Vers une conception de nouvelles protéines par apprentissage statistique
Une équipe de recherche de l'Institut de biologie Paris-Seine (Sorbonne Université / CNRS), en collaboration avec l'École normale supérieure - PSL et l’École polytechnique de Turin a proposé une nouvelle approche très efficace de modélisation informatique de protéines dite "générative". Publiée dans la revue Nature Communications le 4 octobre 2021, cette approche permet de concevoir des séquences protéiques artificielles statistiquement équivalentes aux séquences naturelles, une caractéristique de grand intérêt dans le domaine du « protein design ». Cette publication est la première à bénéficier du soutien financier de l'initiative i-Bio de l’Alliance Sorbonne Université pour la promotion de l'interdisciplinarité dans la recherche biologique.
Laboratoires de la circonscription Paris-Centre impliqués dans l'étude :
- Laboratoire biologie computationnelle et quantitative (LCQB, CNRS/Sorbonne Université)
- Laboratoire de physique de l'ENS (LPENS, CNRS/ENS Paris/Sorbonne Université/Université de Paris)