Google DeepMindGoogle DeepMind est une entreprise spécialisée dans l'intelligence artificielle appartenant à Google. L'entreprise est remarquée notamment pour son programme de jeu de Go AlphaGo, et son logiciel AlphaFold, qui permet de prédire la structure des protéines à partir de leurs séquences en acides aminés. Originellement appelée DeepMind Technologies Limited et fondée en 2010 par Demis Hassabis, Mustafa Suleyman et Shane Legg, elle est rachetée le 26 janvier 2014, par Google pour plus de 628 millions de dollars américains.
Gène chevauchantEn génétique, un gène est dit chevauchant s'il est superposé, partiellement ou totalement, à un autre gène et exprime une protéine différente de ce dernier. Il peut s'agir de séquences codantes superposées transcrites avec un décalage du cadre de lecture, de l'expression du brin d'ADN complémentaire de la région codante d'un autre gène, de gènes exprimés chacun sur un brin d'ADN complémentaire et qui ne se superposent qu'à leur extrémité 3', voire d'un gène inclus dans l'intron d'un autre gène.
VirologieLa virologie est la discipline scientifique s'attachant à l'étude, l'utilisation et la lutte contre les virus et agents infectieux assimilés (viroïde, etc). La virologie est généralement considérée comme une branche de la biologie (microbiologie, agronomie en particulier pour créer des organismes génétiquement modifiés, évolution des espèces) ou de la médecine (pathologie, thérapie génique, autres thérapies innovantes basées sur les virus (cancérologie, contrôle du microbiote, etc)).
Biologie computationnelleLa 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.
Évolution moléculaireL'évolution moléculaire ou évolution du génome correspond à l'ensemble des modifications d ́un génome au cours de générations successives au sein d'une population. C'est le moteur de l'évolution des espèces. L ́étude de l ́évolution moléculaire des génomes tente d'expliquer les changements biologiques au niveau moléculaire et cellulaire. Ceci met en jeu plusieurs disciplines telles que la biologie moléculaire, la génétique, la génomique et la bio-informatique.
BiostatistiqueLa biostatistique (mot-valise issu des champs de la biologie et des statistiques) est un champ scientifique constitué par l'application de la science statistique à la biologie et à la médecine. Le domaine d'application des biostatistiques est large. Il peut s'agir de biométrie, de conception méthodologique d'études biologiques ou cliniques, ou encore du recueil, de l'analyse et du traitement statistique de données recueillis lors d'études écologiques, biologiques, agronomiques, halieutiques, de santé publique, de santé environnementale, d'études épidémiologiques, médicales et/ou cliniques, pharmaceutiques, agropharmaceutiques.
Protein–protein interaction predictionProtein–protein interaction prediction is a field combining bioinformatics and structural biology in an attempt to identify and catalog physical interactions between pairs or groups of proteins. Understanding protein–protein interactions is important for the investigation of intracellular signaling pathways, modelling of protein complex structures and for gaining insights into various biochemical processes.
Microbiomevignette|upright=2|Phytobiome (ou microbiome d'un végétal) occupant l'endosphère (toute la plante) et ici aussi représenté compartimenté, dont en rhizosphère (sur et à proximité des racines), et phyllosphère (sur et sous les feuilles uniquement). On retrouve aussi sur (voire dans) la plante des microbes plus ou moins ubiquistes et opportunistes, éventuellement pathogènes provenant de l'air et du sol.
Apprentissage superviséL'apprentissage supervisé (supervised learning en anglais) est une tâche d'apprentissage automatique consistant à apprendre une fonction de prédiction à partir d'exemples annotés, au contraire de l'apprentissage non supervisé. On distingue les problèmes de régression des problèmes de classement. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.
Knock-out (génétique)vignette|La souris de gauche a un gène de croissance des poils bloqué, tandis que la souris de droite est une souris normale. En biologie moléculaire, le knock-out (knockout ou KO), en français « invalidation génique », est l'inactivation totale d'un gène. Ce terme fut initialement utilisé pour décrire la création de souris transgéniques chez qui un gène est invalidé par recombinaison homologue : les souris knock-out. Depuis, il est principalement utilisé chez les espèces modèles mammifères telles que la souris, le rat ou les lignées cellulaires humaines.
Apprentissage auto-superviséL'apprentissage auto-supervisé ("self-supervised learning" en anglais) (SSL) est une méthode d'apprentissage automatique. Il apprend à partir d'échantillons de données non étiquetés. Il peut être considéré comme une forme intermédiaire entre l'apprentissage supervisé et non supervisé. Il est basé sur un réseau de neurones artificiels. Le réseau de neurones apprend en deux étapes. Tout d'abord, la tâche est résolue sur la base de pseudo-étiquettes qui aident à initialiser les poids du réseau.
Word2vecEn intelligence artificielle et en apprentissage machine, Word2vec est un groupe de modèles utilisé pour le plongement lexical (word embedding). Ces modèles ont été développés par une équipe de recherche chez Google sous la direction de . Ce sont des réseaux de neurones artificiels à deux couches entraînés pour reconstruire le contexte linguistique des mots. La méthode est implémentée dans la bibliothèque Python Gensim. Deux architectures ont été initialement proposées pour apprendre les Word2vec, le modèle de sacs de mots continus (CBOW: continuous bag of words) et le modèle skip-gram.
