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Séance de cours

Physique des systèmes biologiques

Description

Cette séance de cours couvre des sujets tels que le transport dans les systèmes vivants, l'agrégation des protéines, la forme et la mécanique des organites, le métabolisme, la microscopie à super-résolution, les circuits génétiques et la résonance magnétique. Il traite également de l'approche physique pour comprendre la complexité, les systèmes actifs et la physique des systèmes biologiques à différentes échelles.

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Concepts associés (32)

Biologie des systèmes

La biologie des systèmes (ou biologie intégrative) est un domaine récent de la biologie qui étudie les organismes vivants comme les systèmes qu'ils sont en réalité, par opposition aux approches historiques qui tendent à décomposer l'étude à tous les niveaux, en biologie, physiologie, biochimie... La biologie systémique cherche à intégrer différents niveaux d'informations pour comprendre comment fonctionne réellement un système biologique.

Biophysique

La biophysique est une discipline à l'interface de la physique et la biologie où les concepts physiques et les outils d'observation et de modélisation de la physique sont appliqués aux phénomènes biologiques. Plusieurs domaines de la biologie dans son sens le plus large ont bénéficié des avancées réalisées par la biophysique. L'écologie, l'évolution des espèces, le développement, la médecine, la biologie cellulaire ou encore la biologie moléculaire sont quelques exemples de l'application de la compréhension biophysique.

Système dynamique

En mathématiques, en chimie ou en physique, un système dynamique est la donnée d’un système et d’une loi décrivant l'évolution de ce système. Ce peut être l'évolution d'une réaction chimique au cours du temps, le mouvement des planètes dans le système solaire (régi par la loi universelle de la gravitation de Newton) ou encore l'évolution de la mémoire d'un ordinateur sous l'action d'un programme informatique. Formellement on distingue les systèmes dynamiques à temps discrets (comme un programme informatique) des systèmes dynamiques à temps continu (comme une réaction chimique).

Biologie computationnelle

La biologie computationnelle (parfois appelée biologie numérique) est une branche de la biologie qui implique le développement et l'application de méthodes d'analyse de données, d'approches théoriques, de modélisation mathématique et de techniques de simulation computationnelle pour étudier des systèmes biologiques, écologiques, comportementaux et sociaux. Le domaine est largement défini et comprend des fondements en biologie, mathématiques appliquées, statistiques, biochimie, chimie, biophysique, biologie moléculaire, génétique, génomique, informatique et évolution.

Microscopie à super-résolution

La microscopie à super-résolution est un ensemble de techniques permettant d'imager en microscopie optique des objets à une résolution à l’échelle nanométrique. Elle se démarque par le fait que la résolution obtenue n'est plus limitée par le phénomène de diffraction. Du fait de la diffraction de la lumière, la résolution d’un microscope optique conventionnel est en principe limitée, indépendamment du capteur utilisé et des aberrations ou imperfections des lentilles.

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Séances de cours associées (34)

Systèmes de maintenance intelligents

Discute des défauts de maintenance intelligente, Denoising Sparse Wavelet Network, Koopman operator theory et Graph Neural Networks.

Équations intégrales neurales : modélisation des systèmes du monde réel

Explore les équations intégrales neurales pour modéliser les systèmes du monde réel à l'aide d'équations fonctionnelles non locales et de réseaux neuronaux profonds.

Dynamiques non linéaires et systèmes complexes

Couvre le comportement chaotique dans des systèmes complexes, avec des applications dans divers domaines et un aperçu historique des principaux développements de la théorie du chaos.

Plasma Medicine: Vue d'ensemble MOOC: Physique des plasmas : Applications

Explore le potentiel thérapeutique des plasmas atmosphériques froids dans diverses applications médicales.

Physique statistique de l'apprentissage

Offre des informations sur la physique statistique de l'apprentissage, explorant la relation entre la structure du réseau neuronal et les systèmes désordonnés.

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