Cours

PHYS-441: Statistical physics of biomacromolecules

Résumé

Biological macromolecules such as DNA, RNA, proteins and cytoskeletal filaments are polymers. As such, they share a set of properties that are common to any polymer, which are the focus of this course. Details about the protein folding problem will be covered in the last part.

Séances de cours

Enseignant·e

Paolo De Los Rios

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les María Li López Bautista, Subhasis Dehury, Lisa Gennai A dirigé les thèses EPFL de Giovanni Salvi, Thomas Petermann, David Gfeller, Cécile Caretta Cartozo, David Morton de Lachapelle, Carlo Maffi, Lucio Floretta, Salvatore Assenza, Duccio Malinverni, Alberto Stefano Sassi, Andrea Martini, Solange Flatt, Adélaïde Alice Mohr, Shiling Liang, Alexandra Shelest, Davide Cois A co-dirigé les thèses EPFL de Lorenzo Talamanca Cours EDCB seminar series BIOENG-606

Source officielle

https://edu.epfl.ch/coursebook/fr/statistical-physics-of-biomacromolecules-PHYS-441

Page Moodle

http://go.epfl.ch/PHYS-441

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Séances de ce cours (28)

Structure des polymères et pertinence biologique

Couvre la structure moléculaire des polymères, le processus de transcription et les implications du mauvais repliement des protéines dans les maladies.

Dogme central : ADN, ARN, protéines

Couvre le dogme central de la biologie moléculaire, en se concentrant sur l'ADN, l'ARN et les protéines.

Modèles de polymères: Basic Observables

Introduit des observables de base et des modèles simples dans la science des polymères, en soulignant l'importance des mesures reproductibles et en discutant du concept de polymères unidimensionnels.

Cytosquelette: Filaments et microtubules d'actine

Explore les filaments d'actine, les microtubules, les monomères, les protéines, la formation de dimères et l'agrégation des protéines dans le cytosquelette.

Théorie des polymères: Distance de bout en bout

Explore le calcul de la distance de bout en bout dans la théorie des polymères, en se concentrant sur l'isotropie, les distributions de probabilité et le modèle de Kratky-Porod.

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PHYS-100: Physique avancée I (mécanique)

La Physique Générale I (avancée) couvre la mécanique du point et du solide indéformable. Apprendre la mécanique, c'est apprendre à mettre sous forme mathématique un phénomène physique, en modélisant la situation et appliquant les lois de la physique. ...

PHYS-101(a): Physique générale : mécanique

Le but du cours de physique générale est de donner à l'étudiant les notions de base nécessaires à la compréhension des phénomènes physiques. L'objectif est atteint lorsque l'étudiant est capable de prévoir quantitativement les conséquences de ces phénomène ...

PHYS-467: Machine learning for physicists

Machine learning and data analysis are becoming increasingly central in sciences including physics. In this course, fundamental principles and methods of machine learning will be introduced and practised. ...

MSE-101(a): Matériaux: de la chimie aux propriétés

Ce cours permet l'acquisition des notions essentielles relatives à la structure de la matière, aux équilibres et à la réactivité chimique en liaison avec les propriétés mécaniques, thermiques, électriques et magnétiques des matériaux. ...

BIO-369: Randomness and information in biological data

Biology is becoming more and more a data science, as illustrated by the explosion of available genome sequences. This course aims to show how we can make sense of such data and harness it in order to understand biological processes in a quantitative way. ...

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