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Séance de cours

Optimisation de la conception en ChemBio

Dans cours

BIO-212: Biological chemistry I

Biochemistry is a key discipline for the Life Sciences. Biological Chemistry I and II are two tightly interconnected courses that aim to describe and understand in molecular terms the processes that make life possible. ...

Description

Cette séance de cours couvre l'optimisation de la conception des capteurs Snif-it, en se concentrant sur la géométrie, la séquence des domaines, l'espacement et la permutation circulaire, visant à comprendre la base moléculaire des changements dans le rapport FRET et la concentration efficace des ligands intramoléculaires. Il introduit également des capteurs semi-synthétiques pour la visualisation des concentrations de métabolites et des protéines du capteur bioluminescente de LUCID pour la surveillance des médicaments, y compris les principes qui les sous-tendent et leurs applications dans la surveillance des médicaments thérapeutiques au point de soins.

Enseignant·e·s (4)

Giovanni D'Angelo

Matteo Dal Peraro

Matteo Dal Peraro graduated in Physics at the University of Padua in 2000. He obtained his Ph.D. in Biophysics at the International School for Advanced Studies (SISSA, Trieste) in 2004. He then received postdoctoral training at the University of Pennsylvania (Philadelphia) under the guidance of Prof. M. L. Klein. He was nominated Tenure Track Assistant Professor at the EPFL School of Life Sciences in late 2007. His research at the Laboratory for Biomolecular Modeling (LBM), within the Interfaculty Institute of Bioengineering (IBI), focuses on the multiscale modeling of large macromolecular systems.

Aleksandar Antanasijevic

Bruno Emanuel Ferreira De Sousa Correia

Throughout my PhD and postdoctoral studies I was trained in world-renowned laboratories and institutions in the United States of America (University of Washington and The Scripps Research Institute). Very early in my scientific career I found out my fascination about protein structure and function. My PhD studies evolved in the direction of immunogen design and vaccine engineering which sparked my interest in the many needs and opportunities in vaccinology and translational research. My efforts resulted in an enlightening piece of work where for the first time, computationally designed immunogens elicited potent neutralizing antibodies. During my postdoctoral studies I joined a chemical biology laboratory at the Scripps Research Institute. In this stage I developed novel chemoproteomics methods for the identification of protein-small molecule interaction sites in complex proteomes. In March 2015, I joined the École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) – Switzerland as a tenure track assistant professor. The focus of my research group is to develop computational tools for protein design with particular emphasis in applying these strategies to immunoengineering (e.g. vaccine and cancer immunotherapy). The activities in my laboratory focus on computational design methods development and experimental characterization of the designed proteins. Our laboratory has been awarded with 2 prestigious research grants from the European Research Council. Lastly, I have been awarded the prize for best teacher of Life sciences in 2019.

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Concepts associés (22)

Optimisation multidisciplinaire

L'Optimisation de Conception Multidisciplinaire (OMD ou MDO, Multidisciplinary Design Optimisation, en anglais) est un domaine d'ingénierie qui utilise des méthodes d'optimisation afin de résoudre des problèmes de conception mettant en œuvre plusieurs disciplines. La MDO permet aux concepteurs d'incorporer les effets de chacune des disciplines en même temps. L'optimum global ainsi trouvé est meilleur que la configuration trouvée en optimisant chaque discipline indépendamment des autres, car l'on prend en compte les interactions entre les disciplines.

Bioluminescence

vignette|Rendu artistique d'un krill bioluminescent (aquarelle d'Uwe Kils). vignette|Bioluminescence du champignon Panellus stipticus. vignette|Vue rapprochée d'un coléoptère bioluminescent Elateroidea. vignette|Panellus stipticus. La bioluminescence est la production et l'émission de lumière par un organisme vivant via une réaction chimique au cours de laquelle l'énergie chimique est convertie en énergie lumineuse. Le mot a pour origine le terme grec bios signifiant vie et le terme latin lumen, lumière.

Optimisation multiobjectif

L'optimisation multiobjectif (appelée aussi Programmation multi-objective ou optimisation multi-critère) est une branche de l'optimisation mathématique traitant spécifiquement des problèmes d'optimisation ayant plusieurs fonctions objectifs. Elle se distingue de l'optimisation multidisciplinaire par le fait que les objectifs à optimiser portent ici sur un seul problème. Les problèmes multiobjectifs ont un intérêt grandissant dans l'industrie où les responsables sont contraints de tenter d'optimiser des objectifs contradictoires.

Global optimization

Global optimization is a branch of applied mathematics and numerical analysis that attempts to find the global minima or maxima of a function or a set of functions on a given set. It is usually described as a minimization problem because the maximization of the real-valued function is equivalent to the minimization of the function . Given a possibly nonlinear and non-convex continuous function with the global minima and the set of all global minimizers in , the standard minimization problem can be given as that is, finding and a global minimizer in ; where is a (not necessarily convex) compact set defined by inequalities .

Optimisation (mathématiques)

L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble. L’optimisation joue un rôle important en recherche opérationnelle (domaine à la frontière entre l'informatique, les mathématiques et l'économie), dans les mathématiques appliquées (fondamentales pour l'industrie et l'ingénierie), en analyse et en analyse numérique, en statistique pour l’estimation du maximum de vraisemblance d’une distribution, pour la recherche de stratégies dans le cadre de la théorie des jeux, ou encore en théorie du contrôle et de la commande.

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Séances de cours associées (32)

Méthodes d'optimisation : discussion théorique

Explore les méthodes d'optimisation, y compris les problèmes sans contraintes, la programmation linéaire et les approches heuristiques.

Procédure d'examen et optimisation du système énergétique

Explore les procédures d'examen, l'optimisation des systèmes énergétiques, les systèmes PV et les mesures financières.

Modèle MILP et jours typiques par FM

Discute du modèle MILP, des jours typiques, du regroupement et de l'analyse des périodes extrêmes dans l'optimisation des systèmes énergétiques.

Stratégies d'optimisation de l'énergie

Couvre les options de brainstorming pour les changements de fonctionnement intelligents, la récupération de chaleur, et les performances du panneau PV.

Méthodes d'optimisation MOOC: Optimisation : principes et algorithmes - Optimisation discrète et en réseau MOOC: Optimisation : principes et algorithmes - Optimisation non linéaire sans contrainte MOOC: Optimisation : principes et algorithmes - Optimisation linéaire

Couvre la méthode locale de Newton en Python en utilisant NumPy pour l'optimisation.

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Concepts associés (22)

Optimisation multidisciplinaire

Bioluminescence

Optimisation multiobjectif

Global optimization

Optimisation (mathématiques)

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