sérendipité

Suisse : le mystère des "trous" dans le fromage enfin élucidé
L'institut des sciences en denrées alimentaires Agroscope, basé à Berne, vient de trouver l'explication scientifique aux "trous" dans certains fromages suisses. Et les bactéries, longtemps soupçonnées, n'y sont pour rien...
Qui ne s'est jamais demandé pourquoi l'Emmental ou encore l'Appenzell étaient criblés de trous ? ... A l'origine de l'apparition de ces cratères de toutes formes qui amusent tant les enfants, il n'y a pas d'intervention humaine, ni aucune petite souris qui serait passée par là... Alors depuis des décennies, la Suisse, pour qui le fromage est une affaire tout a fait sérieuse, tente de percer le mystère. Et c'est chose faire.
L'institut des sciences en denrées alimentaires Agroscope, basé à Berne, vient de découvrir le pot-au-roses. Les "trous" dans le fromage sont en fait provoqué par des gaz qui se dégagent pendant la fermentation. Et ces gaz sont eux-même engendrés par de petites particules de foin qui tombent dans le lait pendant la traite des vaches. "C'est une découverte qui a été faite complètement par accident, comme toutes les grandes découvertes", se réjouit l'institut scientifique.
Rien que du naturel donc et pourtant, ce sont les techniques modernes qui ont permis de faire cette découverte. Les chercheurs, qui avaient bien remarqué qu'il y avait de moins en moins de trous dans le fromage depuis ces dernières années, ont en effet constaté qu'ils avaient tendance à disparaître quand le lait était extrait avec des techniques plus modernes et "aseptisées" que celles des fromagers d'antan...
Et c'est là, la révélation ! "C'est la disparition du seau traditionnel", placé sous le pis de l'animal, et dans lequel les fameuses particules de foin pouvaient flotter à loisir, qui est à l'origine de la disparition des "trous", explique un porte-parole de Agroscope.
Cette découverte pourrait permettre au fromager de varier le nombre de "trous" désirés dans ses meules en jouant sur le dosage des microparticules de foin, et aux enfants de de continuer à s'amuser de ces drôles de cratères.

Auteur: France-info

Info: vendredi 29 mai 2015 06:52

[ gruyère ]

adaptation

Les antibiotiques favorisent le jeu de dupe de certaines bactéries
La surprenante diversité des comportements coopératifs rencontrés dans la nature interroge depuis longtemps les scientifiques. Alors que cette stratégie est fragilisée par la présence d'individus "tricheurs", ces derniers utilisant les ressources de la communauté sans participer à leur production, la coopération existe dans tous les niveaux d'organisation du vivant: entre gènes dans le génome, entre cellules dans les organismes pluricellulaires et entre organismes dans les populations. Si plusieurs études ont déjà souligné l'importance de la proximité génétique et spatiale entre coopérateurs dans l'existence de ce paradoxe, peu de travaux se sont en revanche intéressés au rôle joué par l'environnement dans les interactions entre tricheurs et coopérateurs. C'est justement l'objet de l'étude menée par une équipe de l'ISEM. Dans cette dernière, les chercheurs ont exploré le rôle d'un antibiotique sur la dynamique d'une population de bactéries Pseudomonas aeruginosa comportant des tricheurs et des coopérateurs. Ce microorganisme qui peut présenter un danger pour les patients immunodéprimés ou atteints de mucoviscidose, tire en partie sa virulence de la production de molécules qui sont ensuite partagées avec l'ensemble de la population bactérienne. "Dans notre laboratoire, nous avons étudié en particulier la production de sidérophores, des molécules que seuls les coopérateurs produisent mais qui sont aussi bien utilisées par les coopérateurs que les tricheurs d'une même population pour acquérir du fer", rappelle Michael Hochberg, chercheur à l'ISEM et co-auteur de l'article.
Dans cette nouvelle étude, les scientifiques ont soumis trois types de populations de P. aeruginosa comportant une fraction croissante de tricheurs (15%, 45% puis 75%) à des doses de plus en plus élevées d'antibiotiques. Ils ont ensuite observé sur une période de 48 heures comment les différents dosages antibiotiques modifiaient la capacité des tricheurs à envahir chaque population bactérienne. Les chercheurs ont ainsi pu constater que la fréquence des tricheurs au sein des différentes communautés testées augmentait plus rapidement en présence d'antibiotique et ce quel que soit le niveau de concentration initial de la substance. Pour expliquer ce résultat, l'équipe suggère alors que les coopérateurs sont plus "sensibles" aux antibiotiques que les tricheurs. "Etant donné que les coopérateurs payent le coût de la coopération en produisant les sidérophores, ils ont ensuite moins de ressources métaboliques à investir dans la résistance aux antibiotiques que les tricheurs", détaille Michael Hochberg. A l'aide d'un modèle mathématique, le chercheur et son équipe ont ensuite pu confirmer la pertinence de cette hypothèse et généraliser ainsi leurs résultats au partage de biens publics chez d'autres espèces. Les scientifiques veulent maintenant poursuivre leurs investigations en testant, via leur modèle bactérien, l'influence de facteurs de stress abiotiques tels que la température sur la dynamique des tricheurs. Parvenir à démontrer que les environnements stressants, quels qu'ils soient, favorisent davantage les tricheurs face aux coopérateurs, permettrait de franchir un pas supplémentaire vers la compréhension du maintien et de l'évolution des comportements coopératifs.

Auteur: Internet

Info: http://www.techno-science.net/?onglet=news&news=15939. Donc la population bactérienne qui joue le jeu du système (coopère), tend à diminuer dès qu'il y a une influence modificatrice qui vient de l'extérieur (antibiotiques). Comme si les individus perdaient leur morale sociétale initiale, devenant moins rigides (donc tricheurs). Tricherie qui correspondrait à une adaptation à l'envahisseur, on l'accepte, on se lie/marie. On vit avec. Comme si des extraterrestres arrivaient sur une planète donnée, et que les habitants les plus conventionnels, (ou les plus faibles ou les plus simples...), tendaient à modifier leurs comportements/actions devant cette intrusion. Ainsi, devenant "moins sensible" à cette nouvelle influence externe, ils aident le groupe (société, pays, planète) à perdurer en assimilant l’intrus, par ce qu'on pourrait appeler une adaptation/neutralisation. Commentaire de MG.

[ amoralité ] [ spéculation ] [ biophysique ]

médecine

L'intelligence artificielle peut prédire l'activité sur et hors cible des outils CRISPR qui ciblent l'ARN au lieu de l'ADN, selon une nouvelle recherche publiée dans Nature Biotechnology.

L'étude menée par des chercheurs de l'université de New York, de l'université Columbia et du New York Genome Center associe un modèle d'apprentissage profond à des écrans CRISPR pour contrôler l'expression des gènes humains de différentes manières, comme si l'on appuyait sur un interrupteur pour les éteindre complètement ou si l'on utilisait un bouton d'atténuation pour réduire partiellement leur activité. Ces contrôles précis des gènes pourraient être utilisés pour développer de nouvelles thérapies basées sur CRISPR.

CRISPR est une technologie d'édition de gènes qui a de nombreuses applications en biomédecine et au-delà, du traitement de la drépanocytose à la fabrication de feuilles de moutarde plus savoureuses. Elle fonctionne souvent en ciblant l'ADN à l'aide d'une enzyme appelée Cas9. Ces dernières années, les scientifiques ont découvert un autre type de CRISPR qui cible l'ARN à l'aide d'une enzyme appelée Cas13.

Les CRISPR ciblant l'ARN peuvent être utilisés dans un large éventail d'applications, notamment l'édition de l'ARN, l'élimination de l'ARN pour bloquer l'expression d'un gène particulier et le criblage à haut débit pour déterminer les candidats médicaments prometteurs. Des chercheurs de l'Université de New York et du New York Genome Center ont créé une plateforme de criblage CRISPR ciblant l'ARN et utilisant Cas13 pour mieux comprendre la régulation de l'ARN et identifier la fonction des ARN non codants. L'ARN étant le principal matériel génétique des virus, notamment du SRAS-CoV-2 et de la grippe, les CRISPR ciblant l'ARN sont également prometteurs pour le développement de nouvelles méthodes de prévention ou de traitement des infections virales. Par ailleurs, dans les cellules humaines, lorsqu'un gène est exprimé, l'une des premières étapes est la création d'ARN à partir de l'ADN du génome.

L'un des principaux objectifs de l'étude est de maximiser l'activité des CRISPR ciblant l'ARN sur l'ARN cible prévu et de minimiser l'activité sur d'autres ARN qui pourraient avoir des effets secondaires préjudiciables pour la cellule. L'activité hors cible comprend à la fois les mésappariements entre l'ARN guide et l'ARN cible, ainsi que les mutations d'insertion et de délétion. 

Les études antérieures sur les CRISPR ciblant l'ARN se sont concentrées uniquement sur l'activité sur la cible et les mésappariements ; la prédiction de l'activité hors cible, en particulier les mutations d'insertion et de délétion, n'a pas fait l'objet d'études approfondies. Dans les populations humaines, environ une mutation sur cinq est une insertion ou une délétion ; il s'agit donc d'un type important de cibles potentielles à prendre en compte dans la conception des CRISPR.

"À l'instar des CRISPR ciblant l'ADN tels que Cas9, nous prévoyons que les CRISPR ciblant l'ARN tels que Cas13 auront un impact considérable sur la biologie moléculaire et les applications biomédicales dans les années à venir", a déclaré Neville Sanjana, professeur agrégé de biologie à l'université de New York, professeur agrégé de neurosciences et de physiologie à l'école de médecine Grossman de l'université de New York, membre de la faculté principale du New York Genome Center et coauteur principal de l'étude. "La prédiction précise des guides et l'identification hors cible seront d'une grande valeur pour ce nouveau domaine de développement et pour les thérapies.

Dans leur étude publiée dans Nature Biotechnology, Sanjana et ses collègues ont effectué une série de criblages CRISPR de ciblage de l'ARN dans des cellules humaines. Ils ont mesuré l'activité de 200 000 ARN guides ciblant des gènes essentiels dans les cellules humaines, y compris les ARN guides "parfaitement adaptés" et les désadaptations, insertions et suppressions hors cible.

Le laboratoire de Sanjana s'est associé à celui de David Knowles, expert en apprentissage automatique, pour concevoir un modèle d'apprentissage profond baptisé TIGER (Targeted Inhibition of Gene Expression via guide RNA design) qui a été entraîné sur les données des cribles CRISPR. En comparant les prédictions générées par le modèle d'apprentissage profond et les tests en laboratoire sur des cellules humaines, TIGER a été capable de prédire l'activité sur cible et hors cible, surpassant les modèles précédents développés pour la conception de guides sur cible Cas13 et fournissant le premier outil de prédiction de l'activité hors cible des CRISPR ciblant l'ARN.

"L'apprentissage automatique et l'apprentissage profond montrent leur force en génomique parce qu'ils peuvent tirer parti des énormes ensembles de données qui peuvent maintenant être générés par les expériences modernes à haut débit. Il est important de noter que nous avons également pu utiliser l'"apprentissage automatique interprétable" pour comprendre pourquoi le modèle prédit qu'un guide spécifique fonctionnera bien", a déclaré M. Knowles, professeur adjoint d'informatique et de biologie des systèmes à la School of Engineering and Applied Science de l'université Columbia, membre de la faculté principale du New York Genome Center et coauteur principal de l'étude.

"Nos recherches antérieures ont montré comment concevoir des guides Cas13 capables d'éliminer un ARN particulier. Avec TIGER, nous pouvons maintenant concevoir des guides Cas13 qui trouvent un équilibre entre l'élimination sur la cible et l'évitement de l'activité hors cible", a déclaré Hans-Hermann (Harm) Wessels, coauteur de l'étude et scientifique principal au New York Genome Center, qui était auparavant chercheur postdoctoral dans le laboratoire de Sanjana.

 Les chercheurs ont également démontré que les prédictions hors cible de TIGER peuvent être utilisées pour moduler précisément le dosage des gènes - la quantité d'un gène particulier qui est exprimée - en permettant l'inhibition partielle de l'expression des gènes dans les cellules avec des guides de mésappariement. Cela peut être utile pour les maladies dans lesquelles il y a trop de copies d'un gène, comme le syndrome de Down, certaines formes de schizophrénie, la maladie de Charcot-Marie-Tooth (une maladie nerveuse héréditaire), ou dans les cancers où l'expression aberrante d'un gène peut conduire à une croissance incontrôlée de la tumeur.

Notre modèle d'apprentissage profond peut nous indiquer non seulement comment concevoir un ARN guide qui supprime complètement un transcrit, mais aussi comment le "régler", par exemple en lui faisant produire seulement 70 % du transcrit d'un gène spécifique", a déclaré Andrew Stirn, doctorant à Columbia Engineering et au New York Genome Center, et coauteur de l'étude.

En associant l'intelligence artificielle à un crible CRISPR ciblant l'ARN, les chercheurs pensent que les prédictions de TIGER permettront d'éviter une activité CRISPR hors cible indésirable et de stimuler le développement d'une nouvelle génération de thérapies ciblant l'ARN.

"À mesure que nous recueillons des ensembles de données plus importants à partir des cribles CRISPR, les possibilités d'appliquer des modèles d'apprentissage automatique sophistiqués sont de plus en plus rapides. Nous avons la chance d'avoir le laboratoire de David à côté du nôtre pour faciliter cette merveilleuse collaboration interdisciplinaire. Grâce à TIGER, nous pouvons prédire les cibles non ciblées et moduler avec précision le dosage des gènes, ce qui ouvre la voie à de nouvelles applications passionnantes pour les CRISPR ciblant l'ARN dans le domaine de la biomédecine", a déclaré Sanjana.

Cette dernière étude fait progresser la large applicabilité des CRISPR ciblant l'ARN pour la génétique humaine et la découverte de médicaments, en s'appuyant sur les travaux antérieurs de l'équipe de l'Université de New York pour développer des règles de conception de l'ARN guide, cibler les ARN dans divers organismes, y compris des virus comme le SRAS-CoV-2, concevoir des protéines et des ARN thérapeutiques, et exploiter la biologie de la cellule unique pour révéler des combinaisons synergiques de médicaments contre la leucémie.

Auteur: Internet

Info: L'IA combinée à CRISPR contrôle précisément l'expression des gènes par l'Université de New York. https://phys.org/, 3 juillet 2023 - Nature Biotechnology. Prediction of on-target and off-target activity of CRISPR-Cas13d guide RNAs using deep learning, Nature Biotechnology (2023). DOI: 10.1038/s41587-023-01830-8

[ génie génétique ]