modèles pour effectuer des travaux de base", a déclaré M. Ganguli, "mais je ne me contente pas de leur faire confiance, je vérifie leur travail". Parmi les nombreux exemples amusants, Google a présenté en février son chatbot d'IA, Bard. Le billet de blog annonçant le nouvel outil montre Bard en train de commettre une erreur factuelle.

L'émergence mène à l'imprévisibilité, et l'imprévisibilité - qui semble augmenter avec l'échelle - rend difficile pour les chercheurs d'anticiper les conséquences d'une utilisation généralisée.

"Il est difficile de savoir à l'avance comment ces modèles seront utilisés ou déployés", a déclaré M. Ganguli. "Et pour étudier les phénomènes émergents, il faut avoir un cas en tête, et on ne sait pas, avant d'avoir étudié l'influence de l'échelle. quelles capacités ou limitations pourraient apparaître.

Dans une analyse des LLM publiée en juin dernier, les chercheurs d'Anthropic ont cherché à savoir si les modèles présentaient certains types de préjugés raciaux ou sociaux, à l'instar de ceux précédemment signalés dans les algorithmes non basés sur les LLM utilisés pour prédire quels anciens criminels sont susceptibles de commettre un nouveau délit. Cette étude a été inspirée par un paradoxe apparent directement lié à l'émergence : Lorsque les modèles améliorent leurs performances en passant à l'échelle supérieure, ils peuvent également augmenter la probabilité de phénomènes imprévisibles, y compris ceux qui pourraient potentiellement conduire à des biais ou à des préjudices.

"Certains comportements nuisibles apparaissent brusquement dans certains modèles", explique M. Ganguli. Il se réfère à une analyse récente des LLM, connue sous le nom de BBQ benchmark, qui a montré que les préjugés sociaux émergent avec un très grand nombre de paramètres. "Les grands modèles deviennent brusquement plus biaisés. Si ce risque n'est pas pris en compte, il pourrait compromettre les sujets de ces modèles."

Mais il propose un contrepoint : Lorsque les chercheurs demandent simplement au modèle de ne pas se fier aux stéréotypes ou aux préjugés sociaux - littéralement en tapant ces instructions - le modèle devient moins biaisé dans ses prédictions et ses réponses. Ce qui suggère que certaines propriétés émergentes pourraient également être utilisées pour réduire les biais. Dans un article publié en février, l'équipe d'Anthropic a présenté un nouveau mode d'"autocorrection morale", dans lequel l'utilisateur incite le programme à être utile, honnête et inoffensif.

Selon M. Ganguli, l'émergence révèle à la fois un potentiel surprenant et un risque imprévisible. Les applications de ces grands LLM prolifèrent déjà, de sorte qu'une meilleure compréhension de cette interaction permettra d'exploiter la diversité des capacités des modèles de langage.

"Nous étudions la manière dont les gens utilisent réellement ces systèmes", a déclaré M. Ganguli. Mais ces utilisateurs sont également en train de bricoler, en permanence. "Nous passons beaucoup de temps à discuter avec nos modèles, et c'est là que nous commençons à avoir une bonne intuition de la confiance ou du manque de confiance.

Auteur: Ornes Stephen

Info: https://www.quantamagazine.org/ - 16 mars 2023. Trad DeepL et MG

[ dialogue ] [ apprentissage automatique ] [ au-delà du jeu d'imitation ] [ dualité ]