Reprise du message précédent :
T'as pas suivi l'histoire ?
 
Il a écrit une review dans Cell sur CRISPR dans laquelle il minimise le role de Doudna et Charpentier et met en avant "son" chercheur du Broad. C'était en plein conflit sur les brevets.
 
Lander est détesté pour cette raison et aussi pour le séquençage du génome humain. En gros il tire la couverture à lui.
 
C'est une sombre petite crotte.

ok

Anecdote au café du commerce à Porto Rico

https://www.nytimes.com/2020/10/07/ [...] rispr.html

Elles avaient 42 et 47 ans a l’époque. Ca laisse l'espoir pour celles et ceux qui n'ont pas encore fait de découverte majeure passé 40 ans....

 
Comme quoi il faut nous laisser aller en conférence aux Bahamas et Hawaï, c'est dans ce contexte qu'on fait de grandes découvertes  

un de mes derniers papers, je l'ai ecrit avec un gars que j'ai rencontre a un des nombreux open bar de ASHG
 
bon, c'est pas vraiment du niveau d'un Nobel, par contre

 
T'es où sur cette page? https://ca.images.search.yahoo.com/ [...] tion=close

Cross topic OGM
 
https://mobile.twitter.com/GeWoessn [...] 8464583680
 
https://mobile.twitter.com/GeWoessn [...] 1334144001
 
https://mobile.twitter.com/emma_duc [...] 0501691394
 
 
https://mobile.twitter.com/MacLesgg [...] 2884601858
 

 
pas la, mais y'a une postdoc du labo ou j'ai fait mon postdoc

T'ain Doudna, elle a fait sa these chez Szostack et son post-doc chez Cech, tous les deux prix Nobel.
 
Ca pose le CV, au calme.

Szostack, fier de sa pouliche
 
https://twitter.com/igisci/status/1313975830268182529
 
 
You were always a star... The only thing better winning the #NobelPrize yourself is having one of your former students win it!" – Jack Szostak, Jennifer's mentor for her Ph.D. work  
@Harvard

ToDo list:
 
- Résoudre le conflit israélo-palestinien.
- Resoudre la faim dans la monde.
- Former les structures 3D des protéines par informatique.
- Mettre les politiciens français en prison.

 
Doucement, le programme ne marche pas sur les complexes protéiques
 

Peux tu seulement prédire l'affinité des ligands connu dans la biblio avec ta prot   ?

 
- Envahir la Suisse et la vider de tout son argent sale.    

On est prêt!    

Suffit d'envahir après 17h  

 
Nan, mais on n'est pas vache, on vient avec l'apéro

 
On a vu, vous n'avez rien pu faire contre nos forces spéciales de Rhonia venues disséminer le covid à Genève  

Je serai assez curieux de voir un classement montrant la répartition des dépenses énergétiques dans le corps humain.

Enfin plus spécifiquement, le cas de la consommation d'ATP par des protéines ou autres machineries moléculaires, en terme de classement de protéines par consommation journalière d'ATP dans un corps d'un humain de disons 80 kg

Ca existe un tel classement, avec les conso en % du total pour chaque "machine protéique" ? En gros un "hit parade" des complexes protéiques ou ribozymes qui consomment le plus (que ce soit parce qu'ils sont largement plus nombreux et toujours actifs, ou parce que chacun d'entre eux consomme beaucoup plus).

Je me demande vraiment ce qui consomme le plus d'ATP, s'il y a un premier poste "évident" (le maintient de la température doit être le premier poste de conso du corps humain, mais je ne parle pas de ça, puisque je parle de la conso d'ATP et qu'il me semble que le maintient de la température, ça vient essentiellement des mitochondries, qui justement "chauffent" en balançant les protons à travers la membrane SANS créer d'ATP avec, ni en utiliser pour ça) : je miserai pour un truc bas niveau et universel dans toutes les cellules, genre les ribosomes ou ARN polymérase, ou à l'opposé certaines protéines impliquées dans la contraction musculaire comme les myosines, mais je suis peut être complètement à côté

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1136240/
 
J'ai pas lu mais ça a l'air d'être un bon début

Yes, ça a l'air d'être exactement ce que je cherchais

En fait non, il ne fait pas un hit-parade des processus les plus consommateurs, mais des processus les plus sensibles à la baisse d'apport énergétique, car certaines réactions sont plus ou moins "régulées" (ils parlent de "contrôle actif de la consommation d'ATP" ) en fonction du débit d'ATP produit par les mitochondries. En gros, ça répond pas à la question "Quels sont les processus les plus consommateurs ?", mais "Quels sont les processus dont la consommation énergétique est réduite en priorité quand l'apport en énergie diminue ?". Les deux sont peut être correlés (via un genre de "Ce sont les processus les plus consommateurs que l'on réduit en premier" ), mais c'est pas sûr.

Ah bah si, en fait, c'est pas le thème du papier mais y'a le tableau que je cherchais dedans (pour établir les consos "normales", avant baisse de prod)
 
Donc en %age de la conso totale d'O2 (incluant donc la production d'ATP + la fuite de protons qui produit de la chaleur), ça donne :
 
1. Synthèse de protéines (avec le ribosome comme principal consommateur j'imagine) : 20.5 %
2. la synthèse d'ARN et d'ADN (avec les ARN polymérase et ADN polymérases comme top consommateurs aussi j'imagine) : 15%
3. Ca2+ ATPase : 10.2%
4. Na+/K+ ATPase : 9.6 %
5. Consommateurs non identifiés : 5.7 %
X. Fuite de protons : 39 %
 
Donc j'avais le bon tiercé avec la production de chaleur en premier, puis dans les processus consommateurs d'ATP, le ribosome en 1 et les ARN et ADN Polymérases en 2
 
Par contre, y'a un truc que je ne comprends pas, c'est qu'il prennent comme modèle un thymocyte : "The rates of different ATP-consuming reactions were measured in concanavalin A-stimulated thymocytes, a model system in which more than 80 % of the ATP consumption can be accounted for. ". Ca veut dire que la contraction musculaire, même dans une cellule musculaire, ou bien ce qui est nécessité pour la communication neuronale dans une neurone, ça ne change pas ce hit parade pour les cellules musculaires ou les neurones ? M'étonnerait ne serait ce que vu à quel point les neurones consomment plus d'O2 que les autres cellules

C'est très dépendant des types cellulaires, là ils ont pris des lymphocytes T. Si tu prends par exemple des neurones ou des cellules rénales, la pompe sodium/potassium prend très largement la tête. Dans les myocytes, ce sera la myosine et la pompe calcium.
 
Si tu veux uniquement considérer les gènes de ménage, les lymphocytes T donnent sans doute une assez bonne idée de la répartition. Cependant à l'échelle de l'organisme tout entier, je doute que les gènes de ménage jouent une place si dominante que ça.
 
10^22 molécules d'ATP ont été utilisées pour générer ce message.

Si le tiers de mon repas consiste à récupérer des protons alors autant manger directement des protons ça se trouve en vrac dans quelle boutique ?

C'est bien mon propos juste au-dessus. M'étonnerait que les ATPases des neurones et les myosines ne passent pas devant la synthèse de prot au global. Certains processus dans la digestion sont peut être bien placés également (sécrétion des différentes substances, découpage des prots...).

Bref, j'aimerais toujours bien voir ce tableau pour un humain global, et pas seulement les 10 premières places

Si il fallait plus d'énergie pour transporter ou gérer l'information contenu dans le cerveau qu'il n'en faut pour en ériger la structure alors est ce qu'on ne risquerait pas de se retrouver avec un cerveau en train de fondre devant un problème de math ?

 
Je vois bien ce que tu veux mais je ne l'ai pas vu et je ne sais pas trop si ça existe. Faire des estimations à la louche c'est une chose. Cependant ce n'est pas forcément simple d'avoir des classements précis même à 50% près entre les variations inte-individus et la difficulté de mesurer UN processus particulier quand on ne peut pas l'isoler des autres.
 
Sinon pour la digestion, la protéolyse ne consomme pas d'ATP, c'est une "simple" catalyse chimique.

 
C'est le cas pour les élèves français visiblement

Merci pour les infos, mais j'imaginais qu'on pourrait quand même avoir de bonnes estimations "à la grosse", pas en le mesurant mais en le déduisant à partir de connaissances antérieures : je me dis que globalement, en connaissant la conso en O2 de chaque organe (20 % pour le cerveau par exemple, à la grosse), la répartition des différents types de cellules dans cet organe, les taux des principales protéines dans ces cellules, et la conso moyenne en ATP de ces protéines (a minima une estimation théorique de leur conso, à partir de leur forme et leur fonction), on doit pouvoir avoir un truc "à la grosse" pas trop déconnant, non ?

 
Il resterait également à connaître la proportion de protéines d'un type précis qui sont actives à un moment donné mais on doit avoir toutes ces données au moins pour les protéines les plus abondantes et les principaux types cellulaires. Cependant je ne vois pas d'article parlant de ça précisément donc je ne sais pas si ça existe ni si c'est suffisamment fiable pour que ce soit pertinent.
 
A noter qu'on a environ 50g d'ATP synthase "seulement" dans un H. Sapiens adulte vs 2 kilos d'actine et 1,5 kilo de myosine, pour prendre les ATPases les plus abondantes de l'organisme.

Après, si y'a pas de papier, c'est ptêt aussi parce que c'est pas intéressant, c'est une considération du type "le saviez-vous ? ", mais y'a pas d'intérêt scientifique à savoir ou lister ça.

J'étais juste curieux d'avoir un classement des postes de dépenses d'ATP dans un corps humain "parce que c'est marrant de savoir ça", si on n'a pas l'info, tant pis

 
Ce serait loin d'être le premier papier du genre et ce n'est pas parce que ça a l'air sans intérêt que ça l'est. C'est typiquement le genre de sujet qui vont t'obliger à développer des outils techniques ou méthodologiques qui eux vont être réellement utiles.
 
Après c'est typiquement le genre de sujets infinançables. Quand ça arrive devant les commissions, le jury peut sortir le joker "ok, and so what ?" et hop ça fait un dossier de moins à éplucher dans la pile.

Sinon, dans la série des questions à la con de HdV, et au vu des récents progrès de l'IA je me demandais si vous pensiez qu'il était possible et surtout si on en était loin, de pouvoir déterminer l'aspect de quelqu'un, genre une photo du visage à partir de son génome ?

Ca implique plusieurs choses. Déjà, la quantité de données du génome, en comptant tout, y compris les 97% d'ADN "non codant pour des protéines", y compris les introns, bref, tout, c'est pas ouf du tout : 3 milliards de paires de bases, ça fait 1,5 Go.

Là dedans, la sous partie qui a un effet sur l'aspect physique extérieur (une sous partie négligeable du phénotype), c'est peanuts a priori. Certains gènes en particulier pouvant venir en plusieurs versions (la pigmentation par exemple ), et surtout, les régulations des différents gènes impliqués. Si on me disait que ce n'est que 10% des 1,5 Go, je ne tomberais pas de ma chaise. Si on s'intéresse uniquement au visage, c'est probablement encore bien moins. Ce serait quoi votre éval, à la louche ?

Et 150 Mo de données en entrée, à correler avec l'aspect photo d'un visage, ça semble pas ouf comme tâche pour un algo de deep : peu importe où est l'info, et à quel point c'est l'effet d'un jeu de dominos imbriqué en cascade lors de l'embryogénèse, avec suffisamment d'exemples, j'ai dans l'idée qu'il la trouvera et finira par générer un visage crédible pour ce génome : les GAN (Generative Adverserial Network) sont très forts pour générer des images crédibles à partir d'un set de directives.

Alors oui, je sais que tout cela (l'aspect précis du visage à partir du génome) est la conséquence de processus pas entièrement déterministes, mais d'une façon ou d'une autre, l'info est quand même réduite à ça, puisque deux jumeaux homozygotes auront un visage extrêmement similaire. Bon, en même temps, ils auront vécu dans le même utérus, avec les mêmes variations de différentes substance, bref, le même environnement, mais je ne pense pas qu'on sache évaluer à quel point ça joue et je ne pense pas qu'on ait des exemples de jumeaux homozygotes dans deux mères porteuses différentes

Bref, à votre avis, c'est un graal lointain ? Ce serait possible ?

Bon, évidemment, le souci principal est de récolter assez de données d'exemple

Craig Venter a publie un mauvais papier sur le sujet, qui s'est fait debunker, y'a un an ou deux.
 
Je crois que d'autres trucs sont sortis entre temps, mais j'ai pas regarde en detail.

 
En pratique je pense que rien ne s'y oppose. On prend un million de personnes, on met d'un côté leurs photos et de l'autre l'exome, un bon coup de deep learning pour identifier les corrélations entre les deux et on arrive probablement à un résultat tout à fait satisfaisant, au moins sur le plan technique. Il y a forcément des recherches actives de ce côté là, que ce soit de la part des boites qui font de la génétique personnalisée ou de la part des forces de l'ordre de divers pays qui seraient sans doute ravies de pouvoir tirer le portrait-robot d'un suspect à partir de l'ADN qu'il a laissé trainer.
 

 
C'est très probablement un genre de loi de Pareto, avec un très petit nombre de gènes qui vont sans doute avoir une influence majeure sur les traits du visages et un grand nombre qui va avoir un faible effet. Aucune idée du volume d'information génétique nécessaire pour identifier à coup sur une personne (sauf jumeaux et chirurgie esthétique) parmi les 7 milliards de terriens mais je ne serais pas étonné que ce soit largement en-dessous du Mo.
 

 
Amha ça peut aller très vite, il suffit que les boites qui font de la génétique personnalisée demandent la photocopie d'une pièce d'identité aux personnes envoyant leur échantillon d'ADN pour ***insérer-ici-une-bonne-excuse***. Si 10% ou même 1% des clients le font, ça peut sans doute aller assez vite.

Beaucoup de choses dans le visage ne relèvent pas de la génétique.
 
D'ailleurs une grosse partie de l'attirance/séduction vient du fait que la visage montre que tu es en bonne santé et SURTOUT que tu l'as été pendant tout ton dévelopement.
 
Il a été décrit que d'avoir été infecté par des parasites se traduit directement par une asymétrie dans le visage, dans l'utilisation des muscles pour l'expression des émotions ce qui baisse grandement l'attirance.
 
Pareil avec la forme ronde du visage qui dépend du taux de graisse (qui, pour le coup, est positif ==> bien nourri donc bonne stratégie de survie).
 
Tout ceci, et bien d'autres choses (le regard notamment) ne dépendent pas de la génétique et n'est donc pas prévisible.

 
Ce n'est évidemment pas 100% génétique, cependant on a quand même beaucoup plus de mal à distinguer deux vrais jumeaux que deux faux jumeaux.

Perso je pense que le visage est peut être le plus dur à prédire, ça sera plus facile avec le métabolisme, la physionomie et des traits physiques clairs, voire même les capacités cognitives qui semblent tous sous une grosse influence génétique.
 
Mais le visage, et c'est son rôle biologique, est un marqueur de ton historique qui compile tes expériences (bien nourri, système immunitaire robuste) en vue de signaler si t'es un bon coup.
 
Bon après y'a des exceptions, genre l'élite HFRienne, c'est la séduction max, pas vrai ?