TopoQA : une approche basée sur l'apprentissage profond topologique pour l'évaluation de la qualité des interfaces de structures de complexes protéiques

Contexte académique L’analyse de la structure tridimensionnelle des complexes protéiques constitue un enjeu central en biologie structurale moderne, dans la recherche des mécanismes moléculaires, la conception de médicaments, voire la création de protéines artificielles. La fonction des protéines dépend le plus souvent de leur structure, et de nomb...

Phénotypage optimisé des traits morphologiques complexes : Amélioration de la découverte des variants génétiques communs et rares

I. Contexte académique et motivation de la recherche Au cours des dernières années, l’analyse des associations génotype-phénotype (G-P) est devenue une approche centrale pour élucider les bases génétiques des caractères complexes, notamment dans les études sur les traits structuraux multidimensionnels tels que le visage humain, les membres et le sq...

Test et dépassement des limites de l'analyse de réponse modulaire

Contexte de la recherche : nouveaux défis dans l’inférence des réseaux Dans le domaine moderne de la biologie moléculaire et de la biologie des systèmes, l’analyse précise des réseaux biomoléculaires (tels que les réseaux de régulation génique, d’interactions protéine-protéine ou de transduction de signaux) est considérée comme essentielle pour com...

Exploration de diverses approches pour prédire la libération d'interféron-gamma : utilisation des séquences de peptides et de la classe II du CMH

Contexte académique et signification de la recherche Au cours des dernières décennies, les protéines thérapeutiques sont devenues un point focal de la recherche en biopharmacie, en raison de leur immense potentiel dans le domaine médical. Grâce à leur grande sélectivité, les médicaments à base de protéines thérapeutiques sont considérés comme une s...

Déclaration de consensus sur l'évaluation de la crédibilité des prédicteurs d'apprentissage automatique

I. Introduction – Les défis de la crédibilité de l’apprentissage automatique dans le domaine médical Ces dernières années, le développement rapide de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (Machine Learning, ML) a profondément transformé le secteur de la santé. En particulier dans le domaine de la médecine in silico, les...