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ingénieur de laboratoire

L'avenir de l'apprentissage automatique pour la découverte de médicaments à base de petites molécules sera déterminé par les données. Les algorithmes de plus en plus avancés et les nouvelles architectures n'ont pas toujours donné lieu à des améliorations substantielles des résultats. Dans cette perspective, il est proposé qu'une plus grande attention portée aux données pour la formation et l'évaluation comparative de ces modèles soit plus susceptible de favoriser les améliorations futures et d'explorer des pistes de recherche et des stratégies futures pour relever ces défis liés aux données. Lire : https://lnkd.in/eEmcJG3u #sciencesdelavie #biotechnology #biotechnology #innovation #innovations #research #sciences #medicaments #research #drugresearch #laboratories #labs #chemistry #chemistry #biology #biologie #groupeUIG

L'avenir de l'apprentissage automatique pour la découverte de médicaments à base de petites molécules sera déterminé par les données. Les algorithmes de plus en plus avancés et les nouvelles architectures n'ont pas toujours donné lieu à des améliorations substantielles des résultats. Dans cette perspective, il est proposé qu'une plus grande attention portée aux données pour la formation et l'évaluation comparative de ces modèles soit plus susceptible de favoriser les améliorations futures et d'explorer des pistes de recherche et des stratégies futures pour relever ces défis liés aux données. Lire : https://lnkd.in/d4bviAf5 #sciencesdelavie #biotechnology #biotechnology #innovation #innovations #research #sciences #medicaments #research #drugresearch #laboratories #labs #chemistry #chemistry #biology #biologie #groupeUIG

🧬 Inventer de nouvelles protéines grâce à l'IA : c'est ce qui a valu le prix Nobel de chimie 2024 à David Baker, Demis Hassabis et John M. Jumper. Un mécanisme utilisé par la nature depuis que la vie existe, celui par lequel les cellules vivantes fabriquent tous les outils moléculaires dont elles ont besoin, est désormais un atout technologique à haut potentiel. Lorsqu'une cellule souhaite (si tant est qu'elle puisse souhaiter) entretenir sa charpente, produire de l'énergie ou encore envoyer un message à ses copines, elle fabrique des protéines. Ces assemblages d'acides aminés n'ont rien à envier aux constructions complexes des legos techniques qui amusent les enfants (et parfois les parents aussi) : à partir de ces briques élémentaires que sont les acides aminés, la cellules peut fabriquer des molécules d'une variété pratiquement infinie. Et comme pour les legos, il y a un manuel de construction : c'est l'ADN. Ainsi, la cellule suit le plan d'assemblage et construit sa chaîne d'acides aminés, qui va ensuite se replier d'une certaine façon. Et c'est là qu'elle acquiert sa fonction, donc cette étape de repliement est fondamentale ! Aujourd'hui, il est possible de prédire la façon dont la chaîne d'acides aminés va se replier en fonction de leur propriétés physico-chimiques et de leur combinaison d'assemblage. Mais il est également possible de faire la prédiction inverse, c'est-à-dire d'imaginer une protéine qui aurait une certaine forme, et d'en déduire la combinaison d'acides aminés initiale, même si cette combinaison n'existe pas initialement dans la nature. C'est le développement de cette technologie basée sur l'IA qui est l'objet du prix Nobel de chimie 2024. Cette technologie permet d'imaginer pouvoir fabriquer des protéines selon les besoins en matière de fonctions entre autres biologiques et thérapeutiques. Bonne journée à toutes et tous ⭐️ #nobelprice #chemistry #proteins #ai #science #vulgarisationscientifique https://lnkd.in/eiubNB8f

[Publication] Félicitations à Ning YANG pour son 2ème article publié dans Journal of Biotechnology issu de ses travaux de thèse. Ce travail est appliqué au suivi en temps réel et in-situ des bioréacteurs par spectroscopie Raman. Il propose une méthodologie d’économie de données pour l’apprentissage d’un modèle de Machine Learning pour lier les données spectrales aux données réelles. Il se base sur un apprentissage sur des solutions standards et prend en compte l’impact des microorganismes sur le signal collecté. Cette méthodologie permet un déploiement plus rapide d’une instrumentation Raman tout en permettant d'obtenir en plus la concentration cellulaire. Cet article vient d’une collaboration pérenne avec nos collègues de CentraleSupélec – Campus de Metz. L’article est consultable gratuitement jusqu’au 11 Décembre via le lien suivant : https://lnkd.in/ee2jQ8V9 #Raman #spectroscopie

🎥 Une nouvelle vidéo passionnante vient de sortir ! 🚀 Je suis ravi de vous présenter le cinquième épisode de "PhD Generation - Saison 4", une série incroyable que j'ai le plaisir de réaliser en tant qu'alternant responsable de la partie vidéo au sein de l'équipe communication du CEA-Leti ! 🌟 💾 Dans cet épisode, nous explorons la mémoire à changement de phase avec Oumaima DAOUDI, une chercheuse doctorante au CEA-Leti. Oumaima se concentre sur la caractérisation des matériaux pour la mémoire à changement de phase, une #technologie prometteuse pour le stockage de données de nouvelle génération. En combinant diverses techniques de caractérisation au CEA-Leti et dans des instituts comme les installations synchrotron, elle étudie l'évolution structurelle de ces matériaux pour améliorer leurs performances dans les dispositifs de mémoire. 🔬 Face à la demande croissante de stockage de données, les technologies actuelles montrent des limites en termes de scalabilité, densité et consommation d'#énergie. Le travail d'Oumaima sur le développement de mémoires non volatiles répond à ces défis en réduisant la consommation d'énergie et en augmentant la densité de la mémoire, conduisant à des solutions de stockage de données plus efficaces et durables. 🎤 Oumaima partage également son expérience enrichissante chez CEA-Leti, où elle bénéficie d'un environnement multidisciplinaire avec des recherches de haute qualité et des collaborations avec des partenaires industriels et académiques. Son parcours, allant de la caractérisation des photodiodes pour les applications d'imagerie à l'avancement de la technologie de la mémoire à changement de phase, a été incroyablement gratifiant. 🚀 Après sa thèse, Oumaima prévoit de poursuivre son travail en recherche et développement dans le domaine de la microélectronique, en tirant parti de son parcours multidisciplinaire pour mener des projets innovants avec des applications industrielles pratiques. 📽️ Regardez le parcours inspirant d'Oumaima dans notre dernière vidéo ! Ne manquez pas cette série passionnante de 12 épisodes, diffusée régulièrement tout au long de l'année. Restez connectés pour découvrir d'autres histoires fascinantes du monde de la recherche et de l'innovation ! 🌍💡 Un grand merci à toute l'équipe de CEA-Leti et à nos collaborateurs. 🙌 Continuons ensemble à repousser les limites de #innovation ! 💪 #PhD #research #technology #energy

Des ingénieurs biomédicaux de l’Université de Melbourne, en Australie, ont inventé un système d’impression 3D, ou bio-imprimante, capable de fabriquer des structures qui imitent de près les divers tissus du corps humain, des tissus cérébraux mous aux matériaux plus durs comme le cartilage et les os. Cette technologie de pointe offre aux chercheurs en cancérologie un outil avancé pour reproduire des organes et des tissus spécifiques, améliorant considérablement le potentiel de prédiction et de développement de nouvelles thérapies pharmaceutiques. Cela ouvrirait la voie à une découverte de médicaments plus avancée et plus éthique en réduisant le besoin de tests sur les animaux. Lire: https://lnkd.in/dmPYchxF #sciencesdelavie #biotechnology #biotechnology #innovation #innovations #research #sciences #medicaments #research #drugresearch #laboratories #labs #chemistry #chemistry #biology #biologie #groupeUIG

Des ingénieurs biomédicaux de l’Université de Melbourne, en Australie, ont inventé un système d’impression 3D, ou bio-imprimante, capable de fabriquer des structures qui imitent de près les divers tissus du corps humain, des tissus cérébraux mous aux matériaux plus durs comme le cartilage et les os. Cette technologie de pointe offre aux chercheurs en cancérologie un outil avancé pour reproduire des organes et des tissus spécifiques, améliorant considérablement le potentiel de prédiction et de développement de nouvelles thérapies pharmaceutiques. Cela ouvrirait la voie à une découverte de médicaments plus avancée et plus éthique en réduisant le besoin de tests sur les animaux. Lire: https://lnkd.in/egQpJi7C #sciencesdelavie #biotechnology #biotechnology #innovation #innovations #research #sciences #medicaments #research #drugresearch #laboratories #labs #chemistry #chemistry #biology #biologie #groupeUIG