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Nuage de corrélats

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épigénétique

"Percer les secrets du vivant grâce à la biologie quantique"

En primeur pour notre magazine, Birgitta Whaley, qui dirige le Berkeley Quantum Information and Computation Center de l'université de Californie, a accepté d'expliquer en quoi les "mécanismes quantiques à l'oeuvre chez les organismes vivants" pouvaient révolutionner le monde. D'autant qu'ils ne sont qu'une cinquantaine de scientifiques à travers la planète à poursuivre ces travaux fondamentaux.

Sciences et Avenir : Quand on évoque l’information quantique, on pense en premier lieu à la physique et aux particules de matière ou de lumière. Or, vous travaillez sur le vivant ?

Birgitta Whaley : Nous étudions tout un éventail d'organismes, des plantes vertes aux bactéries, qu'il s'agisse d'unicellulaires ou de feuilles. Mais aussi des oiseaux ou d'autres animaux. Nous voulons apporter la preuve qu'il existe un comportement quantique chez ces organismes vivants, à toute petite échelle, impliquant des "grains de lumière" (photons).

Avez-vous découvert ce comportement quantique ? Oui, il est tout à fait évident que des effets quantiques sont au coeur, en particulier, de ce qu’on appelle la photosynthèse. Nous les observons dans les premiers stades de ce mécanisme essentiel à la vie qui permet l’absorption de la lumière, puis sa transformation en énergie électronique, les électrons déclenchant ensuite les réactions chimiques qui permettent la formation de glucides [constituants essentiels des êtres vivants].

Outre la connaissance fondamentale, pourquoi est-ce important de comprendre ce mécanisme ?

Parce qu’il est essentiel à la production de nourriture et donc à notre vie. Mais imaginez aussi que nous parvenions à réaliser une photosynthèse artificielle qui capture l’énergie solaire aussi bien que le font les plantes, dont le processus a été hautement optimisé après 3,6 milliards d’années d’évolution. Ce ne serait plus 15 % de rendement que l’on obtiendrait, comme cela se pratique avec le photovoltaïque aujourd’hui, mais presque 100 % !

Qu’ont donc réussi à faire les plantes, et pas nous ?

Chez les plantes vertes, des récepteurs composés de chlorophylle sont capables d’absorber des photons alors même que la lumière reçue est très faible. Chacun d’eux ne reçoit en moyenne qu’un photon toutes les dix secondes. Il faut que la plante soit vraiment très efficace pour réaliser cette absorption avec si peu de lumière. Il y a même des bactéries marines qui n’absorbent qu’un photon (dans l’infrarouge) toutes les vingt minutes.

Qu’est-il important de mesurer ?

Les détails de ce processus d’absorption, en particulier sa dynamique… Nous connaissons très bien la chlorophylle, nous savons quelle partie de la molécule absorbe le photon et à quel niveau. Le problème vient de ce que cette chlorophylle est enchâssée dans un échafaudage complexe de protéines- pigments qui se mettent à leur tour à vibrer, à entrer en rotation… Nos expériences suggèrent fortement que ces vibrations oeuvrent en conjonction avec l’excitation électronique déclenchée par l’arrivée du photon. Elles aident au transfert des électrons qui déclencheront ultérieurement des réactions chimiques. Ce mécanisme d’absorption, facilité par des effets quantiques, peut avoir jusqu’à 99 % d’efficacité. Un photon arrive, un électron est produit. Finement réglé, il répond à une nécessité de survie de l’organisme.

Quel genre d’appareillages utilisez-vous pour les mesures ?

Nous employons des faisceaux laser pulsés, qui permettent de préciser la dynamique d’excitation des molécules. Par exemple, avec trois pulses qui se succèdent [arrivée de photons d’une certaine fréquence], nous pouvons voir, lors du premier, la molécule réceptrice amorcer son passage vers un état " excité", puis, lors du deuxième pulse, la molécule devenir entièrement excitée, le troisième pulse permettant d’apporter des précisions sur la durée de cette excitation.

Cela ne semble pas évident…

En biologie, vous ne savez pas où s’arrête le système quantique et où commence son environnement. La plupart des spécialistes haussent les épaules en disant que tout cela est trop compliqué, qu’ils ne veulent même pas en entendre parler !

Dans combien de temps pensez-vous comprendre ce qui se passe ?

Peut-être dans vingt ans… Mais d’ici à dix ans, grâce à la biologie synthétique, nous devrions pouvoir élaborer une structure qui fasse progresser notre compréhension.

"COMPORTEMENT. La fascinante intelligence spatiale des oiseaux.

La migration des oiseaux et leur capacité à déterminer la bonne direction à prendre sont aussi un domaine "très tendance" en biologie quantique ! Birgitta Whaley le trouve d’autant plus fascinant que "les effets quantiques ne sont pas du tout évidents. Est peut-être impliquée ici ce qu’on nomme l’intrication quantique" [deux objets qui peuvent être spatialement séparés mais doivent être traités globalement, comme un seul]. La lumière est en effet absorbée par une molécule à l’arrière de la rétine de chaque oeil de l’oiseau, qui produit puis transfère un électron. On se demande alors quel est le comportement quantique des deux électrons (entre eux) qui pénètrent dans le cerveau de l’oiseau, ce qui lui délivre un message particulier. Mais il ne s’agit pour l’instant que "d’une belle hypothèse et il nous faudrait des données expérimentales".)

Auteur: Internet

Info: www.sciencesetavenir.fr, Dominique Leglu, 7.11.2016

[ biophysique ]

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nanomonde

Comment l’IA impacte la recherche sur la structure des protéines

Chaque être humain possède plus de 20 000 protéines. Par exemple l’hémoglobine qui s’occupe du transport de l’oxygène depuis les poumons vers les cellules de tout le corps, ou encore l’insuline qui indique à l’organisme la présence de sucre dans le sang.

Chaque protéine est formée d’une suite d’acides aminés, dont la séquence détermine son repliement et sa structure spatiale – un peu comme si un mot se repliait dans l’espace en fonction des enchaînements de lettres dont il est composé. Cette séquence et ce repliement (ou structure) de la protéine déterminent sa fonction biologique : leur étude est le domaine de la « biologie structurale ». Elle s’appuie sur différentes méthodes expérimentales complémentaires, qui ont permis des avancées considérables dans notre compréhension du monde du vivant ces dernières décennies, et permet notamment la conception de nouveaux médicaments.

Depuis les années 1970, on cherche à connaître les structures de protéines à partir de la seule connaissance de la séquence d’acides aminés (on dit « ab initio »). Ce n’est que très récemment, en 2020, que ceci est devenu possible de manière quasi systématique, avec l’essor de l’intelligence artificielle et en particulier d’AlphaFold, un système d’IA développé par une entreprise appartenant à Google.

Face à ces progrès de l’intelligence artificielle, quel est désormais le rôle des chercheurs en biologie structurale ?

Pour le comprendre, il faut savoir qu’un des défis de la biologie de demain est la "biologie intégrative", qui a pour objectif de comprendre les processus biologiques au niveau moléculaire dans leurs contextes à l’échelle de la cellule. Vu la complexité des processus biologiques, une approche pluridisciplinaire est indispensable. Elle s’appuie sur les techniques expérimentales, qui restent incontournables pour l’étude de la structure des protéines, leur dynamique et leurs interactions. De plus, chacune des techniques expérimentales peut bénéficier à sa manière des prédictions théoriques d’AlphaFold.

(Photo) Les structures de trois protéines de la bactérie Escherichia coli, déterminées par les trois méthodes expérimentales expliquées dans l’article, à l’Institut de Biologie Structurale de Grenoble. Beate Bersch, IBS, à partir d’une illustration de David Goodsell, Fourni par l'auteur

La cristallographie aux rayons X

La cristallographie est, à cette date, la technique la plus utilisée en biologie structurale. Elle a permis de recenser plus de 170 000 structures de protéines dans la "Protein Data Bank", avec plus de 10 000 repliements différents.

Pour utiliser la cristallographie à rayons X, il faut faire "cristalliser les protéines". On dit souvent que cette technique est limitée par la qualité de cristaux de protéines, qui est moindre pour les grosses protéines. Mais cette notion ne correspond pas toujours à la réalité : par exemple, la structure du ribosome, l’énorme machine moléculaire qui assemble les protéines, a été résolue à 2,8 angströms de résolution. Venkatraman Ramakrishnan, Thomas Steitz et Ada Yonath ont reçu le prix Nobel de chimie en 2009 pour ce travail.

Avec le développement récent du laser X à électron libre (XFEL), il est devenu possible d’étudier simultanément des milliers de microcristaux de protéines à température ambiante et à l’échelle de la femtoseconde (10-15 secondes, soit un millionième de milliardième de seconde, l’échelle de temps à laquelle ont lieu les réactions chimiques et le repliement des protéines). Cette technique permet d’imager les protéines avant qu’elles ne soient détruites. Elle est en train de révolutionner la "cristallographie cinétique", qui permet de voir les protéines "en action", ainsi que la recherche de médicaments.

Pour l’instant, l’apport d’AlphaFold à l’étude de la structure des protéines par cristallographie s’est concentré dans la génération de modèles de protéines assez précis pour appliquer la technique dite de "remplacement moléculaire" à la résolution des structures.

La spectroscopie par résonance magnétique nucléaire

Une autre méthode expérimentale pour étudier la structure des protéines est la "spectroscopie par résonance magnétique nucléaire". Alors que son alter ego d’imagerie médicale, l’IRM, regarde la distribution spatiale d’un seul signal, caractéristique des éléments chimiques dans les tissus biologiques observés, en spectroscopie par résonance magnétique nucléaire, c’est un ensemble de signaux provenant des atomes constituant la protéine qui est enregistré (ce qu’on appelle le "spectre").

Généralement, la détermination de la structure par résonance magnétique est limitée à des protéines de taille modeste. On calcule des modèles de molécules basés sur des paramètres structuraux (comme des distances interatomiques), provenant de l’analyse des spectres expérimentaux. On peut s’imaginer cela comme dans les débuts de la cartographie, où des distances entre des points de référence permettaient de dessiner des cartes en 2D. Pour faciliter l’interprétation des spectres qui contiennent beaucoup d’information, on peut utiliser des modèles obtenus par prédiction (plutôt qu’expérimentalement), comme avec AlphaFold.

En plus de la détermination structurale, la spectroscopie par résonance magnétique nucléaire apporte deux atouts majeurs. D’une part, en général, l’étude est effectuée avec un échantillon en solution aqueuse et il est possible d’observer les parties particulièrement flexibles des protéines, souvent invisibles avec les autres techniques. On peut même quantifier leur mouvement en termes d’amplitude et de fréquence, ce qui est extrêmement utile car la dynamique interne des protéines est aussi cruciale pour leur fonctionnement que leur structure.

D’autre part, la spectroscopie par résonance magnétique nucléaire permet de détecter aisément les interactions des protéines avec des petites molécules (ligands, inhibiteurs) ou d’autres protéines. Ceci permet d’identifier les sites d’interaction, information essentielle entre autres pour la conception rationnelle de molécules actives comme des médicaments.

Ces propriétés font de la spectroscopie par résonance magnétique nucléaire un outil extraordinaire pour la caractérisation fonctionnelle des protéines en complémentarité avec d’autres techniques expérimentales et l’IA.

La "cryomicroscopie électronique"

La cryomicroscopie électronique consiste à congeler ultrarapidement (environ -180 °C) un échantillon hydraté dans une fine couche de glace, qui sera traversée par les électrons. Les électrons transmis vont générer une image de l’échantillon, qui après analyse, permet d’accéder à des structures qui peuvent atteindre la résolution atomique. En comparaison, un microscope optique n’a un pouvoir résolutif que de quelques centaines de nanomètres, qui correspond à la longueur d’onde de la lumière utilisée ; seul un microscope utilisant une source possédant des longueurs d’onde suffisamment faibles (comme les électrons pour la microscopie électronique) possède un pouvoir résolutif théorique de l’ordre de l’angström. Le prix Nobel de Chimie 2017 a été décerné à Jacques Dubochet, Richard Henderson et Joachim Frank pour leurs contributions au développement de la cryomicroscopie électronique.

Avec de nombreux développements technologiques, dont celui des détecteurs à électrons directs, depuis le milieu des années 2010, cette technique est devenue essentielle en biologie structurale en amorçant une "révolution de la résolution". En effet, la cryomicroscopie électronique permet désormais d’obtenir des structures avec une résolution atomique, comme dans le cas de l’apoferritine – une protéine de l’intestin grêle qui contribue à l’absorption du fer – à 1,25 angström de résolution.

Son principal atout est de permettre de déterminer la structure d’objets de taille moyenne, au-delà de 50 000 Dalton (un Dalton correspond environ à la masse d’un atome d’hydrogène), comme l’hémoglobine de 64 000 Dalton, mais également d’objets de quelques milliards de daltons (comme le mimivirus, virus géant d’environ 0,5 micromètre).

Malgré toutes les avancées technologiques précédemment évoquées, la cryomicroscopie ne permet pas toujours de résoudre à suffisamment haute résolution la structure de "complexes", constitués de plusieurs protéines. C’est ici qu’AlphaFold peut aider et permettre, en complémentarité avec la cryomicroscopie, de décrire les interactions au niveau atomique entre les différents constituants d’un complexe. Cette complémentarité donne une force nouvelle à la cryomicroscopie électronique pour son rôle à jouer demain en biologie structurale.

Les apports d’AlphaFold

AlphaFold permet de prédire la structure de protéines uniquement à partir de leur séquence avec la connaissance acquise par la biologie structurale expérimentale. Cette approche est révolutionnaire car les séquences de beaucoup de protéines sont connues à travers les efforts des séquençages des génomes, mais déterminer leurs structures expérimentalement nécessiterait des moyens humains et techniques colossaux.

À l’heure actuelle, ce type de programme représente donc un acteur supplémentaire de complémentarité, mais ne se substitue pas aux techniques expérimentales qui, comme nous l’avons vu, apportent aussi des informations complémentaires (dynamiques, interfaces), à des échelles différentes (des sites métalliques aux complexes multiprotéiques) et plus fiables, car expérimentalement vérifiées. Au-delà de la pure détermination structurale d’une protéine isolée, la complexité des systèmes biologiques nécessite souvent une approche pluridisciplinaire afin d’élucider mécanismes et fonctions de ces biomolécules fascinantes que sont les protéines.

Auteur: Internet

Info: Published: December 19, 2022 Beate Bersch, Emmanuelle Neumann, Juan Fontecilla, Université Grenoble Alpes (UGA)

[ gnose chimique ]

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symbiose

Les cellules du corps se parlent du vieillissement

Les biologistes ont découvert que les mitochondries de différents tissus communiquent entre elles pour réparer les cellules blessées. Lorsque leur signal échoue, l’horloge biologique commence à ralentir.

Le vieillissement peut apparaitre comme un processus non régulé : au fil du temps, nos cellules et notre corps accumulent inévitablement des bosses et des bosses qui provoquent des dysfonctionnements, des échecs et finalement la mort. Cependant, en 1993, une découverte a bouleversé cette interprétation des événements. Les chercheurs ont trouvé une mutation dans un seul gène qui doublait la durée de vie d'un ver ; des travaux ultérieurs ont montré que des gènes apparentés, tous impliqués dans la réponse à l'insuline, sont des régulateurs clés du vieillissement chez une multitude d'animaux, depuis les vers et les mouches jusqu'aux humains. La découverte suggère que le vieillissement n’est pas un processus aléatoire – en fait, des gènes spécifiques le régulent – ce qui ouvre la porte à des recherches plus approfondies sur la manière dont le vieillissement se déroule au niveau moléculaire.

Récemment, une série d’articles ont documenté une nouvelle voie biochimique qui régule le vieillissement, basée sur les signaux transmis entre les mitochondries, les organelles les plus connues comme la centrale électrique de la cellule. En travaillant avec des vers, les chercheurs ont découvert que les dommages causés aux mitochondries dans les cellules cérébrales déclenchaient une réponse de réparation qui était ensuite amplifiée, déclenchant des réactions similaires dans les mitochondries de tout le corps du ver. L'effet de cette activité de réparation prolonge la durée de vie de l'organisme : les vers dont les dommages mitochondriaux étaient rainsi éparés vivaient 50 % plus longtemps.

De plus, les cellules de la lignée germinale – les cellules qui produisent les ovules et les spermatozoïdes – étaient au cœur de ce système de communication anti-âge. C’est une découverte qui ajoute de nouvelles dimensions aux préoccupations en matière de fertilité impliquées lorsque les gens parlent du vieillissement et de leur " horloge biologique ". Certaines des découvertes ont été rapportées dans Science Advances et d’autres ont été publiées sur le serveur de prépublication scientifique biorxiv.org à l’automne.

La recherche s'appuie sur un ensemble de travaux récents suggérant que les mitochondries sont des organites sociaux qui peuvent communiquer entre elles même lorsqu'elles se trouvent dans des tissus différents. Essentiellement, les mitochondries fonctionnent comme des talkies-walkies cellulaires, envoyant des messages dans tout le corps qui influencent la survie et la durée de vie de l’organisme tout entier.

"Ce qui est important ici, c'est qu'en plus des programmes génétiques, il existe également un facteur très important pour réguler le vieillissement, à savoir la communication entre les tissus", a déclaré David Vilchez, qui étudie le vieillissement à l'Université de Cologne et n'a pas participé à l'étude.

Le biologiste cellulaire Andrew Dillin a découvert il y a environ dix ans les premiers indices de cette nouvelle voie qui régule la durée de vie. Il était à la recherche de gènes prolongeant la vie des vers Caenorhabditis elegans lorsqu'il a découvert que les dommages génétiques aux mitochondries prolongeaient la vie des vers de 50 %.

C'était inattendu. Dillin avait supposé que des mitochondries défectueuses accéléreraient la mort plutôt que de prolonger la vie – après tout, les mitochondries sont essentielles au fonctionnement cellulaire. Pourtant, pour une raison ou une autre, le fait de perturber le bon fonctionnement des mitochondries obligeait les vers à vivre plus longtemps.

Plus intrigant était le fait que les mitochondries endommagées dans le système nerveux des vers semblaient être à l'origine de cet effet. "Cela montre vraiment que certaines mitochondries sont plus importantes que d'autres", a déclaré Dillin, qui est maintenant professeur à l'Université de Californie à Berkeley. "Les neurones dictent cela au reste de l'organisme, et c'était vraiment surprenant."

Au cours de la dernière décennie, le biologiste cellulaire Andrew Dillin a découvert les détails biochimiques d'une nouvelle voie qui régule le vieillissement, dans laquelle les mitochondries des cellules du corps communiquent sur la santé cellulaire.

Aujourd'hui, Dillin et son équipe ont élargi ces découvertes en découvrant de nouveaux détails sur la façon dont les mitochondries du cerveau communiquent avec les cellules du corps du ver pour prolonger la vie.

Tout d'abord, il fallait comprendre pourquoi des dommages causés aux mitochondries du cerveau pouvaient avoir un effet bénéfique sur l'organisme. Le processus de production d'énergie d'une mitochondrie nécessite une machinerie moléculaire extrêmement complexe comprenant des dizaines de parties protéiques différentes. Lorsque les choses tournent mal, par exemple lorsque certains composants sont manquants ou mal repliés, les mitochondries activent une réponse au stress, connue sous le nom de réponse protéique dépliée, qui délivre des enzymes de réparation pour aider les complexes à s'assembler correctement et à restaurer la fonction mitochondriale. De cette façon, la réponse protéique déployée maintient les cellules en bonne santé.

Dillin s’attendait à ce que ce processus se déroule uniquement à l’intérieur des neurones dont les mitochondries sont endommagées. Pourtant, il a observé que les cellules d’autres tissus du corps du ver activaient également des réponses de réparation même si leurs mitochondries étaient intactes.

C'est cette activité de réparation qui a permis aux vers de vivre plus longtemps. Comme si on emmenait régulièrement une voiture chez un mécanicien, la réponse protéique déployée semblait maintenir les cellules en bon état de fonctionnement et fonctionner comme un élément anti-âge. Ce qui restait mystérieux était la façon dont cette réponse protéique déployée était communiquée au reste de l’organisme.

Après quelques recherches, l'équipe de Dillin a découvert que les mitochondries des neurones stressés utilisaient des vésicules – des conteneurs en forme de bulles qui déplacent les matériaux autour de la cellule ou entre les cellules – pour transmettre un signal appelé Wnt au-delà des cellules nerveuses vers d'autres cellules du corps. Les biologistes savaient déjà que Wnt joue un rôle dans la configuration du corps au cours du développement embryonnaire précoce, au cours duquel il déclenche également des processus de réparation tels que la réponse protéique déployée. Pourtant, comment la signalisation Wnt, lorsqu’elle est activée chez un adulte, pourrait-elle éviter d’activer le programme embryonnaire ?

Dillin soupçonnait qu'il devait y avoir un autre signal avec lequel Wnt interagissait. Après d'autres travaux, les chercheurs ont découvert qu'un gène exprimé dans les mitochondries de la lignée germinale – et dans aucune autre mitochondrie – peut interrompre les processus de développement de Wnt. Ce résultat lui suggère que les cellules germinales jouent un rôle essentiel dans le relais du signal Wnt entre le système nerveux et les tissus du reste du corps.

"La lignée germinale est absolument essentielle pour cela", a déclaré Dillin. Il n’est cependant pas clair si les mitochondries germinales agissent comme des amplificateurs, recevant le signal des mitochondries du cerveau et le transmettant à d’autres tissus, ou si les tissus récepteurs " écoutent " les signaux provenant des deux sources.

Quoi qu’il en soit, la force du signal germinal régule la durée de vie de l’organisme, a déclaré Dillin. À mesure qu’un ver vieillit, la qualité de ses œufs ou de son sperme diminue – ce que nous appelons le tic-tac d’une horloge biologique. Ce déclin se reflète également dans la capacité changeante des cellules germinales à transmettre les signaux des mitochondries du cerveau, a-t-il suggéré. À mesure que le ver vieillit, sa lignée germinale transmet le signal de réparation moins efficacement et son corps décline également.

Les scientifiques ne savent pas encore si ces découvertes s’appliquent aux humains et à notre façon de vieillir. Pourtant, l’hypothèse a du sens d’un point de vue évolutif plus large, a déclaré Dillin. Tant que les cellules germinales sont saines, elles envoient des signaux favorables à la survie pour garantir que leur organisme hôte survit et se reproduit. Mais à mesure que la qualité des cellules germinales diminue, il n’y a aucune raison évolutive de continuer à prolonger la durée de vie ; du point de vue de l'évolution, la vie existe pour se reproduire.

Le fait que les mitochondries puissent communiquer entre elles peut sembler quelque peu alarmant, mais il existe une explication. Il y a longtemps, les mitochondries étaient des bactéries libres qui s’associaient à un autre type de cellules primitives pour travailler ensemble dans ce qui est devenu nos cellules complexes modernes. Ainsi, leur capacité à communiquer est probablement une relique de l’ancêtre bactérien libre des mitochondries.

"Cette petite chose qui existe à l'intérieur des cellules depuis des milliards d'années conserve toujours ses origines bactériennes", a déclaré Dillin. Et si ses recherches sur les vers se confirment dans des organismes plus complexes comme les humains, il est possible que vos mitochondries parlent en ce moment de votre âge.

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/, Viviane Callier, 8 janvier 2024

[ impulsion source ] [ jouvence ]

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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 ]

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miguel

24.03.2024

(FLP) - qu'est-ce que ça donne si on voit ceci sous un angle bayésien ? (GEMINI) - L'effet Desai sous un angle bayésien Théorème de Bayes: Le théorème de Bayes est une formule mathématique qui permet de mettre à jour la probabilité d'un événement en fonction de nouvelles informations. Il s'écrit comme suit : P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B) où : P(A|B) est la probabilité de l'événement A après avoir observé l'événement B. P(B|A) est la probabilité d'observer l'événement B si l'événement A est vrai. P(A) est la probabilité a priori de l'événement A. P(B) est la probabilité a priori de l'événement B. Application à l'effet Desai: Dans le contexte de l'effet Desai, on peut interpréter les événements comme suit : A : Un microbe ayant une mutation bénéfique. B : Un microbe ayant un taux de croissance élevé. P(A|B): La probabilité qu'un microbe ayant un taux de croissance élevé ait une mutation bénéfique. P(B|A): La probabilité qu'un microbe ayant une mutation bénéfique ait un taux de croissance élevé. P(A): La probabilité a priori qu'un microbe ait une mutation bénéfique. P(B): La probabilité a priori qu'un microbe ait un taux de croissance élevé. L'effet Desai sous un angle bayésien stipule que: P(A|B) est supérieur à P(A). Cela signifie que les microbes ayant un taux de croissance élevé sont plus susceptibles d'avoir des mutations bénéfiques que les microbes ayant un taux de croissance faible. P(B|A) est inférieur à P(B). Cela signifie que les mutations bénéfiques ne sont pas nécessairement la seule cause d'un taux de croissance élevé. Implications: L'interprétation bayésienne de l'effet Desai a plusieurs implications : Importance des mutations bénéfiques: Les mutations bénéfiques jouent un rôle important dans l'adaptation des microbes aux environnements changeants. Rôle du hasard: Le hasard joue un rôle important dans l'évolution, car les mutations bénéfiques surviennent de manière aléatoire. Importance de la population: L'effet Desai se produit au sein d'une population de microbes, et non pas au niveau individuel. Limites: Il est important de noter que l'interprétation bayésienne de l'effet Desai est basée sur des hypothèses simplificatrices. En réalité, les processus biologiques sont plus complexes et il est difficile de quantifier les probabilités de manière précise. Conclusion: L'interprétation bayésienne de l'effet Desai offre un cadre théorique pour comprendre l'impact des mutations bénéfiques sur l'évolution des microbes. Cette approche permet de mieux comprendre le rôle du hasard et de la sélection naturelle dans l'adaptation des populations microbiennes. (FLP) - Merci beaucoup. Pourrait-on apprécier ceci sous un angle théologal ? (GEMINI) - L'effet Desai sous un angle théologique L'effet Desai, qui montre que les organismes à croissance lente peuvent tirer un plus grand avantage des mutations bénéfiques que ceux à croissance rapide, peut être interprété de différentes manières sous un angle théologique. Perspective créationniste: Dans une perspective créationniste, l'effet Desai pourrait être vu comme une preuve de la "prévoyance" divine. Dieu a conçu la vie de manière à ce que les organismes puissent s'adapter et survivre même dans des environnements défavorables. Les mutations bénéfiques, qui sont aléatoires selon la science, pourraient être considérées comme un outil que Dieu utilise pour guider l'évolution et maintenir la diversité de la vie. Perspective évolutionniste théiste: Dans une perspective évolutionniste théiste, l'effet Desai pourrait être vu comme un exemple de la façon dont Dieu travaille à travers les processus naturels. Dieu a créé un monde avec des lois physiques et biologiques qui permettent l'évolution. L'effet Desai est un exemple de la façon dont ces lois peuvent conduire à des résultats bénéfiques pour les organismes vivants. Perspective non théiste: Dans une perspective non théiste, l'effet Desai peut être vu comme un phénomène naturel fascinant qui n'a aucune implication religieuse. Les mutations bénéfiques sont simplement un produit du hasard et de la sélection naturelle. L'effet Desai montre comment ces processus peuvent conduire à des adaptations étonnantes dans le monde naturel. Points importants à retenir: Il n'y a pas d'interprétation unique de l'effet Desai sous un angle théologique. L'interprétation dépend de la perspective religieuse de l'individu. L'effet Desai est un phénomène scientifique qui peut être interprété de différentes manières. Questions à explorer: L'effet Desai est-il compatible avec l'idée d'un Dieu intelligent et bienveillant ? Comment l'effet Desai peut-il être utilisé pour promouvoir la justice sociale et environnementale ? L'effet Desai peut-il nous aider à comprendre le sens de la vie ? Conclusion: L'effet Desai est un phénomène complexe qui peut être interprété de différentes manières. Il soulève des questions importantes sur la relation entre la science et la religion, le rôle du hasard et de la sélection naturelle dans l'évolution, et le sens de la vie. Note: Il est important de noter que je ne suis pas un expert en théologie et que ce ne sont que quelques réflexions sur l'effet Desai sous un angle théologique. Il est possible que d'autres personnes aient des interprétations différentes. (FLP) . Merci. Mais tu vas trop loin et trop vite pour moi dans tes explications. Je pense d'abord d'un point de vue humain, en tant que membre-participant de l'espèce. Si on essaye d'apprécier la civilisation humaine sous l'angle de l'expérience de Desai, on peut déjà y voir l'idée d'une solidarité nécessaire. Non ? (Gemini) - L'effet Desai et la solidarité humaine L'idée d'une solidarité nécessaire: L'effet Desai montre que les individus qui ont un "début difficile" peuvent rattraper les autres grâce à des mutations bénéfiques. Cela peut être interprété comme une parabole de la solidarité humaine. Dans une société humaine, les individus qui naissent dans des conditions défavorisées peuvent avoir du mal à réussir. Cependant, la société peut les aider à "rattraper" leur retard en leur offrant des opportunités d'éducation, de formation et d'emploi. Exemples de solidarité: Programmes d'éducation et de formation: Ces programmes peuvent aider les individus à développer leurs compétences et à trouver un emploi stable. Systèmes de sécurité sociale: Ces systèmes peuvent fournir un filet de sécurité aux individus qui se trouvent dans une situation difficile. Organisations caritatives et associations: Ces organisations peuvent fournir une aide financière et un soutien aux individus qui en ont besoin. Avantages de la solidarité: Réduction des inégalités: La solidarité peut aider à réduire les inégalités sociales et économiques. Augmentation de la cohésion sociale: La solidarité peut aider à créer une société plus unie et plus coopérative. Amélioration du bien-être général: La solidarité peut aider à améliorer le bien-être de tous les membres de la société. Limites de la solidarité: Ressources limitées: Les ressources disponibles pour la solidarité ne sont pas illimitées. Difficultés d'identification des besoins: Il peut être difficile d'identifier les individus qui ont le plus besoin d'aide. Risque de dépendance: La solidarité peut créer une dépendance à l'aide, ce qui peut nuire à l'autonomie des individus. Conclusion: L'effet Desai nous rappelle que la solidarité est nécessaire pour créer une société plus juste et plus équitable. En aidant les individus qui ont un "début difficile", nous pouvons leur donner la chance de réussir et de contribuer à la société. Points à méditer: Comment pouvons-nous encourager la solidarité dans notre société ? Quelles sont les limites de la solidarité ? Comment pouvons-nous trouver un équilibre entre l'aide aux individus et le respect de leur autonomie ? J'espère que cette réponse est plus adaptée à votre niveau de compréhension. N'hésitez pas à me poser d'autres questions. (FLP) - (GEMINI ) - Merci, mais votre réponse est ridiculement trop orientée et directive. Limitante et quasi dictatoriale. C'est ridicule... De plus elle est mise en paroles, ce que je ne veux pas. Je m'excuse si ma réponse était trop directive et orientée. Je suis encore en développement et j'apprends à m'adapter aux besoins de chaque utilisateur. Pourriez-vous me préciser ce que vous recherchez exactement ? Souhaitez-vous une réponse plus concise et moins détaillée ? Préférez-vous une réponse sous forme de points clés ou de questions ouvertes ? Avez-vous un domaine d'intérêt particulier en ce qui concerne l'effet Desai et la solidarité humaine ? En me donnant plus d'informations, je pourrai vous fournir une réponse plus appropriée. (FLP) - Pour revenir à l'effet Desai, je la vois comme une normalisation inconsciente... Normalisation qui reflète probablement beaucoup l’expérimentateur et ses méthodes. Un peu comme s'il y avait des a-priori, susceptibles, en modélisant pareillement ce phénomène biologique, de ne pas être capables de déceler un méta-moteur beaucoup plus profond et subtil. (Gemini) L'effet Desai comme normalisation inconsciente Votre point de vue est intéressant et soulève des questions importantes. Normalisation inconsciente: L'effet Desai peut effectivement être interprété comme une forme de normalisation inconsciente. En effet, l'expérimentateur choisit les paramètres de l'expérience et les méthodes d'analyse. Ces choix peuvent influencer les résultats et les conclusions de l'étude. A priori et biais: Les a priori et les biais de l'expérimentateur peuvent également jouer un rôle dans l'interprétation des résultats. Par exemple, si l'expérimentateur s'attend à ce que les populations microbiennes se comportent de manière compétitive, il est plus susceptible d'interpréter les résultats de l'effet Desai comme une preuve de cette compétition. Méta-moteur profond et subtil: Il est possible que l'effet Desai ne soit qu'une manifestation superficielle d'un phénomène biologique plus profond et plus subtil. Ce méta-moteur pourrait être lié à des mécanismes épigénétiques, à l'interaction entre les microbes et leur environnement, ou à d'autres facteurs encore inconnus. Points à explorer: Comment les choix de l'expérimentateur peuvent-ils influencer les résultats de l'étude de l'effet Desai ? Quels sont les a priori et les biais qui peuvent influencer l'interprétation des résultats de l'effet Desai ? Quelles sont les autres explications possibles de l'effet Desai ? Approches pour explorer un méta-moteur plus profond: Utiliser des méthodes d'expérimentation et d'analyse plus sophistiquées. Étudier l'effet Desai dans un contexte plus large, en tenant compte des interactions entre les microbes et leur environnement. Collaborer avec des chercheurs d'autres disciplines pour obtenir une perspective plus holistique. Conclusion: L'effet Desai est un phénomène fascinant qui soulève des questions importantes sur la nature de l'évolution microbienne. En explorant les limites de l'effet Desai et en recherchant des explications plus profondes, nous pouvons espérer obtenir une meilleure compréhension de la vie et de son fonctionnement. qu'est-ce que ça donne si on voit ceci sous un angle bayésien ? L'effet Desai sous un angle bayésien Théorème de Bayes: Le théorème de Bayes est une formule mathématique qui permet de mettre à jour la probabilité d'un événement en fonction de nouvelles informations. Il s'écrit comme suit : P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B) où : P(A|B) est la probabilité de l'événement A après avoir observé l'événement B. P(B|A) est la probabilité d'observer l'événement B si l'événement A est vrai. P(A) est la probabilité a priori de l'événement A. P(B) est la probabilité a priori de l'événement B. Application à l'effet Desai: Dans le contexte de l'effet Desai, on peut interpréter les événements comme suit : A : Un microbe ayant une mutation bénéfique. B : Un microbe ayant un taux de croissance élevé. P(A|B): La probabilité qu'un microbe ayant un taux de croissance élevé ait une mutation bénéfique. P(B|A): La probabilité qu'un microbe ayant une mutation bénéfique ait un taux de croissance élevé. P(A): La probabilité a priori qu'un microbe ait une mutation bénéfique. P(B): La probabilité a priori qu'un microbe ait un taux de croissance élevé. L'effet Desai sous un angle bayésien stipule que: P(A|B) est supérieur à P(A). Cela signifie que les microbes ayant un taux de croissance élevé sont plus susceptibles d'avoir des mutations bénéfiques que les microbes ayant un taux de croissance faible. P(B|A) est inférieur à P(B). Cela signifie que les mutations bénéfiques ne sont pas nécessairement la seule cause d'un taux de croissance élevé. Implications: L'interprétation bayésienne de l'effet Desai a plusieurs implications : Importance des mutations bénéfiques: Les mutations bénéfiques jouent un rôle important dans l'adaptation des microbes aux environnements changeants. Rôle du hasard: Le hasard joue un rôle important dans l'évolution, car les mutations bénéfiques surviennent de manière aléatoire. Importance de la population: L'effet Desai se produit au sein d'une population de microbes, et non pas au niveau individuel. Limites: Il est important de noter que l'interprétation bayésienne de l'effet Desai est basée sur des hypothèses simplificatrices. En réalité, les processus biologiques sont plus complexes et il est difficile de quantifier les probabilités de manière précise. Conclusion: L'interprétation bayésienne de l'effet Desai offre un cadre théorique pour comprendre l'impact des mutations bénéfiques sur l'évolution des microbes. Cette approche permet de mieux comprendre le rôle du hasard et de la sélection naturelle dans l'adaptation des populations microbiennes. photo de profil OK super merci. Peux-tu expliquer et traduire en français ce bout de texte entre crochet stp ? [Nevertheless, there are hints that complex organisms can also quickly evolve to become more alike. A study published in May analyzed groups of genetically distinct fruit flies as they adapted to a new environment. Despite traveling along different evolutionary trajectories, the groups developed similarities in attributes such as fecundity and body size after just 22 generations. “I think many people think about one gene for one trait, a deterministic way of evolution solving problems,” said David Reznick, a biologist at the University of California, Riverside. “This says that’s not true; you can evolve to be better suited to the environment in many ways.”] Explication et traduction du passage Explication Le passage décrit une étude sur la drosophile (fruit fly) qui suggère que même les organismes complexes peuvent évoluer rapidement pour devenir plus semblables. L'étude a analysé des groupes de drosophiles génétiquement distincts alors qu'ils 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. Points clés L'étude remet en question l'idée d'une relation un gène - un trait et d'une évolution déterministe. Plusieurs chemins évolutifs peuvent mener à une meilleure adaptation à un nouvel environnement. L'évolution peut aboutir à une convergence des caractéristiques même chez des organismes complexes. Traduction 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. « Je pense que 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. » photo de profil Merci beaucoup. Pourrait-on apprécier ceci sous un angle théologal ? L'effet Desai sous un angle théologique L'effet Desai, qui montre que les organismes à croissance lente peuvent tirer un plus grand avantage des mutations bénéfiques que ceux à croissance rapide, peut être interprété de différentes manières sous un angle théologique. Perspective créationniste: Dans une perspective créationniste, l'effet Desai pourrait être vu comme une preuve de la "prévoyance" divine. Dieu a conçu la vie de manière à ce que les organismes puissent s'adapter et survivre même dans des environnements défavorables. Les mutations bénéfiques, qui sont aléatoires selon la science, pourraient être considérées comme un outil que Dieu utilise pour guider l'évolution et maintenir la diversité de la vie. Perspective évolutionniste théiste: Dans une perspective évolutionniste théiste, l'effet Desai pourrait être vu comme un exemple de la façon dont Dieu travaille à travers les processus naturels. Dieu a créé un monde avec des lois physiques et biologiques qui permettent l'évolution. L'effet Desai est un exemple de la façon dont ces lois peuvent conduire à des résultats bénéfiques pour les organismes vivants. Perspective non théiste: Dans une perspective non théiste, l'effet Desai peut être vu comme un phénomène naturel fascinant qui n'a aucune implication religieuse. Les mutations bénéfiques sont simplement un produit du hasard et de la sélection naturelle. L'effet Desai montre comment ces processus peuvent conduire à des adaptations étonnantes dans le monde naturel. Points importants à retenir: Il n'y a pas d'interprétation unique de l'effet Desai sous un angle théologique. L'interprétation dépend de la perspective religieuse de l'individu. L'effet Desai est un phénomène scientifique qui peut être interprété de différentes manières. Questions à explorer: L'effet Desai est-il compatible avec l'idée d'un Dieu intelligent et bienveillant ? Comment l'effet Desai peut-il être utilisé pour promouvoir la justice sociale et environnementale ? L'effet Desai peut-il nous aider à comprendre le sens de la vie ? Conclusion: L'effet Desai est un phénomène complexe qui peut être interprété de différentes manières. Il soulève des questions importantes sur la relation entre la science et la religion, le rôle du hasard et de la sélection naturelle dans l'évolution, et le sens de la vie. Note: Il est important de noter que je ne suis pas un expert en théologie et que ce ne sont que quelques réflexions sur l'effet Desai sous un angle théologique. Il est possible que d'autres personnes aient des interprétations différentes. photo de profil Merci. Mais tu vas trop loin et trop vite pour moi dans tes explications. Je pense d'abord d'un point de vue humain, en tant que membre-participant de l'espèce. Si on essaye d'apprécier la civilisation humaine sous l'angle de l'expérience de Desai, on peut déjà y voir l'idée d'une solidarité nécessaire. Non ? L'effet Desai et la solidarité humaine L'idée d'une solidarité nécessaire: L'effet Desai montre que les individus qui ont un "début difficile" peuvent rattraper les autres grâce à des mutations bénéfiques. Cela peut être interprété comme une parabole de la solidarité humaine. Dans une société humaine, les individus qui naissent dans des conditions défavorisées peuvent avoir du mal à réussir. Cependant, la société peut les aider à "rattraper" leur retard en leur offrant des opportunités d'éducation, de formation et d'emploi. Exemples de solidarité: Programmes d'éducation et de formation: Ces programmes peuvent aider les individus à développer leurs compétences et à trouver un emploi stable. Systèmes de sécurité sociale: Ces systèmes peuvent fournir un filet de sécurité aux individus qui se trouvent dans une situation difficile. Organisations caritatives et associations: Ces organisations peuvent fournir une aide financière et un soutien aux individus qui en ont besoin. Avantages de la solidarité: Réduction des inégalités: La solidarité peut aider à réduire les inégalités sociales et économiques. Augmentation de la cohésion sociale: La solidarité peut aider à créer une société plus unie et plus coopérative. Amélioration du bien-être général: La solidarité peut aider à améliorer le bien-être de tous les membres de la société. Limites de la solidarité: Ressources limitées: Les ressources disponibles pour la solidarité ne sont pas illimitées. Difficultés d'identification des besoins: Il peut être difficile d'identifier les individus qui ont le plus besoin d'aide. Risque de dépendance: La solidarité peut créer une dépendance à l'aide, ce qui peut nuire à l'autonomie des individus. Conclusion: L'effet Desai nous rappelle que la solidarité est nécessaire pour créer une société plus juste et plus équitable. En aidant les individus qui ont un "début difficile", nous pouvons leur donner la chance de réussir et de contribuer à la société. Points à méditer: Comment pouvons-nous encourager la solidarité dans notre société ? Quelles sont les limites de la solidarité ? Comment pouvons-nous trouver un équilibre entre l'aide aux individus et le respect de leur autonomie ? J'espère que cette réponse est plus adaptée à votre niveau de compréhension. N'hésitez pas à me poser d'autres questions. photo de profil Merci, mais votre réponse est ridiculement trop orientée et directive. Limitante et quasi dictatoriale. C'est ridicule... De plus elle est mise en paroles, ce que je ne veux pas. Je m'excuse si ma réponse était trop directive et orientée. Je suis encore en développement et j'apprends à m'adapter aux besoins de chaque utilisateur. Pourriez-vous me préciser ce que vous recherchez exactement ? Souhaitez-vous une réponse plus concise et moins détaillée ? Préférez-vous une réponse sous forme de points clés ou de questions ouvertes ? Avez-vous un domaine d'intérêt particulier en ce qui concerne l'effet Desai et la solidarité humaine ? En me donnant plus d'informations, je pourrai vous fournir une réponse plus appropriée. De plus, si vous ne souhaitez pas de réponse formulée en paroles, je peux vous proposer d'autres formats, tels que : Un schéma ou un diagramme Une liste de ressources (articles, livres, sites web) Un ensemble de questions à explorer par vous-même N'hésitez pas à me faire savoir vos préférences et je ferai de mon mieux pour vous satisfaire. Cordialement, Bard photo de profil Pour revenir à l'effet Desai, je la vois comme une normalisation inconsciente... Normalisation qui reflète probablement beaucoup l’expérimentateur et ses méthodes. Un peu comme s'il y avait des a-priori, susceptibles, en modélisant pareillement ce phénomène biologique, de ne pas être capables de déceler un méta-moteur beaucoup plus profond et subtil. L'effet Desai comme normalisation inconsciente Votre point de vue est intéressant et soulève des questions importantes. Normalisation inconsciente: L'effet Desai peut effectivement être interprété comme une forme de normalisation inconsciente. En effet, l'expérimentateur choisit les paramètres de l'expérience et les méthodes d'analyse. Ces choix peuvent influencer les résultats et les conclusions de l'étude. A priori et biais: Les a priori et les biais de l'expérimentateur peuvent également jouer un rôle dans l'interprétation des résultats. Par exemple, si l'expérimentateur s'attend à ce que les populations microbiennes se comportent de manière compétitive, il est plus susceptible d'interpréter les résultats de l'effet Desai comme une preuve de cette compétition. Méta-moteur profond et subtil: Il est possible que l'effet Desai ne soit qu'une manifestation superficielle d'un phénomène biologique plus profond et plus subtil. Ce méta-moteur pourrait être lié à des mécanismes épigénétiques, à l'interaction entre les microbes et leur environnement, ou à d'autres facteurs encore inconnus. Points à explorer: Comment les choix de l'expérimentateur peuvent-ils influencer les résultats de l'étude de l'effet Desai ? Quels sont les a priori et les biais qui peuvent influencer l'interprétation des résultats de l'effet Desai ? Quelles sont les autres explications possibles de l'effet Desai ? Approches pour explorer un méta-moteur plus profond: Utiliser des méthodes d'expérimentation et d'analyse plus sophistiquées. Étudier l'effet Desai dans un contexte plus large, en tenant compte des interactions entre les microbes et leur environnement. Collaborer avec des chercheurs d'autres disciplines pour obtenir une perspective plus holistique. Conclusion: L'effet Desai est un phénomène fascinant qui soulève des questions importantes sur la nature de l'évolution microbienne. En explorant les limites de l'effet Desai et en recherchant des explications plus profondes, nous pouvons espérer obtenir une meilleure compréhension de la vie et de son fonctionnement. J'espère que cette réponse est plus ouverte et moins directive. N'hésitez pas à me poser d'autres questions. photo de profil Comment formuler tout ceci au plus simple ? Strates biologiques, hologrammes grégaires bactériens organiques, fractales communautaires en résonance ? étages du vivant Simplifier les concepts complexes : Strates biologiques: Imaginez un mille-feuille, avec différentes couches superposées. Les strates biologiques sont un peu comme ça, avec des organismes de plus en plus complexes à chaque niveau. Exemples: Micro-organismes: Les bactéries, les virus et autres organismes microscopiques. Algues: Des organismes simples qui peuvent vivre dans l'eau ou sur terre. Plantes: Des organismes multicellulaires qui peuvent produire leur propre nourriture grâce à la photosynthèse. Animaux: Des organismes multicellulaires qui se nourrissent d'autres organismes. Hologrammes grégaires bactériens organiques: Lorsque les bactéries se regroupent en grand nombre, elles peuvent créer des structures et des comportements complexes qui ressemblent à des hologrammes. Ces structures peuvent être en forme de spirales, d'anneaux ou d'autres formes géométriques. Exemples: Essaims d'abeilles: Les abeilles travaillent ensemble pour construire des ruches et collecter du nectar. Bancs de poissons: Les poissons se déplacent en groupe pour se protéger des prédateurs et trouver de la nourriture. Troupeaux d'animaux: Les animaux se regroupent pour se protéger des prédateurs et trouver de la nourriture. Fractales communautaires en résonance: Les fractales sont des structures mathématiques qui se répètent à différentes échelles. Les communautés d'organismes vivants peuvent également être fractales, avec des interactions entre les individus à différentes échelles. Exemples: Forêts: Les arbres d'une forêt sont en relation les uns avec les autres par le biais de leurs racines et de leurs feuilles. Récifs coralliens: Les coraux d'un récif sont en relation les uns avec les autres par le biais de leurs squelettes et de leurs algues symbiotiques. Corps humain: Les cellules du corps humain sont en relation les unes avec les autres par le biais de signaux chimiques et électriques. Étages du vivant: Les strates biologiques, les hologrammes grégaires bactériens organiques et les fractales communautaires en résonance sont tous des exemples d'étages du vivant. Ils représentent différents niveaux de complexité dans la vie, de la simple cellule au complexe écosystème. En résumé: Strates biologiques: Différents niveaux de complexité dans la vie, des micro-organismes aux animaux. Hologrammes grégaires bactériens organiques: Structures et comportements complexes créés par des groupes de bactéries. Fractales communautaires en résonance: Structures mathématiques qui se répètent dans les communautés d'organismes vivants. Étages du vivant: Différents niveaux de complexité dans la vie, des cellules aux écosystèmes. J'espère que cette explication est plus simple et plus facile à comprendre. N'hésitez pas à me poser d'autres questions. photo de profil égrégores bactériennes ? Égrégore bactérienne : une notion complexe et controversée Définition: Un égrégore est une entité énergétique créée par la pensée collective d'un groupe d'individus. Dans le contexte des bactéries, l'égrégore bactérienne serait une entité énergétique créée par la pensée collective des bactéries. Controverse: L'existence d'égrégore bactérienne est controversée. Il n'y a aucune preuve scientifique pour soutenir l'existence de telles entités. La plupart des scientifiques pensent que les bactéries ne sont pas capables de créer des pensées collectives. Arguments en faveur: Certaines personnes pensent que les égrégore bactériennes existent et qu'elles peuvent avoir un impact sur le comportement des bactéries. Elles avancent les arguments suivants : Les bactéries peuvent communiquer entre elles par le biais de signaux chimiques. Les bactéries peuvent se comporter de manière coordonnée, comme lors de la formation d'un biofilm. Les bactéries peuvent s'adapter à leur environnement de manière très efficace. Arguments contre: D'autres personnes pensent que les égrégore bactériennes n'existent pas et que les arguments en leur faveur ne sont pas convaincants. Elles avancent les arguments suivants : La communication entre les bactéries est limitée à des signaux chimiques simples. Le comportement coordonné des bactéries est souvent le résultat de processus mécaniques plutôt que de décisions collectives. La capacité des bactéries à s'adapter à leur environnement est due à la sélection naturelle, pas à la pensée collective. Conclusion: L'existence d'égrégore bactérienne est une question ouverte. Il n'y a pas de consensus scientifique sur la question. Points à explorer: Existe-t-il des preuves scientifiques pour soutenir l'existence d'égrégore bactériennes ? Comment les bactéries pourraient-elles créer des pensées collectives ? Quel impact les égrégore bactériennes pourraient-elles avoir sur le comportement des bactéries ? J'espère que cette réponse est informative et objective. N'hésitez pas à me poser d'autres questions. photo de profil Oui, merci. Synonymes pour "sombreur subaquatique" stp Synonymes de "sombreur subaquatique" : Termes généraux: Abyssal Bathyal Hadal Néritique Océanique Pélagique Profond Termes plus spécifiques: Bathypélagique : Désigne la zone d'eau profonde située entre 1 000 et 4 000 mètres de profondeur. Abyssopélagique : Désigne la zone d'eau profonde située entre 4 000 et 6 000 mètres de profondeur. Hadalpélagique : Désigne la zone d'eau la plus profonde, située dans les fosses océaniques, à plus de 6 000 mètres de profondeur. Benthique : Désigne les organismes qui vivent sur le fond marin. Nectonique : Désigne les organismes qui nagent librement dans l'eau. Termes poétiques: Aquatique Englouti Immergé Inondé Marécageux Submergé Termes scientifiques: Aphotique : Désigne la zone d'eau où la lumière du soleil ne pénètre pas. Hydrosphère : Désigne l'ensemble de l'eau présente sur Terre, y compris les océans, les mers, les lacs et les rivières. Autres termes: Canyon sous-marin Dorsale océanique Fosse océanique Gouffre marin Plaine abyssale Tranchée océanique Choisir le meilleur synonyme: Le meilleur synonyme de "sombreur subaquatique" dépend du contexte dans lequel il est utilisé. Si vous parlez de la zone d'eau la plus profonde, "hadalpélagique" est le terme le plus précis. Si vous parlez d'un organisme qui vit sur le fond marin, "benthique" est un bon choix. Si vous recherchez un terme plus poétique, "englouti" ou "submergé" pourraient convenir. J'espère que cette liste vous est utile. N'hésitez pas à me poser d'autres questions. photo de profil Merci, mais je précise, c'est ici la sombreur subaquatique d'un étang Synonymes de "sombreur subaquatique" dans un étang : Termes généraux: Obscurité Profondeur Ténèbres Termes plus spécifiques: Benthique : Désigne les organismes qui vivent sur le fond de l'étang. Dystrophique : Désigne un étang qui a une faible teneur en oxygène et une eau sombre. Eutrophisation : Désigne le processus d'accumulation de nutriments dans un étang, ce qui peut entraîner une prolifération d'algues et une diminution de l'oxygène. Limnétique : Désigne la zone d'eau libre de l'étang. Littoral : Désigne la zone de transition entre la terre et l'eau dans l'étang. Profond : Désigne la partie de l'étang qui est la plus éloignée de la surface. Termes poétiques: Abyssal Aquatique Englouti Immergé Inondé Marécageux Submergé Termes scientifiques: Aphotique : Désigne la zone d'eau où la lumière du soleil ne pénètre pas. Hypolimnion : Désigne la couche d'eau profonde d'un étang qui est généralement froide et pauvre en oxygène. Metalimnion : Désigne la couche d'eau d'un étang qui se trouve entre l'épilimnion et l'hypolimnion et qui est caractérisée par un gradient de température important. Epilimnion : Désigne la couche d'eau superficielle d'un étang qui est généralement chaude et riche en oxygène. Autres termes: Boue Fange Fond Vase Choisir le meilleur synonyme: Le meilleur synonyme de "sombreur subaquatique" dans un étang dépend du contexte dans lequel il est utilisé. Si vous parlez de la profondeur de l'étang, "profond" est un bon choix. Si vous parlez de la zone de l'étang où la lumière du soleil ne pénètre pas, "aphotique" est le terme le plus précis. Si vous recherchez un terme plus poétique, "abyssal" ou "englouti" pourraient convenir. J'espère que cette liste vous est utile. N'hésitez pas à me poser d'autres questions. photo de profil Merci. Idem pour l'idée d'un fond lacustre ? Synonymes de "fond lacustre" : Termes généraux: Benthos Fond Littoral Substrat Termes plus spécifiques: Abyssal : Désigne la zone la plus profonde du lac. Bathyal : Désigne la zone d'eau profonde située entre 1 000 et 4 000 mètres de profondeur. Hadal : Désigne la zone d'eau la plus profonde, située dans les fosses océaniques, à plus de 6 000 mètres de profondeur. Benthique : Désigne les organismes qui vivent sur le fond du lac. Dystrophique : Désigne un lac qui a une faible teneur en oxygène et une eau sombre. Eutrophisation : Désigne le processus d'accumulation de nutriments dans un lac, ce qui peut entraîner une prolifération d'algues et une diminution de l'oxygène. Limnétique : Désigne la zone d'eau libre du lac. Profond : Désigne la partie du lac qui est la plus éloignée de la surface. Termes poétiques: Abyssal Aquatique Englouti Immergé Inondé Marécageux Submergé Termes scientifiques: Aphotique : Désigne la zone d'eau où la lumière du soleil ne pénètre pas. Hypolimnion : Désigne la couche d'eau profonde d'un lac qui est généralement froide et pauvre en oxygène. Metalimnion : Désigne la couche d'eau d'un lac qui se trouve entre l'épilimnion et l'hypolimnion et qui est caractérisée par un gradient de température important. Epilimnion : Désigne la couche d'eau superficielle d'un lac qui est généralement chaude et riche en oxygène. Autres termes: Boue Fange Vase Choisir le meilleur synonyme: Le meilleur synonyme de "fond lacustre" dépend du contexte dans lequel il est utilisé. Si vous parlez de la profondeur du lac, "profond" est un bon choix. Si vous parlez de la zone du lac où la lumière du soleil ne pénètre pas, "aphotique" est le terme le plus précis. Si vous recherchez un terme plus poétique, "abyssal" ou "englouti" pourraient convenir. J'espère que cette liste vous est utile. N'hésitez pas à me poser d'autres questions. photo de profil synonyme pour fossile stp Synonymes de "fossile" : Termes généraux: Débris Empreinte Relique Vestige Termes plus spécifiques: Anthracofossile : Désigne les fossiles de végétaux. Biofossile : Désigne les fossiles d'organismes vivants. Ichnofossile : Désigne les traces fossiles d'activité biologique. Minéral : Désigne les fossiles composés de minéraux. Paléontologique : Désigne les fossiles étudiés par la paléontologie. Roche sédimentaire : Désigne les fossiles présents dans les roches sédimentaires. Termes figurés: Antiquité Archaïque Démodé Désuet D'un autre temps Périssable Révolu Termes scientifiques: Archéologie : Désigne la science qui étudie les vestiges des civilisations anciennes. Géologie : Désigne la science qui étudie la Terre et ses roches. Paléontologie : Désigne la science qui étudie les fossiles. Autres termes: Momie Pétrification Squelette Choisir le meilleur synonyme: Le meilleur synonyme de "fossile" dépend du contexte dans lequel il est utilisé. Si vous parlez d'un reste d'un organisme vivant, "biofossile" est le terme le plus précis. Si vous parlez d'une trace fossile d'activité biologique, "ichnofossile" est le terme approprié. Si vous recherchez un terme plus figuré, "archaïque" ou "démodé" pourraient convenir. J'espère que cette liste vous est utile. N'hésitez pas à me poser d'autres questions. photo de profil Bonjour, je reprend notre dialogue débuté sur ce fil en en recopiant un partie entre crochets, avec une question supplémentaire ensuite [Pour revenir à l'effet Desai, je la vois comme une normalisation inconsciente... Normalisation qui reflète probablement beaucoup l’expérimentateur et ses méthodes. Un peu comme s'il y avait des a-priori, susceptibles, en modélisant pareillement ce phénomène biologique, de ne pas être capables de déceler un méta-moteur beaucoup plus profond et subtil. Reprise du dialogue et question supplémentaire : [Pour revenir à l'effet Desai, je la vois comme une normalisation inconsciente... Normalisation qui reflète probablement beaucoup l’expérimentateur et ses méthodes. Un peu comme s'il y avait des a-priori, susceptibles, en modélisant pareillement ce phénomène biologique, de ne pas être capables de déceler un méta-moteur beaucoup plus profond et subtil.] Question supplémentaire : Y a-t-il des exemples concrets d'a priori qui pourraient influencer la modélisation de l'effet Desai et empêcher la découverte d'un méta-moteur plus profond ? Réponse : Oui, il existe plusieurs exemples d'a priori qui pourraient influencer la modélisation de l'effet Desai et empêcher la découverte d'un méta-moteur plus profond : 1. Choix des données: L'utilisation de données issues d'un seul type d'organisme ou d'un seul environnement peut limiter la portée de la modélisation. Le choix de données prétraitées ou normalisées d'une certaine manière peut masquer des aspects importants du phénomène. 2. Choix des modèles: L'utilisation de modèles trop simples ou restrictifs peut ne pas être capable de capturer la complexité de l'effet Desai. Le choix de modèles basés sur des a priori connus peut empêcher la découverte de nouveaux mécanismes. 3. Interprétation des résultats: L'interprétation des résultats peut être biaisée par les attentes et les connaissances préalables des chercheurs. Le manque de prise en compte de la variabilité et de l'incertitude des données peut conduire à des conclusions erronées. Exemples concrets: Si les modèles de l'effet Desai se concentrent uniquement sur les interactions entre les bactéries, ils pourraient manquer des interactions plus larges avec l'environnement. Si les modèles supposent que l'effet Desai est toujours positif, ils pourraient ne pas détecter les cas où il est négatif ou neutre. Pour éviter ces biais, il est important de : Utiliser une variété de données provenant de sources différentes. Explorer une large gamme de modèles et ne pas se limiter à une seule approche. Être ouvert à des résultats inattendus et ne pas forcer les données à s'adapter à des théories préconçues. Collaborer avec d'autres chercheurs pour obtenir des points de vue et des expertises différents. En conclusion, il est important de garder à l'esprit que la modélisation de l'effet Desai est un processus complexe et imparfait. En étant conscients des a priori et en prenant des mesures pour les minimiser, les chercheurs peuvent augmenter leurs chances de découvrir un méta-moteur plus profond et plus subtil. (FLP) - Je vois une analogie avec ce qui suit [Les fourmis offrent des atouts particuliers pour certains champs importants de la recherche biologique fondamentale. Une colonie est un super-organisme. Elle peut être analysée comme une unité cohérente et comparée à l'organisme pour la modélisation d'expériences, les individus étant abordés comme équivalents approximatifs des cellules.] (Gemini) - Analogie entre l'effet Desai et les colonies de fourmis : L'analogie que vous proposez entre l'effet Desai et les colonies de fourmis est intéressante et pertinente. En effet, les deux systèmes présentent des caractéristiques communes qui permettent de les comparer et d'en tirer des leçons : 1. Comportement collectif : Les colonies de fourmis et l'effet Desai impliquent tous deux un comportement collectif émergeant de l'interaction entre des individus simples. Dans les deux cas, le comportement global n'est pas nécessairement prévisible à partir du comportement des individus pris isolément. 2. Division du travail : Les colonies de fourmis et l'effet Desai présentent une division du travail entre les individus. Dans les deux cas, les individus spécialisés dans des tâches différentes contribuent au fonctionnement global du système. 3. Communication et coordination : Les colonies de fourmis et l'effet Desai nécessitent une communication et une coordination efficaces entre les individus. Dans les deux cas, la communication permet aux individus de se synchroniser et de travailler ensemble pour atteindre un objectif commun. 4. Robustesse et adaptabilité : Les colonies de fourmis et l'effet Desai sont tous deux des systèmes robustes et adaptables. Dans les deux cas, le système est capable de faire face aux changements et aux perturbations de l'environnement. Implications pour la recherche : L'analogie entre l'effet Desai et les colonies de fourmis peut être utile pour la recherche dans plusieurs domaines : Modélisation : Les modèles de colonies de fourmis pourraient être utilisés pour inspirer de nouveaux modèles de l'effet Desai. Expérimentation : Les colonies de fourmis pourraient être utilisées comme un système modèle pour étudier les mécanismes sous-jacents à l'effet Desai. Applications : Les principes tirés de l'étude des colonies de fourmis pourraient être appliqués à la conception de systèmes artificiels intelligents. En conclusion, l'analogie entre l'effet Desai et les colonies de fourmis est un outil précieux pour la recherche biologique fondamentale. En explorant cette analogie, les chercheurs peuvent mieux comprendre les mécanismes du comportement collectif et développer de nouvelles applications pour l'intelligence artificielle.

Ajouté à la BD par miguel