La nécessité d’utiliser des méthodes numériques pour modéliser les très nombreuses données spatio-temporelles issues des observations médicales et biologiques est apparue au début des années 1970, du fait de l’explosion des outils d’acquisition en signal et image pour l’exploration et le suivi des patients. Ces méthodes relèvent de la théorie des systèmes dynamiques (modélisation et simulation), de la théorie du contrôle (identification et guidage) et de la statistique mathématique (inférence et classification). Les applications portent sur tous les domaines biomédicaux, de la prévision des pandémies au suivi des personnes dépendantes, en passant par l’analyse des signaux physiologiques, le guidage chirurgical et le diagnostic assisté par ordinateur.
Cet article est dédié à la présentation de différentes méthodes bioinformatiques visant à analyser et à prédire la structure des macromolécules biologiques, protéines et acides nucléiques. Il souligne l’importance de la structure 3D pour comprendre la fonction de ces macromolécules et l’apport des méthodes de prédiction de la structure à partir de la séquence. Il fournit des informations pour comprendre les principes des méthodes de bioinformatique structurale et des recommandations pour la mise en œuvre d’une démarche de prédiction. Une liste non exhaustive d’outils et de bases de données utiles est proposée, associée à une bibliographie récente.
Les études de la biodiversité, qui recoupent l’ensemble de l’écologie scientifique, font largement appel à des approches quantitatives très variées, souvent complètement intégrées aux problématiques de recherche, tant fondamentale qu’appliquée. La bioinformatique et la biomathématique de la biodiversité s’insèrent donc dans une ingénierie de l’écologie en plein développement. Cet article propose un tour d’horizon de ces approches quantitatives à l’intention des ingénieurs, en s’appuyant sur les niveaux traditionnels d’organisation des systèmes écologiques: populations, communautés, écosystèmes.
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