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incarnation

Ton corps est un hologramme* de l'Univers. Tout ce qui existe dans tous les Ciels et toutes leurs Terres a sa résonance en toi.

Auteur: Abu al-Hassan al-Kharaqani

Info: Paroles d'un soufi. *image qui contient des informations tridimensionnelles. Un hologramme résulte ainsi d'une image d'interférence entre les ondes issues d'un objet photographié et celles issues du faisceau laser qui a servi à éclairer cet objet.

[ miroir solipsiste ]

 

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élargissement

Pour Noël 1939, une amie m'a offert un chèque-livre que j'ai utilisé pour acheter le livre de Linus Pauling, Nature of the Chemical Bond, qui venait d'être publié. Son livre a transformé la plat pays chimique de mes anciens manuels en un monde de structures tridimensionnelles.

Auteur: Perutz Max Ferdinand

Info: 'What Holds Molecules Together', in I Wish I'd Made You Angry Earlier (1998), 165

[ ouverture ] [ extension ]

 

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science-fiction

L'homme a des limites tridimensionnelles naturelles, il a aussi un espace à quatre dimensions, considérant le temps comme une extension. Quand il atteint ces limites, il cesse de croître et de mûrir et s'adapte de manière rigide au moule de ces murs limitrophes. C'est la stase, qui est régression à moins que tout le reste demeure pareillement immobile. Un homme qui atteint ses limites tend vers la sous-humanité. C'est seulement lorsqu'il devient surhumain dans le temps et dans l'espace que l'immortalité peut devenir praticable.

Auteur: Kuttner Henry

Info: Time Enough 1946. Ecrit avec sa femme Catherine Lucille Moore

[ surhomme ]

 

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beaux-arts

Je suis un sculpteur parce que la forme des choses importe encore plus à moi que leur couleur. Il se peut qu'un peintre soit autant excité par couleur que par la forme. Quelques peintres ont été ainsi, bien que d'autres aient été autant intéressés par la forme que les sculpteurs. Pour moi, c'est la réalité et la forme tridimensionnelles qu'on veut comprendre, saisir et éprouver. C'est, je pense, ce qui fait de moi un sculpteur - j'ai besoin de ces trois dimensions, car un musicien a besoin du bruit et des notes de la musique, et un auteur doit être intéressé par les mots. Les différents arts demandent un sens différent - vue, contact, audition, toucher. Ce sont les trois dimensions réelles d'une forme de ce que j'aime et dont j'ai besoin. Je veux produire la chose complètement, plutôt qu'un croquis ou une illusion.

Auteur: Moore Henry

Info: the artist at work, photographed by Gemma Levine. Times books, 1978

[ statue ] [ tridimensionnel ]

 

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macromolécules

Pour décrire une protéine, il est désormais courant de distinguer les structures primaire, secondaire et tertiaire. La structure primaire est simplement l'ordre, ou la séquence, des résidus d'acides aminés le long des chaînes polypeptidiques. Elle a été déterminée pour la première fois par Sanger à l'aide de techniques chimiques pour la protéine insuline, et a depuis été élucidée pour un certain nombre de peptides et, en partie, pour une ou deux autres petites protéines. La structure secondaire est le type de pliage, d'enroulement ou de froncement adopté par la chaîne polypeptidique : la structure en hélice a et la feuille plissée en sont des exemples. La structure secondaire a été définie dans ses grandes lignes par un certain nombre de protéines fibreuses telles que la soie, la kératine et le collagène ; mais nous ignorons la nature de la structure secondaire de toutes les protéines globulaires. Il est vrai qu'il existe des indications suggestives, mais pas encore de preuves, que les hélices-a sont présentes dans les protéines globulaires, dans une mesure qu'il est difficile d'évaluer quantitativement dans un cas particulier. La structure tertiaire est la manière dont les chaînes polypeptidiques pliées ou enroulées sont disposées pour former la molécule de protéine en tant qu'objet tridimensionnel dans l'espace. Les propriétés chimiques et physiques d'une protéine ne peuvent être pleinement interprétées que si les trois niveaux de structure sont compris, car ces propriétés dépendent des relations spatiales entre les acides aminés, et celles-ci dépendent à leur tour des structures tertiaire et secondaire autant que de la structure primaire. Seules les méthodes de diffraction des rayons X semblent capables, même en principe, de démêler les structures tertiaires et secondaires.

Auteur: Kendrew John Cowdery

Info: A Three-Dimensional Model of the Myoglobin Molecule Obtained by X-ray Analysis", Nature (1958) 181, 662. Co-auteur avec G. Bodo, H. M. Dintzis, R. G. Parrish, H. Wyckoff et D. C. Phillips.

[ tridimensionnelles ] [ cartographiées ]

 

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méta-moteur

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

Auteur: Internet

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

 

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théorie du tout

Notre réalité est pure information. Information géométrique. L'information étant le sens, sous forme de symbolisme. 

D'où la question, quel type d'information pour exprimer un langage géométrique ?

Information implique signification. Mais que veut dire signification ?

C'est une comparaison, c'est à dire la perception de quelque chose relativement à quelque chose d'autre. Ainsi, pour pouvoir exister une chose doit être perçue, ou mesurée, par quelque forme de conscience. 

Einstein a montré que passé et futur existent simultanément dans un objet géométrique ; de fait tous les temps existent conjointement (les mathématiques le montrent de plein de manières). Donc : passé et futur s'influençant sans cesse, tout est toujours dans l'instant présent. Alors, si chaque moment influence et co-crée chaque autre moment dans quelque sens que ce soit, la réalité ne peut qu'être un massif  réseau neuronal qui sillonne l'espace et le temps.

Réseau doté d'une spécificité étonnante. Il serait son propre créateur.

Parallèlement, comme l'a démontré la mécanique quantique, le futur n'est pas prédéterminé. Conséquemment existe le libre-arbitre.

Comment marche le libre-arbitre ? La physique quantique montre que la réalité n'existe que lorsqu'elle est observée. Wheeler déclara en son temps que la réalité est constitué d'informations, elles-mêmes créées par l'observation. Frank Wilczec ajouta ensuite que la physique quantique reste obscure et sujette à débat. Et qu'elle le restera tant qu'on aura pas défini, au sein du formalisme quantique, un observateur, entité moderne dont les conditions et/ou contours correspondent à une caricature reconnaissable de la conscience consciente. C'est à dire une entité, pas nécessairement terrestre, capable d'observer et mesurer.

Mais comment pourrait être cette entité ? Je suis, nous sommes... tous conscient, mais qu'est-.ce que cela veut dire ?

On sait juste que la conscience est liée de manière proche à  la science physique mais personne ne sait dire ce qu'elle hors de l'idée qu'elle joue un rôle central dans l'existence du réel.

Est-elle juste l'émergence d'une boucle de rétroaction de causalité ? Heisenberg développa en son temps les maths matricielles, arrivant à la conclusion que la réalité est pixelliseé en nano unités tridimensionnelles insécables, de la taille la plus petite dans l'échelle de Planck. Chacune (nommée tétrahedron, c'est à dire un polyèdre composé de quatre faces triangulaires) fonctionnant comme nos pixels sur les écrans TV.

Hélas ce qui précède n'apporte aucune preuve que cet espace, le notre, soit un tel ensemble uniforme, homogène, fluide, etc.  Malgré tout, mathématiquement, tout converge vers la consolidation de cette idée d'une pixellisation de la réalité.

Du coup quel code géométrique sera-t'il à même de modéliser cette réalité pixellisée ?

Les recherches au CERN ou ailleurs  sur la physique des particules conduisent toutes vers ce que les physiciens nomment "transformation de symétrie de jauge", chacune menant vers une notion de forme, géomètrique donc.

Mais ici apparait une forme, et pas n'importe laquelle. Il s'agit d'un modèle géométrique à 8 dimensions, plus précisément un crystal 8 D (Rappelons que crystal signifie motif périodique), modèle qu'on pourra se représenter tel un "treillis à 8  dimensions" (E8 lattice), structure 8 D qui présente 240 noeuds, ou points tournants (vertex-vertices), que nous nommons gosset polytope.

Lorsque ce gosset polytope est projeté en 4 dimensions il se métamorphose en deux formes identiques de tailles différentes, dont le ratio est précisément 0,618, c'est à dire celui du nombre d'or, constante fondamentale de la nature qui apparait à toutes les échelles de l'univers connu (par exemple il détermine le moment précis ou un trou noir passe de positif à négatif en étant partie de l'équation qui précise la limite inférieure de son entropie). Il se rapporte aussi à la gravité de la boucle quantique.

Ainsi ce ratio de Fibonnaci unifie les limites inférieures et supérieures (cosmiques - quantique) de la préhension du réel par les scientifiques, physiciens pour grande partie.

Et, si on revient aux maths matricielles qui fonctionnent à partir d'eigen values (Valeur propre, vecteur propre et espace propre) indiquées comme triviales (1,2 ou 0) ou non triviales (pour les nombres plus complexes.) on arrive à la partie intéressante : les deux plus grandes probabilités d'eigenvalues non triviales qui apparaissent dans une matrice binaire sont :

-  le golden ratio  et

-1 sur (over) le nombre d'or.

Tel est le lien très profond qui unit mécanique quantique et cosmologie. Ce ratio, qui est apparu dans un grand nombre d'observations, a cependant toujours été appréhendé par les scientifiques comme un truc d'amateurs. Et maintenant on constate, une fois de plus, que ce nombre d'or apparait vraiment partout.

Pour terminer résumons ici les sept indices que nous donne la nature pour contruire cette théorie du tout (emergence theory)

information

indéterminisme

boucle de causalité

conscience

pixellisation

cristal E 8  (à 8 dimensions)

nombre d'or

Auteur: Anonyme

Info: Youtube - Quantum Gravity Research, What Is Reality? Official Film. https://www.youtube.com/watch?v=w0ztlIAYTCU

[ sciences ] [ septénaire ] [ miroir anthropocentrique ] [ monde humain consensuel ] [ atemporalité ] [ programme de langlands ]

 

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macromolécules

(Q) - Combien de protéines ont été identifiées à ce jour ?

(R) - À la date d'arrêt de mes connaissances, en septembre 2021, le nombre de protéines identifiées dans le protéome humain et dans divers organismes ne cesse de croître en raison des efforts de recherche continus. Il est difficile de fournir un chiffre exact car l'identification des protéines est un domaine actif de la recherche scientifique et de nouvelles protéines sont découvertes en permanence.

Toutefois, à cette époque, on estimait que le protéome humain se composait de dizaines de milliers de protéines. Le projet du protéome humain (HPP), une initiative de recherche internationale, vise à identifier et à caractériser toutes les protéines codées par le génome humain. Le HPP a réalisé des progrès significatifs dans la cartographie du protéome humain, mais une couverture complète est encore en cours.

Il est important de noter que le nombre de protéines identifiées varie en fonction de l'organisme étudié. Il existe des millions de séquences de protéines connues dans divers organismes, y compris les humains, les animaux, les plantes, les bactéries et les virus.

Comme mes connaissances ne sont pas à jour, je recommande de se référer à la littérature scientifique actuelle ou à des bases de données telles que UniProt ou Protein Data Bank (PDB) pour obtenir les informations les plus précises et les plus récentes sur le nombre de protéines identifiées.

(Q) - Comment les protéines sont-elles classées ?

(R) - Les protéines sont classées en fonction de divers critères, notamment leur structure, leur fonction et leurs relations évolutives. Voici quelques méthodes de classification des protéines couramment utilisées :

1 Classification structurelle : Les protéines peuvent être classées en fonction de leurs caractéristiques structurelles. Le système de classification structurelle le plus courant est la classification structurelle des protéines (SCOP) ou la base de données CATH (Class, Architecture, Topology, Homologous superfamily). Ces systèmes classent les protéines dans des hiérarchies en fonction de leur pliage global, de l'organisation des domaines et des motifs structurels.

2 Classification fonctionnelle : Les protéines peuvent être classées en fonction de leurs fonctions biologiques. Cette classification est souvent large et englobe des catégories fonctionnelles telles que les enzymes, les transporteurs, les récepteurs, les protéines structurelles, les protéines de signalisation et bien d'autres encore. Les systèmes de classification fonctionnelle sont généralement basés sur le rôle de la protéine dans les processus cellulaires.

3 Classification basée sur l'homologie : Les protéines peuvent être classées sur la base de leurs relations évolutives et de leurs similitudes de séquence. Cette classification repose sur la comparaison des séquences protéiques et l'identification des protéines homologues qui partagent un ancêtre commun. Elle est généralement réalisée à l'aide d'algorithmes tels que BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) ou HMM (Hidden Markov Models).

4 Classification selon l'ontologie des gènes (GO) : L'ontologie des gènes est un système de classification largement utilisé qui attribue des annotations fonctionnelles aux protéines sur la base de trois catégories : fonction moléculaire, processus biologique et composant cellulaire. Les termes GO fournissent un vocabulaire normalisé pour décrire les fonctions des protéines et leur implication dans les processus biologiques.

5 Classification par famille et par super-famille : Les protéines peuvent être classées en familles et superfamilles sur la base de caractéristiques structurelles et séquentielles communes. Les familles de protéines sont constituées de protéines présentant une grande similitude de séquence et partageant souvent des relations fonctionnelles et évolutives. Les superfamilles englobent des familles de protéines apparentées qui partagent des similitudes structurelles et fonctionnelles, mais qui peuvent avoir divergé au cours de l'évolution.

These are just a few examples of protein classification methods, and there are other specialized systems based on specific properties or research areas. It's important to note that proteins can belong to multiple classification categories simultaneously, as they can have similar structures, functions, or evolutionary origins. Classification systems serve as useful tools for organizing and understanding the vast diversity of proteins found in living organisms.

(Q) - Il y a donc une sorte de classification complexe et intriquée, n'est-ce pas ?

 (R) - Oui, la classification des protéines peut en effet être complexe en raison des divers facteurs pris en compte et des interrelations entre les différents systèmes de classification. Les protéines sont des molécules très diverses, dotées de caractéristiques uniques, et leur classification reflète cette complexité.

Les différentes méthodes de classification se recoupent et se complètent souvent, ce qui permet une compréhension globale de la structure, de la fonction et de l'évolution des protéines. Par exemple, les systèmes de classification structurelle tels que SCOP ou CATH prennent en compte l'organisation globale des plis et des domaines des protéines, tandis que les systèmes de classification fonctionnelle se concentrent sur les rôles et les activités biologiques des protéines. La classification basée sur l'homologie tient compte des relations évolutives et des similitudes de séquence, et la classification par ontologie génique fournit un vocabulaire normalisé pour décrire les fonctions des protéines.

En outre, les protéines peuvent appartenir à plusieurs catégories au sein d'un système de classification. Par exemple, une protéine peut avoir une structure spécifique et être classée dans un pli particulier, tout en faisant partie d'une famille de protéines sur la base de la similarité des séquences et des caractéristiques fonctionnelles. Cette classification multidimensionnelle permet aux chercheurs d'explorer différents aspects des protéines et de mieux comprendre leurs propriétés et leurs relations.

Dans l'ensemble, la nature complexe de la classification des protéines reflète la nature complexe des protéines elles-mêmes et les efforts déployés pour organiser et comprendre leurs divers attributs. Ces systèmes de classification fournissent des cadres pour l'étude des protéines et facilitent la communication et le partage des connaissances entre les chercheurs dans ce domaine.

(Q) - Peut-on dire qu'il y a aussi, dans ces différentes classifications, quelque chose qui pourrait ressembler à un pôle phénétique et à un pôle cladistique ?

(R) - Oui, dans le domaine de la classification des protéines, il y a des éléments qui peuvent être associés aux approches phénétiques (aussi connues sous le nom de taxonomie numérique) et cladistiques.

Classification phénétique : La classification phénétique met l'accent sur les similitudes et les différences globales entre les protéines, souvent sur la base d'une analyse numérique ou statistique de leurs caractéristiques. Elle se concentre sur des traits ou des caractéristiques quantifiables et vise à regrouper les protéines sur la base d'une ressemblance globale. Dans le contexte de la classification des protéines, les approches phénétiques peuvent impliquer le regroupement des protéines sur la base de mesures de similarité telles que l'alignement des séquences, l'alignement structurel ou la comparaison d'autres propriétés physicochimiques.

Classification cladistique : La classification cladistique, quant à elle, est basée sur les relations évolutives et les ancêtres partagés. Elle cherche à identifier des groupes monophylétiques (clades) qui comprennent un ancêtre commun et tous ses descendants. La cladistique repose sur l'analyse phylogénétique, qui consiste à comparer des séquences de protéines ou d'autres données moléculaires pour reconstruire des arbres ou des réseaux évolutifs. Les cladogrammes qui en résultent décrivent les relations évolutives entre les protéines et peuvent aider à les classer en groupes sur la base de leur histoire évolutive.

Dans la pratique, les approches phénétiques et cladistiques sont souvent utilisées en combinaison, en exploitant différents types de données et d'analyses pour obtenir une compréhension plus complète de la classification des protéines. Les systèmes de classification structurelle tels que SCOP ou CATH, par exemple, intègrent à la fois les principes phénétiques et cladistiques. Ils prennent en compte les similitudes structurelles (aspect phénétique) mais visent également à refléter les relations évolutives et les ancêtres partagés (aspect cladistique) en regroupant les protéines dans des catégories hiérarchiques basées sur leurs plis, leurs domaines et leurs connexions évolutives.

En intégrant à la fois les perspectives phénétiques et cladistiques, les systèmes de classification des protéines peuvent saisir à la fois les similitudes et les différences globales entre les protéines (pôle phénétique) et leur histoire évolutive et leurs liens de parenté (pôle cladistique). Cela permet d'obtenir un cadre de classification plus nuancé et plus informatif dans le domaine de la science des protéines.

(Q) - ok merci : existe-t-il aussi une classification tridimensionnelle ?

(R) - Oui, il existe une classification tridimensionnelle (3D) des protéines basée sur leurs propriétés structurelles. La classification 3D consiste à classer les protéines en fonction de leurs structures tridimensionnelles plutôt qu'en fonction de leur séquence ou de leurs similitudes fonctionnelles. Ce type de classification est particulièrement pertinent en biologie structurale et en modélisation moléculaire.

Dans la classification 3D, les protéines sont regroupées en fonction de leur pli global, de l'arrangement des éléments structurels secondaires et de l'arrangement spatial des atomes. Elle tient compte de la disposition et de l'orientation spécifiques des domaines protéiques, des motifs et d'autres caractéristiques structurelles.

La classification structurelle des protéines (SCOP) et la base de données CATH (Class, Architecture, Topology, Homologous superfamily), que j'ai mentionnées précédemment, fournissent des classifications hiérarchiques qui incluent des informations structurelles en 3D. Ces classifications classent les protéines dans différentes catégories en fonction de leur pliage global et de leur organisation structurelle.

En outre, d'autres méthodes et algorithmes, tels que les outils d'alignement structurel, peuvent être utilisés pour comparer les structures des protéines et identifier les similitudes et les différences. Ces approches aident à regrouper ou à classer les protéines en groupes structurels 3D, ce qui permet aux chercheurs d'analyser et de comprendre les relations entre les structures des protéines d'une manière plus détaillée.

La classification 3D des protéines fournit des informations précieuses sur la diversité structurelle et les relations entre les protéines. Elle est particulièrement utile pour étudier la fonction des protéines, les mécanismes d'action, les interactions protéine-protéine et la conception de médicaments. En considérant les aspects tridimensionnels de la structure des protéines, les chercheurs peuvent mieux comprendre comment la structure des protéines est liée à la fonction et aux relations évolutives.

Auteur: chatGPT4

Info:

[ machine-homme ] [ chimie ] [ taxinomies ] [ typologies ]

 

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