visualisation

Tels sont les avantages les diagrammes présentent par rapport aux descriptions verbales pour favoriser la compréhension des systèmes.

Premièrement, en fournissant un diagramme, des quantités massives d'informations peuvent être présentées plus efficacement. Un diagramme peut réduire la complexité informationnelle à sa plus simple expression - en ce sens, il peut aboutir à une description sommaire et minimaliste d'un système. Deuxièmement, un diagramme peut nous aider à percevoir voir des modèles dans un flux d'informations et de données qui peuvent sembler désordonnés autrement. Par exemple, un diagramme peut nous aider à voir les mécanismes de cause à effet ou illustrer le processus (séquence et flux) dans un système complexe. Troisièmement, un diagramme peut aboutir à une description moins ambiguë qu'une description verbale parce qu'il oblige à trouver une description plus structurée.

Auteur: Nakatsu Robbie T.

Info:

[ représentation graphique ] [ réflexion ] [ pensée picturale ] [ schématisation ]

théorie endosymbiotique

A la différence des cellules dans lesquelles elles résident, les mitochondries se reproduisent par simple division, et elles se reproduisent à d’autres moments que le reste de la cellule. Sans les mitochondries, la cellule à noyau – et, par voie de conséquence, la plante ou l’animal – ne peut pas utiliser l’oxygène, et ne peut donc pas vivre.
Les spéculations qui suivirent cette découverte conduisirent les biologistes à un scénario étonnant : les descendants des bactéries qui nageaient dans les mers primitives et respiraient de l’oxygène il y a trois milliards d’années existent aujourd’hui dans les cellules humaines sous la forme de mitochondries. A une époque reculée, les bactéries se combinèrent avec d’autres micro-organismes. Elles s’installèrent à l’intérieur, fournissant de l’énergie tirée de l’oxygène et s’occupant d’éliminer les déchets, en échange du gîte et du couvert.

Auteur: Margulis Lynn

Info: Dans "L'univers bactériel", page 21

[ eucaryotes ]

Helvétie

Je repense à ce pauvre Julien F., guitariste convenable, selon la terminologie helvète. Un bon gars de chez nous, qui pourrait bien avoir fait sa petite révolution interne parce que ses parents ont divorcé. A la première seconde on voit combien il a la tête bien plombée, fils d'une mère députée socialiste, ce qui ici signifie "de la petite bourgeoisie bien calibrée". Bref on se retrouve à parler d'improvisation musicale chez les jeunes et lui qui annonce, avec le calme des gens confits de certitudes :
- Dans ce domaine, en ce qui me concerne, je n'ai jamais vu de différence entre les filles et les garçons... ¨
Bref l'école de jazz et de musiques actuelles de Lausanne était vraiment sur la bonne voie avec de tels pédagogues, à l'instar du nouveau directeur, un rital tout juste naturalisé, verrouillé bourgeois dans sa tête, larbin considérable, ("il vendrait sa mère" disait en riant un avocat qui avait eu affaire à lui) un peu comme on imagine ces conducteurs de locomotives du troisième Reich : au ordres, fournissant le plus impeccable des travail, sans se soucier du contenu des wagons, le cerveau au congélateur. Avec cette arrogance souriante du "moi je", nourrie de théories confortables et assommantes sur la "discipline" de l'éducation musicale, l'exemple du Conservatoire en arrière plan puisque c'est là qu'il avaient étudié et qu'ils restaient incapables de fournir un modèle alternatif.. Bref, du rêve bulgare l'école était passée au cauchemar fédéral, appliqué par des musiciens majoritairement suisses allemands et ritals, aux abois financièrement, donc le doigt sur la couture du pantalon. Des musiciens locaux il ne restait rien, ou presque. Ainsi va la vie.

Auteur: Mg

Info: 2 juin 2011

[ musique ] [ enseignement ] [ vacherie ]

religieux-civil

Stimulés par leurs victoires dans l’intérieur du sanctuaire, les ultras, les théoriciens de l’absolutisme religieux et politique se sont retournés contre la société moderne, et, par un étonnant égarement, plus elle s’écarte d’eux, plus ils se croient assurés de la ressaisir et de la dompter. La grande tourmente de 1870, leurs défaites répétées des dernières années, ne les ont pas éclairés. Ils n’ont pas vu que, si la troisième république les a traités d’une manière si différente de la seconde, cela tenait en grande partie au changement d’attitude du clergé et des catholiques vis-à-vis de la république et vis-à-vis des libertés modernes. Loin de là, leurs organes les plus écoutés, les moniteurs attitrés du clergé, n’ont eu de satisfaction qu’en accentuant ce revirement, qu’en fournissant des aliments aux haines et aux préventions populaires, qu’en se jetant inconsidérément au travers des vœux et des sympathies du pays. Oublieux de la recommandation de Montalembert de dégager la religion de toute solidarité politique, oubliant que "l’alliance de l’Eglise avec les partis, à plus forte raison avec les coteries, est le pire des régimes qu’on lui puisse souhaiter", ils se sont plu à confondre les intérêts spirituels avec les intérêts temporels, ils n’ont rien épargné pour enchaîner le catholicisme à un parti politique, et, dans ce parti, à la fraction la plus exaltée, la plus impopulaire, la plus chimérique. Par leurs bravades téméraires et leurs fols défis, ils n’ont cessé d’attirer sur le clergé, avec les rancunes de la démocratie, les représailles des vainqueurs du jour, et, ce qui est plus grave, l’antipathie des masses, l’aversion du peuple. Auxiliaires inconscients du radicalisme révolutionnaire, ils ont contribué de toutes leurs forces à discréditer la religion et à déchristianiser la France.

Auteur: Leroy-Beaulieu Anatole

Info: Les catholiques libéraux, l'Église et le libéralisme de 1830 à nos jours, Librairie Plon, 1885, pages 276 à 278

[ passions mauvaises ] [ conséquences ]

vitesse

En plaçant l’allocation du temps au cœur du comportement de l’agent, Becker a ouvert une voie très prometteuse pour comprendre les comportements économiques et sociaux, mais aussi et surtout pour une économie politique en rupture avec le modèle des choix rationnels néo-classiques qui ne voient de la valeur que dans les activités marchandes et ignorent totalement toute autre contribution au progrès social, civique ou politique. Cette approche du temps économique constitue une rupture par rapport aux modèles économiques dominants (dans lesquels le temps est absent). Elle propose une nouvelle théorie de la consommation en fournissant la base d’une théorie de l’allocation optimale du temps. Dès lors que, à la suite de Becker, nous admettons que le temps est "un input" qui, au même titre que n’importe quel autre bien participe à la "production" de satisfaction, nous devons admettre l’idée de la substituabilité entre temps et dépense. Nous voyons ici que nous sommes très loin de la conception limitée du temps au simple facteur de production de bien marchands qui se retrouve dans le concept de temps abstrait. Dorénavant, selon le principe des courbes d’indifférence cher aux économistes, notre agent économique aura le choix entre acheter plus de biens ou utiliser plus de temps pour obtenir une même satisfaction en fonction des prix relatifs des biens et du temps. C’est ici que Becker aura été le plus visionnaire car, dès les années 1960 il imaginait que notre temps deviendrait rare et que, en conséquence, son prix allait augmenter. De mon point de vue, il a ainsi parfaitement décrit l’une des conséquences de ce que j’appelle l’accélération technocapitaliste : l’augmentation du prix du temps va entraîner un déplacement des productions à base de temps vers des productions à base de dépenses. Si l’on observe nos comportements de consommation, la plupart des produits et services que nous consommons aujourd’hui, notamment nombre d’objets que l’on considère a priori comme des gadgets, correspondent à une politique d’économie de temps. Le monde technocapitaliste est un monde d’hyper consommation qui s’explique non plus par l’apparition de besoins réellement nouveaux, mais bien plutôt par notre préférence à la dépense plutôt qu’au temps. Une autre conséquence majeure de cette accélération technocapitaliste est que le temps, devenant une ressource toujours plus rare, se transforme en un actif dont les entreprises vont chercher à s’emparer. Cette captation du temps que nous ressentons tous est l’une des causes de la grande transformation anthropologique à laquelle nous assistons : le remplacement d’homo œconomicus par un homme capable d’accepter nombre de limitations à sa liberté en échange de toujours plus de consommation, c’est cet homme que nous appelons homo festivus numericus. Comme les chimistes des cigarettiers étaient payés pour rendre les fumeurs de plus en plus dépendants, des milliers de chercheurs et d’ingénieurs le sont pour capter notre attention, pour transformer notre temps en un actif valorisable. Ainsi, à côté du marché des données, se crée le nouveau marché du temps.

Auteur: Vignes Renaud

Info: https://philitt.fr/2021/11/29/renaud-vignes-notre-temps-est-en-train-de-devenir-inhumain

[ loisirs ] [ travailleurs à domicile ]

exobiologie

Une nouvelle étude suggère que la vie extraterrestre pourrait ne pas être basée sur le carbone

L’étude de l’autocatalyse* permet de mieux cerner la potentialité de la vie au-delà des formes carbonées que nous connaissons. De récentes recherches mettent en lumière l’existence de cycles autocatalytiques inorganiques, suggérant la possibilité de formes de vie dans des environnements abiotiques. Ces avancées élargissent le champ des possibles en astrobiologie, incitant à repenser les critères de la vie dans notre quête extraterrestre.

Aux vues de la multitude d’études, la quête visant à comprendre les origines de la vie et son existence potentielle au-delà de notre planète est un enjeu central de la recherche scientifique contemporaine. Ce sujet, loin d’être un simple exercice de spéculation, interroge nos connaissances fondamentales en biologie, chimie et astrobiologie.

Dans ce contexte, l’étude de l’autocatalyse, mécanisme réactionnel où le produit final agit comme catalyseur, offre un nouveau regard sur les mécanismes qui pourraient permettre l’émergence de la vie dans des environnements inorganiques et abiotiques. Les recherches récentes menées par des scientifiques de l’Université du Wisconsin-Madison explorent cette possibilité, élargissant ainsi le spectre de recherche en envisageant des formes de vie extraterrestres non basées sur le carbone. Les résultats sont publiés dans la revue Journal of the American Chemical Society.

Diversité chimique et origine de la vie

Betül Kaçar, astrobiologiste soutenu par la NASA, professeur de bactériologie à l’UW-Madison et auteur principal de l’étude, explique dans un communiqué : " L’origine de la vie est un processus ne partant de rien. Mais il ne peut pas se produire qu’une seule fois. La vie se résume à la chimie et aux conditions qui peuvent générer un schéma de réactions auto-reproductibles ".

Les réactions chimiques qui produisent des molécules encourageant la même réaction à se reproduire encore et encore sont appelées réactions autocatalytiques. Zhen Peng, chercheur postdoctoral au laboratoire Kaçar, et ses collaborateurs, ont compilé 270 combinaisons de molécules — impliquant des atomes de tous les groupes et séries du tableau périodique — avec le potentiel d’autocatalyse soutenue.

(Photo : Schéma explicatif des réactions autocatalytiques. )

Ces cycles sont particulièrement remarquables car ils ne dépendent pas de molécules organiques, contrairement aux formes de vie connues sur Terre, qui sont principalement basées sur le carbone. Kaçar souligne : " On pensait que ce genre de réactions était très rare. Nous montrons que c’est en réalité loin d’être rare. Il suffit de chercher au bon endroit ".

Les chercheurs ont concentré leurs recherches sur ce que l’on appelle les réactions de proportionnalité. Dans ces réactions, deux composés comprenant le même élément avec un nombre différent d’électrons (ou états réactifs) se combinent pour créer un nouveau composé dans lequel l’élément se trouve au milieu des états réactifs de départ.

Pour être autocatalytique, le résultat de la réaction doit également fournir des matières premières pour que la réaction se reproduise, de sorte que le résultat devient un nouvel intrant, explique Zach Adam, co-auteur de l’étude. Les réactions de proportionnalité aboutissent à des copies multiples de certaines des molécules impliquées, fournissant ainsi des matériaux pour les prochaines étapes de l’autocatalyse. " Chaque fois qu’un cycle est effectué, au moins une sortie supplémentaire est produite, ce qui accélère la réaction et la rend encore plus rapide ", ajoute Adam.

Implications pour la recherche de signes de vie

La mise en évidence de cycles autocatalytiques inorganiques a jeté une lumière nouvelle sur les possibilités d’existence de la vie dans l’Univers. Cette avancée suggère que la vie, sous des formes inconnues et inorganiques, pourrait être présente dans une multitude d’environnements extraterrestres, y compris ceux qui sont radicalement différents de la Terre et qui, jusqu’à présent, étaient considérés comme inhospitaliers. 

Auteur: Internet

Info: https://trustmyscience.com/ - Laurie Henry·29 septembre 2023 - * réaction autocatalytique est une réaction chimique dont le catalyseur figure parmi les produits de la réaction.

[ astrobiologie ]

particules élémentaires

Les imprévisibles effets de l'interaction forte continuent de surprendre les physiciens

Après plus d'un siècle de collision de particules, les physiciens ont une assez bonne idée de ce qui se passe au cœur de l'atome. Les électrons bourdonnent dans des nuages probabilistes autour d'un noyau de protons et de neutrons, chacun contenant un trio de particules bizarres appelées quarks. La force qui maintient tous les quarks ensemble pour former le noyau est la force forte, la bien nommée. C'est cette interaction forte qui doit être surmontée pour diviser l'atome. Et cette puissante force lie les quarks ensemble si étroitement qu'aucun quark n'a jamais été repéré en solo.

Ces caractéristiques des quarks, dont beaucoup peuvent être expliquées dans un cours de sciences au lycée, ont été établies comme des faits expérimentaux. Et pourtant, d'un point de vue théorique, les physiciens ne peuvent pas vraiment les expliquer.

Il est vrai qu'il existe une théorie de la force forte, et c'est un joyau de la physique moderne. Elle se nomme chromodynamique quantique (QCD), " chromo " faisant référence à un aspect des quarks appelé poétiquement " couleur ". Entre autres choses, la QCD décrit comment la force forte s'intensifie lorsque les quarks se séparent et s'affaiblit lorsqu'ils se rassemblent, un peu comme une bande élastique. Cette propriété est exactement à l'opposé du comportement de forces plus familières comme le magnétisme, et sa découverte dans les années 1970 a valu des prix Nobel. D'un point de vue mathématique, les quarks ont été largement démystifiés.

Cependant, les mathématiques fonctionnent mieux lorsque la force entre les particules est relativement faible, ce qui laisse beaucoup à désirer d'un point de vue expérimental. Les prédictions de la CDQ furent confirmées de manière spectaculaire lors d'expériences menées dans des collisionneurs qui rapprochèrent suffisamment les quarks pour que la force forte entre eux se relâche. Mais lorsque les quarks sont libres d'être eux-mêmes, comme c'est le cas dans le noyau, ils s'éloignent les uns des autres et exercent des pressions sur leurs liens de confinement, et la force forte devient si puissante que les calculs stylo papier sont mis en échec. Dans ces conditions, les quarks forment des protons, des neutrons et une multitude d'autres particules à deux ou trois quarks, généralement appelées hadrons, mais personne ne peut calculer pourquoi cela se produit.

Pour comprendre les bizarreries dont les quarks sont capables, les physiciens ne peuvent que lancer des simulations numériques de force brute (qui ont fait des progrès remarquables ces dernières années) ou regarder les particules ricocher dans de bonnes expériences de collisionnement à l'ancienne. Ainsi, près de 60 ans après que les physiciens aient formalisé le quark, la particule continue de surprendre.

Quoi de neuf et digne de mention

Pas plus tard que l'été dernier, la collaboration du LHCb au Grand collisionneur de hadrons en Europe a repéré des signes de deux variétés jusqu'alors inédites de quarks, les tétraquarks, furtivement observés à travers les tunnels souterrains du collisionneur. Cataloguer la diversité des comportements des quarks aide les physiciens à affiner leurs modèles pour simplifier les complexités de la force forte en fournissant de nouveaux exemples de phénomènes que la théorie doit rendre compte.

Les tétraquarks ont été découverts pour la première fois au LHC à l'été 2014, après plus d'une décennie d'indices selon lesquels les quarks pourraient former ces quatuors, ainsi que des groupes de deux ou trois. Cette découverte a alimenté un débat qui s'est enflammé malgré une question apparemment ésotérique: faut-il considérer quatre quarks comme une "molécule" formée de deux hadrons doubles quarks faiblement attirés connus sous le nom de mésons, ou s'assemblent-ils en paires plus inhabituelles connues sous le nom de diquarks?

Au cours des années qui suivirent, les physiciens des particules accumulèrent des preuves de l'existence d'une petite ménagerie de tétraquarks exotiques et de " pentaquarks " à cinq quarks. Un groupe se détacha en 2021, un tétraquark " à double charme " qui vécut des milliers de fois plus longtemps que ses frères exotiques (à 12 sextillionièmes de seconde comme le Methuselah). Il a prouvé qu'une variété de quark — le quark charme — pouvait former des paires plus résistantes que la plupart des suppositions ou des calculs minutieux l'avaient prédit.

À peu près à la même époque, les chercheurs ont mis au point une nouvelle façon de tamiser le maelström qui suit une collision proton-proton à la recherche d'indices de rencontres fortuites entre des composites de quarks. Ces brefs rendez-vous permettent de déterminer si un couple donné de hadrons attire ou repousse, une prédiction hors de portée du QCD. En 2021, les physiciens ont utilisé cette technique de "femtoscopie" pour apprendre ce qui se passe lorsqu'un proton s'approche d'une paire de quarks " étranges ". Cette découverte pourrait améliorer les théories sur ce qui se passe à l'intérieur des étoiles à neutrons.

L'année dernière, les physiciens ont appris que même les quarks de l'atome d'hélium, très étudié, cachent des secrets. Les atomes d'hélium dénudés ont inauguré le domaine de la physique nucléaire en 1909, lorsque Ernest Rutherford (ou plutôt ses jeunes collaborateurs) les projeta sur une feuille d'or et découvrit le noyau. Aujourd'hui, les atomes d'hélium sont devenus la cible de projectiles encore plus petits. Au début de l'année 2023, une équipe a tiré un flux d'électrons sur des noyaux d'hélium (composés de deux protons et de deux neutrons) et a été déconcertée de constater que les cibles remplies de quarks gonflaient bien plus que ce que la CDQ leur avait laissé supposer.

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/, Charlie Wood, 19 fev 2024

[ fermions ] [ bosons ]

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 ]

machine-homme

Les algorithmes traditionnels alimentent des outils de calcul compliqués comme l'apprentissage automatique (machine learning). Une nouvelle approche, appelée algorithmes avec prédictions, utilise la puissance de l'apprentissage automatique pour améliorer les algorithmes.

Les algorithmes - morceaux de code qui permettent aux programmes de trier, filtrer et combiner des données, entre autres choses - sont les outils standard de l'informatique moderne. Tels de minuscules engrenages dans une montre, les algorithmes exécutent des tâches bien définies au sein de programmes plus complexes.

Ils sont omniprésents, et c'est en partie pour cette raison qu'ils ont été minutieusement optimisés au fil du temps. Lorsqu'un programmeur doit trier une liste, par exemple, il se sert d'un algorithme de "tri" standard utilisé depuis des décennies.

Aujourd'hui, des chercheurs jettent un regard neuf sur les algorithmes traditionnels, en utilisant la branche de l'IA , donc du machine learning. Leur approche, appelée "algorithmes avec prédictions", tire parti des informations que les outils d'apprentissage automatique peuvent fournir sur les données traitées par les algorithmes traditionnels. Ces outils doivent, en quelque sorte, rajeunir la recherche sur les algorithmes de base.

L'apprentissage automatique et les algorithmes traditionnels sont "deux façons très différentes de calculer, et les algorithmes avec prédictions sont un moyen de les rapprocher", a déclaré Piotr Indyk, informaticien au Massachusetts Institute of Technology. "C'est un moyen de combiner ces deux fils conducteurs assez différents".

La récente explosion d'intérêt pour cette approche a commencé en 2018 avec un article de Tim Kraska, informaticien au MIT, et d'une équipe de chercheurs de Google. Dans cet article, les auteurs ont suggéré que l'apprentissage automatique pourrait améliorer un algorithme traditionnel bien étudié appelé filtre de Bloom, qui résout un problème simple mais aussi complexe et ardu.

Imaginez que vous dirigez le service informatique de votre entreprise et que vous devez vérifier si vos employés se rendent sur des sites web présentant un risque pour la sécurité. Naïvement, vous pourriez penser que vous devez vérifier chaque site qu'ils visitent en le comparant à une liste noire de sites connus. Si la liste est énorme (comme c'est probablement le cas pour les sites indésirables sur Internet), le problème devient lourd - on ne peut vérifier chaque site par rapport à une liste énorme dans le minuscule lapts de temps qui précède le chargement d'une page Internet.

Le filtre Bloom offre une solution, en permettant de vérifier rapidement et précisément si l'adresse d'un site particulier, ou URL, figure sur la liste noire. Pour ce faire, il comprime essentiellement l'énorme liste en une liste plus petite qui offre certaines garanties spécifiques.

Les filtres Bloom ne produisent jamais de faux négatifs : s'ils disent qu'un site est mauvais, il est mauvais. Cependant, ils peuvent produire des faux positifs, de sorte que vos employés ne pourront peut-être pas visiter des sites auxquels ils devraient avoir accès. Cela s'explique par le fait qu'ils s'agit d'une forme d'échange qui implique une certaine imprécision due à cette énorme quantité de données compressées -  astuce intitulée "compression avec perte". Plus les filtres Bloom compriment les données d'origine, moins ils sont précis, mais plus ils économisent de l'espace.

Pour un simple filtre Bloom, chaque site Web est également suspect jusqu'à confirmaton qu'il ne figure pas sur la liste. Mais tous les sites Web ne sont pas égaux : Certains ont plus de chances que d'autres de se retrouver sur une liste noire, simplement en raison de détails comme leur domaine ou les mots de leur URL. Les gens comprennent cela intuitivement, et c'est pourquoi vous lisez probablement les URL pour vous assurer qu'elles sont sûres avant de cliquer dessus.

L'équipe de Kraska a mis au point un algorithme qui peut également appliquer ce type de logique. Ils l'ont appelé "filtre de Bloom instruit" et il combine un petit filtre de Bloom avec un réseau neuronal récurrent (RNN), modèle de machine learning qui apprend à quoi ressemblent les URL malveillantes après avoir été exposées à des centaines de milliers de sites web sûrs et non sûrs.

Lorsque le filtre Bloom vérifie un site web, le RNN agit en premier et utilise son apprentissage pour déterminer si le site figure sur la liste noire. Si le RNN indique que le site figure sur la liste, le filtre Bloom appris le rejette. Mais si le RNN dit que le site n'est pas sur la liste, alors le petit filtre Bloom peut à son tour, faire une recherche précise, mais irréfléchie, dans ses sites compressés.

En plaçant le filtre Bloom à la fin du processus et en lui donnant le dernier mot, les chercheurs ont fait en sorte que les filtres Bloom instruits puissent toujours garantir l'absence de faux négatifs. Mais comme le RNN préfiltre les vrais positifs à l'aide de ce qu'il a appris, le petit filtre de Bloom agit davantage comme une sauvegarde, en limitant également ses faux positifs au minimum. Un site Web bénin qui aurait pu être bloqué par un filtre Bloom de plus grande taille peut désormais passer outre le "filtre Bloom iinstruit" plus précis. En fait, Kraska et son équipe ont trouvé un moyen de tirer parti de deux méthodes éprouvées, mais traditionnellement distinctes, d'aborder le même problème pour obtenir des résultats plus rapides et plus précis.

L'équipe de Kraska a démontré que la nouvelle approche fonctionnait, mais elle n'a pas formellement expliqué pourquoi. Cette tâche a été confiée à Michael Mitzenmacher, spécialiste des filtres de Bloom à l'université de Harvard, qui a trouvé l'article de Kraska "novateur et passionnant", mais aussi fondamentalement insatisfaisant. "Ils font des expériences en disant que leurs algorithmes fonctionnent mieux. Mais qu'est-ce que cela signifie exactement ?" a-t-il demandé. "Comment le savons-nous ?"

En 2019, Mitzenmacher a proposé une définition formelle d'un filtre de Bloom INSTRUIT et a analysé ses propriétés mathématiques, fournissant une théorie qui explique exactement comment il fonctionne. Et alors que Kraska et son équipe ont montré que cela pouvait fonctionner dans un cas, Mitzenmacher a prouvé que cela pouvait toujours fonctionner.

Mitzenmacher a également amélioré les filtres de Bloom appris. Il a montré que l'ajout d'un autre filtre de Bloom standard au processus, cette fois avant le RNN, peut pré-filtrer les cas négatifs et faciliter le travail du classificateur. Il a ensuite prouvé qu'il s'agissait d'une amélioration en utilisant la théorie qu'il a développée.

Les débuts des algorithmes avec prédiction ont suivi ce chemin cyclique : des idées novatrices, comme les filtres de Bloom appris, inspirent des résultats mathématiques rigoureux et une compréhension, qui à leur tour conduisent à d'autres idées nouvelles. Au cours des dernières années, les chercheurs ont montré comment intégrer les algorithmes avec prédictions dans les algorithmes d'ordonnancement, la conception de puces et la recherche de séquences d'ADN.

Outre les gains de performance, ce domaine fait également progresser une approche de l'informatique de plus en plus populaire : rendre les algorithmes plus efficaces en les concevant pour des utilisations typiques.

À l'heure actuelle, les informaticiens conçoivent souvent leurs algorithmes pour qu'ils réussissent dans le scénario le plus difficile, celui conçu par un adversaire qui tente de les faire échouer. Par exemple, imaginez que vous essayez de vérifier la sécurité d'un site web sur les virus informatiques. Le site est peut-être inoffensif, mais il contient le terme "virus informatique" dans l'URL et le titre de la page. La confusion est telle que même les algorithmes les plus sophistiqués ne savent plus où donner de la tête.

Indyk appelle cela une approche paranoïaque. "Dans la vie réelle, dit-il, les entrées ne sont généralement pas générées par des adversaires." La plupart des sites Web que les employés visitent, par exemple, ne sont pas aussi compliqués que notre hypothétique page de virus, et il est donc plus facile pour un algorithme de les classer. En ignorant les pires scénarios, les chercheurs peuvent concevoir des algorithmes adaptés aux situations qu'ils sont susceptibles de rencontrer. Par exemple, alors qu'à l'heure actuelle, les bases de données traitent toutes les données de la même manière, les algorithmes avec prédiction pourraient conduire à des bases de données qui structurent le stockage de leurs données en fonction de leur contenu et de leur utilisation.

Et ce n'est encore qu'un début, car les programmes qui utilisent l'apprentissage automatique pour améliorer leurs algorithmes ne le font généralement que de manière limitée. Comme le filtre de Bloom, la plupart de ces nouvelles structures n'intègrent qu'un seul élément d'apprentissage automatique. M. Kraska imagine un système entier construit à partir de plusieurs pièces distinctes, dont chacune repose sur des algorithmes avec des prédictions et dont les interactions sont régulées par des composants améliorés par les prédictions.

"Tirer parti de cela aura un impact sur de nombreux domaines".

Gageons qu'avec de tels systèmes, un site comme FLP se retrouve à peu près certain de ne jamais être accepté par un filtre de Bloom - ou un filtre de Bloom instruit. Qui sont - objectivement - des instruments de contrôle, et donc de fermeture.  (Note du traducteur).

Auteur: Internet

Info: Nick Thieme, https://www.quantamagazine.org, A I, Machine Learning Reimagines the Building Blocks of Computing, March 15, 2022. Trad Mg

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définition

(Q) - Peux-tu expliquer ce qu'on nomme "séparabilité dynamique" dans la recherche fondamentale ?

(R) - En recherche fondamentale, la "séparabilité dynamique" fait référence à la capacité de séparer et d'analyser les composants individuels ou les aspects d'un système ou d'un phénomène complexe tout en tenant compte de leurs interactions dynamiques. Il s'agit de comprendre et d'étudier les éléments individuels ou les variables qui contribuent au comportement global ou au fonctionnement du système.

Dans de nombreuses disciplines scientifiques, les systèmes complexes se composent de multiples éléments ou facteurs interconnectés qui interagissent et s'influencent mutuellement au fil du temps. La séparabilité dynamique vise à démêler et à examiner ces composants afin de mieux comprendre leurs propriétés individuelles, leurs comportements et leurs relations au sein d'un système plus vaste.

Le concept de séparabilité dynamique reconnaît que, bien que les composants puissent interagir et dépendre les uns des autres, leur étude isolée peut fournir des informations précieuses sur leurs caractéristiques et fonctions individuelles. En isolant ou en simplifiant temporairement des variables ou des composants spécifiques, les chercheurs peuvent mieux saisir leurs rôles et leurs contributions à la dynamique globale du système.

Une séparabilité dynamique qui implique souvent des approches expérimentales ou théoriques permettant aux scientifiques de manipuler ou de contrôler certaines variables, d'observer leurs effets et d'étudier leurs interactions dans le contexte d'un système plus large. Ce processus permet aux chercheurs d'identifier et d'analyser les mécanismes, les comportements ou les modèles individuels qui résultent de l'interaction entre les composants.

Globalement, la séparabilité dynamique est un concept fondamental de la recherche qui facilite l'étude et la compréhension des systèmes complexes en démêlant leurs composants interconnectés, en examinant leur dynamique individuelle et en contribuant finalement à une compréhension plus large du système dans son ensemble.

(Q) - C'est donc un domaine qui nous embarque immédiatement vers l'hyper-complexité

(R) - Oui, le concept de séparabilité dynamique met en évidence les défis et les complexités inhérents à l'étude de systèmes comportant de multiples composants en interaction. Lorsqu'ils tentent de comprendre ces systèmes, les chercheurs se heurtent souvent à un niveau de complexité qui peut être écrasant.

Les interdépendances et les interactions entre les composants d'un système peuvent donner lieu à des comportements et à des propriétés émergents qu'il n'est pas facile de prédire ou de comprendre en examinant les composants individuels de manière isolée. Cette complexité est souvent appelée "hypercomplexité" ou "complexité au-delà de la complexité".

L'étude des systèmes hypercomplexes exige des chercheurs qu'ils s'attaquent aux complexités des interactions et des boucles de rétroaction entre les composants. Il s'agit de déchiffrer comment les changements dans un composant peuvent se propager et affecter le comportement d'autres composants, conduisant souvent à des résultats non linéaires et imprévisibles.

Le domaine de l'hyper-complexité explore les méthodologies et les approches permettant de relever ces défis. Il s'agit de développer des modèles mathématiques avancés, des techniques de calcul et des outils analytiques pour naviguer dans les complexités et extraire des informations significatives de l'interconnexion des composants du système.

En acceptant la complexité inhérente et en utilisant des techniques telles que la séparabilité dynamique, les chercheurs cherchent à mieux comprendre les systèmes complexes et leurs propriétés émergentes. Cette compréhension peut conduire à des avancées dans divers domaines scientifiques, tels que la physique, la biologie, l'écologie, l'économie et les sciences sociales.

Cependant, il est important de noter que si la séparabilité dynamique et les approches connexes offrent des perspectives précieuses, la complexité totale de nombreux systèmes peut rester difficile à appréhender. Néanmoins, la recherche de la compréhension des systèmes hypercomplexes continue à stimuler l'exploration et l'innovation scientifiques.

(Q) - En ce qui concerne la séparabilité dynamique, les chercheurs extrapolent-ils ce concept en fonction de différents nombre de dimensions ?

(R) - Le concept de séparabilité dynamique n'a pas nécessairement un nombre prédéfini ou fixe de dimensions auxquelles les chercheurs l'extrapolent. Le nombre de dimensions considérées dépend du système spécifique étudié et des objectifs de la recherche.

Dans certains cas, la séparabilité dynamique peut impliquer de considérer la séparabilité des variables selon une seule dimension. Par exemple, les chercheurs peuvent chercher à isoler et à comprendre l'impact d'un seul facteur sur le comportement global du système.

Toutefois, dans les systèmes plus complexes, la séparabilité dynamique peut impliquer l'examen des interactions entre plusieurs dimensions ou variables. Ces dimensions peuvent représenter différents aspects ou caractéristiques du système qui interagissent et s'influencent mutuellement. Le nombre de dimensions prises en compte dans de tels cas peut varier considérablement en fonction de la complexité du système étudié.

Les chercheurs peuvent recourir à des techniques telles que les méthodes de réduction de la dimensionnalité, la modélisation statistique ou l'analyse de réseaux pour identifier et analyser les dimensions pertinentes et leurs interactions. En réduisant la complexité et en se concentrant sur la séparabilité au sein d'un ensemble réduit de dimensions, les chercheurs peuvent obtenir des informations sur la dynamique sous-jacente du système.

(Q) - Merci. Et donc il peut aussi s'agir d'un mélange de plusieurs mécanismes orthogonaux ?

(R) - Oui, la séparabilité dynamique peut impliquer un mélange de plusieurs mécanismes orthogonaux. Les mécanismes orthogonaux désignent des aspects ou des processus indépendants ou sans interaction au sein d'un système.

Dans les systèmes complexes, différents mécanismes ou variables peuvent contribuer au comportement global ou au fonctionnement du système, et ces mécanismes peuvent souvent être orthogonaux les uns par rapport aux autres. En étudiant la séparabilité de ces mécanismes orthogonaux, les chercheurs peuvent obtenir des informations sur leurs contributions individuelles et comprendre comment ils façonnent collectivement le comportement du système.

Par exemple, dans un système biologique, les chercheurs peuvent étudier la séparabilité de divers processus physiologiques tels que le métabolisme, l'expression des gènes et les voies de signalisation. Chacun de ces processus représente un mécanisme orthogonal qui peut être étudié indépendamment pour comprendre son rôle spécifique dans la fonction globale du système.

De même, dans le domaine de l'analyse des données ou de la reconnaissance des formes, les chercheurs peuvent utiliser des techniques telles que l'analyse en composantes principales (ACP) ou l'analyse en composantes indépendantes (ICA) pour identifier et isoler les composantes orthogonales au sein d'un ensemble de données. Cela permet de mieux comprendre les facteurs individuels qui contribuent aux modèles ou aux variations observés.

En examinant la séparabilité des mécanismes orthogonaux, les chercheurs peuvent démêler les interactions et dépendances complexes au sein d'un système et acquérir une compréhension plus nuancée de sa dynamique sous-jacente.

Il convient de noter que si les mécanismes orthogonaux peuvent être étudiés indépendamment les uns des autres, ils peuvent néanmoins interagir ou s'influencer indirectement par le biais d'effets d'ordre supérieur. L'étude de la séparabilité dynamique tient compte de ces interactions et vise à élucider les relations et les dépendances entre les mécanismes orthogonaux au sein du système global.

(Q) - OK merci. Pense-tu que la séparabilité dynamique puisse être une sorte d'hypothèse réductionniste ?

(R) - La séparabilité dynamique peut être considérée comme une approche réductionniste dans certains contextes. Le réductionnisme est une perspective philosophique qui suggère que les phénomènes complexes peuvent être compris en les réduisant à des composants ou mécanismes plus simples et plus fondamentaux. Dans le cas de la séparabilité dynamique, l'objectif est d'isoler et d'étudier des composants ou des variables individuels au sein d'un système complexe afin de mieux comprendre leurs contributions spécifiques.

En décomposant un système complexe en ses éléments constitutifs et en examinant leur comportement et leurs interactions, les chercheurs peuvent souvent simplifier l'analyse et se concentrer sur la compréhension des mécanismes ou variables individuels. Cette perspective réductionniste peut fournir des informations précieuses et aider à construire une compréhension fondamentale du système.

Cependant, il est important de reconnaître que le réductionnisme a ses limites. Les systèmes complexes sont souvent caractérisés par des propriétés émergentes qui ne peuvent être entièrement expliquées par l'étude de leurs composants individuels. Les phénomènes de plus haut niveau et les interactions entre les composants peuvent conduire à des comportements qui ne sont pas prévisibles ou compréhensibles sur la seule base d'une analyse réductionniste.

La séparabilité dynamique, en tant que concept de la recherche fondamentale, reconnaît la nécessité de trouver un équilibre entre le réductionnisme et l'appréciation des propriétés émergentes. Elle reconnaît que si l'étude des composants individuels isolés peut être instructive, il est également crucial de prendre en compte leurs interactions dynamiques et le comportement émergent qui découle de leurs interactions collectives.

En résumé, si la séparabilité dynamique implique une perspective réductionniste en isolant et en étudiant des composants individuels, il est important de garder à l'esprit les limites du réductionnisme et de prendre en compte les propriétés émergentes et la complexité du système dans son ensemble.

(Q) - On en revient donc à l'idée d'un mécanisme global orthogonal

(R) - Cela suggère l'existence d'un mécanisme ou d'un processus global distinct qui influence le système dans son ensemble, mais qui fonctionne de manière indépendante ou orthogonale par rapport à d'autres mécanismes locaux ou spécifiques au sein du système.

Dans ce contexte, le terme "orthogonal" implique que le mécanisme global est indépendant ou sans rapport avec les mécanismes ou composants spécifiques du système. Il peut avoir une influence plus large qui transcende les éléments individuels et joue un rôle dans l'élaboration du comportement global ou de la dynamique du système.

Un exemple de mécanisme global orthogonal pourrait être le concept d'auto-organisation dans les systèmes complexes. L'auto-organisation fait référence à l'émergence de modèles ou de comportements globaux à partir des interactions des composants locaux, sans qu'un contrôle ou une orientation externe ne soit nécessaire. Le mécanisme global d'auto-organisation fonctionne indépendamment des interactions locales spécifiques, tout en influençant l'organisation et la dynamique globales du système.

Un autre exemple pourrait être la présence de contraintes globales ou de conditions limites qui façonnent le comportement des composants locaux au sein du système. Ces contraintes globales peuvent dicter certaines règles ou limites qui guident le comportement et les interactions des éléments individuels, fournissant un mécanisme orthogonal qui affecte le comportement global du système.

En résumé, un "mécanisme global orthogonal" fait référence à un processus ou à une influence globale distincte qui opère indépendamment ou orthogonalement à des mécanismes spécifiques au sein d'un système, en façonnant son comportement ou sa dynamique globale.

Auteur: chatGPT4

Info: 17 juin 2023

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