Des moteurs de jeux à la physique des chromosomes

Durant ces dernières années, la modélisation en physique est restée aveugle aux développements de disciplines sœurs ; en particulier la mécanique ou plutôt la robotique qui développe des outils puissants comme la cinématique inverse et les moteurs physiques (ou moteurs de jeux). Ces techniques sont...

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Bibliographic Details
Main Author: Carrivain, Pascal
Language:FRE
Published: Université Pierre et Marie Curie - Paris VI 2012
Subjects:
ADN
Online Access:http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00802204
http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/80/22/04/PDF/these_Pascal_Carrivain.pdf
http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/80/22/04/ANNEX/soutenance_Pascal_Carrivain_2012.pdf
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collection NDLTD
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Moteurs de jeux
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Moteurs de jeux
thermostat de Langevin global
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ADN
nucléosome
fibre de chromatine
chromosome
Carrivain, Pascal
Des moteurs de jeux à la physique des chromosomes
description Durant ces dernières années, la modélisation en physique est restée aveugle aux développements de disciplines sœurs ; en particulier la mécanique ou plutôt la robotique qui développe des outils puissants comme la cinématique inverse et les moteurs physiques (ou moteurs de jeux). Ces techniques sont couramment employées dans les jeux vidéo pour des résultats très réalistes. Je propose ici de montrer que nous pouvons simuler des assemblages d'ADN et de protéines (fibre de chromatine et à plus grande échelle des chromosomes) comme des systèmes articulés avec un moteur physique. Je montre aussi qu'il est possible d'étendre le thermostat local de Langevin à un thermostat global pour accélérer l'échantillonnage de l'espace des configurations du système ADN-protéines dans l'ensemble canonique. Ce nouveau thermostat est particulièrement intéressant lorsqu'il est utilisé avec un moteur physique. Plus précisément, je montrerai que la simulation que j'ai développée reproduit les résultats expérimentaux de manipulation de molécules uniques sous pinces magnétiques et permet de faire des prédictions. Enfin, cette simulation offre des perspectives intéressantes pour la modélisation des noyaux d'organismes allant de la drosophile à l'humain et la compréhension des toutes dernières données sur l'architecture des génomes.
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