
L’IA permettrait de repérer les stades précoces de maladies rares
La majorité des maladies rares sont génétiques. Pour les repérer le plus rapidement possible, des chercheurs allemands s’appuient sur la reconnaissance faciale.
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Les volumes des données bio-informatiques disponibles sur le web pour la biologie moléculaire sont en constante augmentation. L'accès à ces données et leur exploitation jointe sont essentiels pour que les connaissances en biologie puissent progresser. L'objectif de cet article est de fournir au lecteur l'ensemble des pointeurs nécessaires pour identifier les bases de données de référence capables de fournir les données bio-informatiques pour la biologie moléculaire, de sensibiliser le lecteur sur les problèmes posés par l'exploitation conjointe de ces données très réparties et fortement hétérogènes, de dresser un panorama des systèmes offrant un accès unifié à ces données et de guider le futur utilisateur sur le choix de l'un de ces systèmes, en fonction de ses besoins.
Cet article est dédié à la présentation de différentes méthodes bioinformatiques visant à analyser et à prédire la structure des macromolécules biologiques, protéines et acides nucléiques. Il souligne l’importance de la structure 3D pour comprendre la fonction de ces macromolécules et l’apport des méthodes de prédiction de la structure à partir de la séquence. Il fournit des informations pour comprendre les principes des méthodes de bioinformatique structurale et des recommandations pour la mise en œuvre d’une démarche de prédiction. Une liste non exhaustive d’outils et de bases de données utiles est proposée, associée à une bibliographie récente.
Les études de la biodiversité, qui recoupent l’ensemble de l’écologie scientifique, font largement appel à des approches quantitatives très variées, souvent complètement intégrées aux problématiques de recherche, tant fondamentale qu’appliquée. La bioinformatique et la biomathématique de la biodiversité s’insèrent donc dans une ingénierie de l’écologie en plein développement. Cet article propose un tour d’horizon de ces approches quantitatives à l’intention des ingénieurs, en s’appuyant sur les niveaux traditionnels d’organisation des systèmes écologiques: populations, communautés, écosystèmes.
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