La sociobiologie racialiste ou l’art des spéculations ad hoc

Featured

Scientific_racism_irish
En 2014 Nicholas Wade, journaliste scientifique américain déjà controversé quant à ses positions sur les  « races », publia un livre intitulé « A Troublesome Inheritance: Genes, Race and Human History »; un ouvrage qui vulgarise véritablement les derniers « développements théoriques » de la pensée racialiste encore soutenu par quelques scientifiques et même un […]

Inspiré par ses courbes

Featured

Sin1xVue-11
Je vous dois un aveu.
Voilà bientôt dix ans que je vis une histoire d’amour, cachée, honteuse, contrariée. Nous ne venons pas du même milieu, chez elle je suis niais, chez moi elle est snob.
Elle, c’est une fonction mathématique. Elle m’a fait entrevoir pour la première fois plusieurs idées très simples, mais inspirantes à la hauteur de mon esprit lambda. Lisez la suite pour faire sa connaissance et découvrir comment un exercice de pensée mathématique peut servir en biologie. 
Elle est très simple, élégante, je l’ai rencontrée en terminale et ç’aurait pu en être une autre, mais sans raisons particulières, elle ne m’est jamais sorti de la tête depuis.
Elle, c’est  :
Pour info, ça se lit “de r étoile dans r, la fonction associe x à sinus de un sur x.”
 et voici son portrait:
Mon être tout entier tressaille à la vue de ses courbes affriolantes, grrrr
Quelles leçons mon amour de fonction m’a donc t-elle enseigné?

Premièrement, une question mal posée n’a pas de solution.

Par exemple, la branche de la courbe venant de la droite et la branche venant de la gauche oscillent autour de zéro de façon symétrique (symétrie centrale par rapport au point 0,0): quand la branche de droite est à son maximum, celle de gauche est au plus bas, et inversement. 
Dès lors, une question que l’on peut se poser naturellement, est de savoir si les deux branches se rencontrent avec une pente décroissante (la branche gauche plus haute que la branche droite) ou bien avec une pente croissante (la branche gauche étant plus basse que celle de droite).
               Les branches se rencontrent-elles avec une pente croissante…    
…ou décroissante?
 
Les élèves d’une classe de terminales peuvent facilement perdre un quart d’heure sur une telle question (vécu hélas), alors que tous les outils mathématiques pour répondre à cette question en 10 secondes sont à leur disposition.
Pourquoi? 
Parce que cette question n’a aucun sens, et qu’il faut prendre un peu de recul pour le réaliser. Les deux branches ne se rejoignent en fait jamais, et ne sont même pas proche de le faire.
De la même façon, la biologie a rencontré, et rencontre encore, tout un tas de de questions qui n’ont pas de sens et qui entravent la progression de notre compréhension du vivant.
Par exemple, la sélection naturelle intervient-elle au niveau des individus, des espèces ou bien des gènes?
L’idée que la réponse puisse être “les gènes” a été popularisée par Richard Dawkins avec son livre le gène égoïste, et immédiatement combattue par des chercheurs qui voyaient en l’individu la seule cible possible pour la sélection, la seule supportée par des données. Pourtant, Dawkins prenait grand soin d’expliquer qu’il ne proposait qu’un changement de point de vue, utile pour comprendre certains phénomènes particuliers, pour développer de nouvelles directions de réflexion… et qu’il n’y avait pas une seule vraie et unique cible pour la sélection naturelle. De nos jours, il semble acquis que cette question n’en est pas une, la sélection peut intervenir à tous les niveaux: nucléotide, gène, cellule, individu, famille, population, espèce… le même processus sélectif peut tout à fait être observé à plusieurs niveau simultanément. (1)

Deuxièmement, quelques maths peuvent boucler des débats tortueux.

Revenons à la plus belle des fonctions. Tout d’abord, en arithmétique classique, diviser un nombre par zéro n’a aucun sens. En effet, comment partager un gâteau en zéro part(s)? Soit on ne le partage pas du tout (donc on le divise par 1), soit il n’y a pas de gâteau du tout (et donc on n’a rien à partager). Partager ou diviser en zéro parts ne veux rien dire. Si on autorise la division par zéro, il est très facile de démontrer que tous les nombres sont égaux, et tout l’édifice des mathématiques s’effondre (en voici un exemple avec la démonstration que 1=2, à vous de trouver l’erreur).
Or notre fonction contient 1 divisé par x. Elle n’est donc pas définie en x=0, et un simple coup d’œil à la formule devrait nous alerter que les branches ne peuvent pas se toucher.
D’accord, mais même s’il y a un tout petit trou dans la courbe, quand elle passe au dessus de zéro, est-ce qu’à un moment donné les deux branches ne vont pas se retrouver juste face à face, à un poil de cul de pachyure étrusque de se toucher?
La pachyure étrusque, plus léger, et second plus petit, mammifère du monde. Vous en avez peut-être dans votre jardin si vous vivez dans le sud de la France.
Non. En prenant la dérivé (c’est à dire une fonction décrivant les variations d’une autre fonction) de ma fonction d’amour, on peut facilement analyser quelle est sa pente quand elle s’approche de zéro.
Et là, on réalise que les deux branches ont des pentes qui oscillent elles aussi, de plus en plus vite, en s’approchant de zéro, toujours de façon symétrique par rapport au point 0,0.
L’oscillation se poursuit donc indéfiniment, et est de plus en plus rapide quand les nombres deviennent infiniment proche de zéro. Les deux branches ne tombent donc jamais face à face, elles continuent chacune leur course, se rapprochant toujours plus mais ne s’embrassant jamais. Encore une histoire d’amour contrariée.
D’accord, mais en quoi ça a un rapport avec la biologie?
Et bien en biologie aussi, quelques maths très basiques peuvent clouer le bec aux mauvaises intuitions et montrer que de vieux débats n’ont en fait aucun sens.
Ainsi, l’existence de l’altruisme chez les animaux a initialement posé un problème à Darwin. Comme il était trop fort, il a finalement eu l’intuition que des pressions de sélection, tout ce qu’il y a de plus égoïste, pouvaient produire de l’altruisme si de la sélection avait lieu entre familles. C’était pas mal, mais comme la théorie n’était pas formalisée et encore moins démontrée, la possibilité de l’évolution de l’altruisme pas sélection naturelle est restée l’objet de débats, essentiellement pseudo-scientifiques, c’est à dire au service d’objectifs politiques.
Très caricaturalement, pour Huxley, la sélection doit réguler les sociétés humaines pour éliminer les plus faibles. Kropotkine s’oppose à ce “Darwinisme social” et explique que l’évolution est dirigé par la coopération, et devrait être la base d’une nouvelle éthique libertaire.
Alors, la sélection n’est-elle dirigée que par un égoïsme froid? Ou alors conduit-elle naturellement à l’évolution de l’altruisme? 
Les premières réponses formelles seront proposées dans les années 30 par Fisher et Haldane, mais c’est Hamilton qui proposera la réponse la plus élégante et célèbre: l’altruisme peut-être sélectionné si
b> c*r
c’est à dire, si le bénéfice (b) reçu est plus grand que le coût (c) pour l’individu altruiste, multiplié par la parenté entre l’émetteur et le receveur (r) (coût et bénéfice sont mesurés en “valeur reproductive” ou “fitness”). Donc ça dépend. Plus précisément, la sélection est toujours égoïste au niveau de sélection le plus bas (ici les gènes), mais peut conduire à de l’altruisme à des niveaux supérieurs (l’individu, la famille…). La sélection n’est donc ni égoïste ni altruiste, ou les deux à la fois si l’on veut. Voilà, la réponse à des milliers de pages de pseudo-science tient en 5 caractères…

Troisièmement, la complexité d’un système n’augmente pas forcément avec sa taille.

Plus on dé-zoome, et considère de grands nombres, plus la fonction semble simple. Quand on la regarde de très loin, on a l’impression que la fonction ne fait rien d’autre que d’aller monotonement de zéro jusqu’à moins un, quand x est négatif, puis de un à zéro, quand x est positif.
                 Quand on dé-zoome, la courbe devient relativement simple
À l’inverse, plus on zoome, et plus on prend la mesure de l’accélération de l’oscillation. Ça devient vite impossible à représenter correctement sur un graphique, de jolies aberrations apparaissent sur les côtés quand les lignes qui montent sont trop proches de celles qui descendent, et au centre on n’a qu’une colonne toute noire, barrée de quelques petites lignes blanches quand la période d’oscillation devient plus petite que l’intervalle entre deux points…
Quand on zoome, c’est le gros bordel, ça part dans tous les sens et des artéfacts bizarres apparaissent…
Super… et alors?
Alors, c’est clair, ce point là est un peu capillotracté. La métaphore n’engage que moi, mais je trouve qu’il s’agit d’une belle illustration du fait que la complexité n’est pas forcément hiérarchique. Ce n’est pas parce que l’on prend un système plus grand qu’il est plus complexe.
Un de mes amis m’a un jour expliqué que vu que les sociétés humaines, ou les écosystèmes, sont composées d’organismes très complexes, qui obéissent aux lois très complexes de la physiologie, qui découlent du fonctionnement très complexe des cellules, qui sont un assemblage très complexe de réactions chimiques, qui sont gouvernées par de très complexes interactions quantiques… c’est même pas la peine de chercher, les complexités se multiplient et on n’y comprendra jamais rien.
Si ce raisonnement était correct, il nous faudrait patienter jusqu’à ce que tous les mystères de la physique soient résolus pour commencer à faire de la chimie, puis de la biologie cellulaire, puis se pencher sur le fonctionnement des organismes, puis sur les interactions entre organismes et leur évolution, et enfin peut-être pourrions nous commencer les sciences humaines… on se rappelle dans dix puissance quatre-vingt trois années.
En fait, nul besoin de maitriser tous les éléments d’un système pour comprendre son fonctionnement. Au contraire, il est souvent beaucoup plus difficile de comprendre comment les briques d’un ensemble créent ses propriétés globales (par exemple comment la pensée humaine émerge des neurones), que de comprendre le fonctionnement du système observé comme un tout (à supposer que vous ayez des relations sociales, vous êtes probablement capables d’une compréhension basique du cerveau de vos interlocuteurs, sans pour autant observer l’activité de leurs réseaux neuronaux).

De la même façon, quand on tente de comprendre ou de prédire l’évolution d’une population sur quelques générations, il est souvent très délicat d’utiliser des marqueurs génétiques: il en faut des milliers, on ne sait pas comment ils influencent les caractères, il est difficile de différencier l’effet de la sélection de celui de la dérive, il faut des GB de données… Une approche beaucoup plus élégante consiste à considérer les effets des gènes comme un ensemble, par la variation phénotypique (c’est à dire les caractères directement observables) qu’ils produisent, et à calculer leurs effets et la façon dont ils changent (l’évolution) en suivant la variation de parent à descendant. On peut alors étudier l’évolution sans jamais s’intéresser au plus petit bout d’ADN. La génétique quantitative, c’est la vie.
En résumé, la première étape d’une démarche scientifique, c’est de poser une question qui a du sens; les mathématiques peuvent nous aider à le faire; et pas besoin de disséquer tous les détails pour comprendre l’ensemble. Et aussi, les équations, c’est sexy et super utile en biologie. —————————————————————————————————————————-
Notes:
(1) Ce qui ne veut pas dire que la sélection a le même effet et la même force explicative à tous les niveaux! En fait, le débat s’est déplacé sur quels sont les effets de la sélection sur différents niveaux, et quelles sont les forces explicatives des différents niveaux. Par exemple, considérer le gène, plutôt que l’espèce, comme unité de sélection rend bien mieux compte de l’évolution telle qu’on l’observe. De plus, attention au sens des formules, “sélection de groupe” est parfois utilisé pour parler de sélection à l’intérieur d’un groupe, pour le bien du groupe, et ça, ça n’a pas beaucoup de sens. Il faut plusieurs groupes en compétition pour que l’on puisse parler de sélection de certains groupes par rapport à d’autres (et il me semble que considérer la sélection au niveau individuel ou génétique est quand même plus facile et puissant dans ce cas là, mais bon, pourquoi pas).
 (Aussi, pour info, un des farouches défenseurs de l’individu comme niveau unique de la sélection, Lewontin, serait revenu sur ses positions en catimini, voir la footnote de cet article) Continue reading

Les 10 billets de Passeur de sciences les plus lus de 2014

Comme chaque année, voici la liste des 10 billets qui vous ont le plus intéressés en 2014. Au-delà du traditionnel bilan de fin d’année, c’est aussi l’occasion de souligner que les sujets qui sortent des sentiers battus vous plaisent tout autant … Continuer la lecture

Continue reading

Galerie de Membres: DirtyBiology – Paleobites

Featured

Microbrachius-copulation_thumb_thumb
En suivant le compte Facebook de SSAFT, on peut très vite se rendre compte de deux choses: Premièrement, que je suis fan absolu de la chaine de Léo Grasset, DirtyBiology. Deuxièment, que je parle beaucoup de bites. Bon, vous pouviez déjà vous douter de cette fascination que je partage avec Vran et qui nous a permis de peupler ce blog de pas moins… Lire Galerie de Membres: DirtyBiology – Paleobites Continue reading

Tous les oiseaux du monde sur un seul arbre !

Featured

oiseaux_300
Il s’agit de la plus grosse étude scientifique jamais entreprise sur les oiseaux. Elle est le fruit d’une collaboration entre près de 80 laboratoires de recherche, qui ont réalisé le séquençage du génome de 48 espèces d’oiseaux, parmi les 10 000 que l’on connait actuellement. Parmi les nombreux résultats de cette étude (une vingtaine de […]

Continue reading

Evolution et chimères, interview du Professeur Selosse pour Podcast Science

Featured

ps193_B2L9KM9CUAAAmVt-590x590
Et voilà, l’émission annoncée la semaine dernière, l’interview du Pr. Selosse sur les chimères, est en ligne sur Podcast Science: Pour vous aider à suivre, voici tout d’abord les questions que j’avais préparées en amont de l’interview: Paradoxalement, la notion d’espèce semble très intuitive (Les chats donnent des chats,… Lire Evolution et chimères, interview du Professeur Selosse pour Podcast Science Continue reading

Euro Evo Devo – Vienna – Videos

Featured

verilli1
Dans la série des chantiers perpétuels comme ma série sur mes vacances en Australie, j’avais commencé à décrire mes impressions et observations du meeting Euro Evo Devo qui s’est tenu à Vienne cet été… puis laissé la série à l’abandon après avoir décrit quelques posters. Heureusement pour moi, voici l’occasion de combler un peu le vide en vous… Lire Euro Evo Devo – Vienna – Videos Continue reading

Colibris, Umami et Sucreries

Featured

30AD44A60449450E943836A1FC206330
  Les colibris, ou oiseaux mouches, tout le monde les connait. Ce sont les stars des documentaires animaliers avec les célèbres séquences au ralenti de leur fantastique vol stationnaire tandis qu’ils sirotent avidement le nectar de fleurs. Leur côte populaire, ils la doivent aussi à leur petite taille qui renforce le côté Kawaï, notamment… Lire Colibris, Umami et Sucreries Continue reading

Quelques petites choses au sujet du colibri : records, anatomie et évolution.

Featured

coppery-headed-emerald-hummingbird_83584_990x742
Crédits : Priscilla Burcher C’était l’été, et nous dévalions tant bien que mal les marches étonnamment mal taillées des ruines de Písac, dans la glorieuse vallée de Cuzco. Le soleil de fin d’après midi dorait les herbes des minces terrasse…
Continue reading

Méta-évolution : L’évolution peut-elle créer de l’intelligent design ?

Featured

Genetic-Circuit-537x432
Sur ce blog, on n’hésite pas à faire dans le titre racoleur. Ah vous aviez déjà remarqué. Bon bon bon. La question est pourtant valable : l’évolution peut-elle spontanément créer un organisme capable de quitter l’évolution “à la Darwin” ? Autrement dit, pourrait-il exister un organisme capable de diriger/plannifier sa propre évolution, ou encore, capable de diriger celle d’autres organismes, sans passer par les forces évolutives telles que la sélection naturelle ? Résumons le cahier des charges. Il s’agirait d’un organisme capable de :
1- prendre conscience de ses caractéristiques, de son phénotype (“tiens, je suis bleu”).
2- imaginer ce que serait le meilleur phénotype dans un environnement donné, avec pas trop d’erreur (“mais en vrai, ce serait mieux que je sois jaune pour me cacher dans la savane”)
3- modifier son phénotype tout seul comme un grand, et faire en sorte que cette modification se transmette à ses petits. Bien sûr il faut que ces trois capacités apparaissent spontanément au cours de l’évolution, et soient maintenues par la suite. Hors de question d’invoquer l’intervention d’un barbu flottant dans le cosmos, c’est triché ;-)
Pas de Spaghetti Volant ni de Jésus-Raptor non plus. Désolé.
En fait, “peut-on faire un organisme qui quitte la sélection naturelle pour se modifier tout seul” ressemble à une question qu’on a plus l’habitude de croiser dans l’étude de l’intelligence artificielle : peut-on créer un logiciel capable de se programmer tout seul ? En d’autre terme, cela corresponds à un logiciel capable d’améliorer son propre code, de pister ses propres bugs et potentiellement de mettre au chômage de plein de programmeurs à court terme. L’analogie avec l’informatique est pas mal, parce que l’évolution est basiquement un algorithme. Au départ simple, celui-ci s’est complexifié au cours de ses 3.8 milliards d’années d’existence. Le début de l’histoire de l’algorithme évolutif commence avec une cellule unique*, LUCA. Grand-grand-grand…-grand papy LUCA découvre comment se diviser, première fonctionnalité du logiciel “La vie.”. En vrac, d’autres innovations hackant l’algorithme de l’évolution apparaissent comme le sexe, les transferts horizontaux, l’hérédité non génétique, etc. Mais jusqu’à maintenant l’algorithme général, même si il s’est complexifié, ne propose pas vraiment d’intelligent design. L’évolution reste le processus de création de nombreux organismes tous un peu différents les uns des autres, qui sont triés par ce que l’on appelle la sélection : certains survivent et se reproduisent beaucoup, d’autres meurent célibataires. Tout ça, ce sont les règles de départ. Voyons si l’on peut hacker une fois de plus le système et aboutir à une “autre évolution” non darwinienne, ce qui revient à modifier les règles en utilisant… les règles.
Je vois deux façons d’y parvenir, si vous avez vos propres idées n’hésitez pas à les mettre en commentaires !

Proposition 1 – Une hérédité alternative plus rapide.

La transmission d’ADN des parents aux enfants ou d’une bactérie à une autre est un système d’hérédité. Lors de la reproduction d’une algue, toute l’information décrivant la future tronche du bébé algue (“trop mimignon, des flagelles à crooooquer”) est écrite sur un ruban long de plusieurs kilomètres de long, l’ADN, qui sera transmis à l’enfant. Pour faire un parallèle avec une course de relai, c’est comme si le premier coureur donnait un journal enroulé au suivant, le journal décrivant de façon complète la tête du second coureur.
La version Molotov a grand même plus de classe
On pourrait pourtant imaginer que les parents soient moins radins, et qu’ils transmettent plusieurs journaux à la fois. En d’autre termes, on peut imaginer qu’il existe plusieurs supports de l’information décrivant le futur individu, plusieurs supports de l’hérédité. Ce qui est chouette, c’est qu’il n’y a pas besoin de l’imaginer : ça existe déja. Certains organismes transmettent à leurs enfants de l’ADN, mais aussi des modifications épigénétiques, des ressources particulières et… de la culture, que ces organismes vont eux-même transmettre à leurs propres enfants, et ainsi de suite : l’évolution peut se dérouler sur plusieurs supports à la fois. L’avantage ? Ça va plus vite ! Prenez les humains par exemple. Depuis qu’il existe, notre support alternatif d’hérédité “la culture” a évolué beaucoup plus vite que le support d’hérédité “ADN”, menant à l’apparition d’une foultitude de langues, de systèmes d’éthiques, de technologies. Rien que ces 100 dernières années, un nombre hallucinant de technologies ont été développé. Dans la même période de temps, le support de l’hérédité nommé “ADN” n’a pas développé une telle variation.
Vous voyez où je veux en venir : par l’apparition d’un support d’hérédité alternatif, la culture, l’homme a développé une technologie qui pourrait bien un jour lui permettre de s’amuser à faire de l’intelligent design : à planifier le destin évolutif de son espèce ou celui d’autres espèces. En fait on a déjà un peu commencé : la sélection artificielle et les OGMs nous permettent d’obtenir certains traits particuliers chez des espèces d’intérêt. Mais la première réside sur l’existence d’une variation pré-existante, générée par “le vieil” algorithme évolutif, et la seconde technique est loin d’être au point pour l’ambition démesurée que nous avons. Divers futuristes promettent dès aujourd’hui un futur dans lequel la biologie synthétique permettra de créer des organismes de types bactéries, de toutes pièces. Il faudrait étendre ce concept à l’espèce humaine pour valider la proposition de départ : l’homme fabrique les mutations dont il a besoin, les insère dans ses nouveaux-nés (ou dans ses anciens-nés avec un peu de thérapie génique), et de fait, contrôlerait son évolution “à la main”. Ici c’est l’emballement de la culture technologique chez l’homme qui pourrait permettre à cet intelligent design d’exister, soit l’emballement d’un système alternatif d’hérédité. Mais ne pourrait-on pas se débrouiller avec de l’ADN, tout simplement ?
Avoir une bactérie qui dirigerait elle-même son évolution, est-ce possible ?

Proposition 2 – Des bactéries calculant leur futur.

Dans des conditions de stress, certaines espèces de bactéries sont capables d’accélérer le rythme des mutations à des endroits bien spécifiques de leur ADN. Ce faisant, elles augmentent la probabilité que l’une des mutations colle bien à la situation stressante, et fasse émerger une adaptation à l’échelle de la population. Cette tactique, observée aussi chez les tumeurs cancéreuses, chez certaines plantes et plusieurs animaux, est une capacité acquise au cours de l’évolution face à des environnements stressants. Le problème, c’est la relative inefficacité de ce processus : pour une mutation qui va taper juste, des milliers de mutations vont causer des erreurs souvent fatales à leurs porteurs. Ce qu’il manque à la bactérie, c’est la capacité de prédire quelle serait la “bonne” mutation (et faire ainsi de l’auto-intelligent design). Vous vous souvenez de la métaphore informatique ? Si la bactérie était capable de calculer des scénarios possibles correspondant à une situation donnée, et de choisir la meilleure solution parmi toutes les possibilités, elle pourrait effectivement prédire le “meilleur” phénotype adapté à la situation.
Et diriger ses mutations aux bonnes parties de l’ADN, changeant ainsi son phénotype pour le diriger vers “l’optimum” du paysage adaptatif.
En une génération.
Sans sélection naturelle. Donc il nous faut un ordinateur biologique qui puisse faire des calculs, des prédictions, un peu comme celui dont parle Greg Bear dans L’échelle de Darwin. Idéalement ce serait bien qu’il existe une forme de mémoire dans laquelle cet ordinateur puisse puiser pour établir ses scénarios (des priors). Le disque dur. Impossible ? Et pourtant, l’ADN n’est rien d’autre qu’une forme de stockage d’information particulièrement compacte, et des chercheurs du European Bioinformatics Institute de Cambridge ont réussi l’année dernière à encoder dans de l’ADN, entre autres, l’ensemble des 154 sonnets de Shakespeare, une publication scientifique au format PDF et le speech de Martin Luther King : “I have a dream”. Bon, pour le stockage, c’est faisable, on imagine tout à fait que l’ADN puisse stocker des informations utiles aux prédictions.
Maintenant nous voudrions un calculateur, une unité capable de répondre à des questions sous la forme de “OUI / NON”. C’est chouette, ça existe aussi : l’équivalent biologique du transistor électronique s’appelle le transcriptor, et il a été développé l’année dernière par une équipe de Stanford. Le transcriptor, uniquement constitué de molécules tout à fait classiques au sein de la cellule ( intégrases ) est un pas important vers l’objectif ultime qui est de créer des ordinateurs biologiques, en général connus sous le nom d’ordinateurs à ADN. ** Il est donc théoriquement possible d’avoir une bactérie stockant des informations sur l’état de son environnement, son état interne, et capable de produire des calculs pour connaître la solution phénotypique optimale correspondant à la situation. Par le jeu de mutations dirigées qui existe déjà, notre bactérie serait ensuite théoriquement capable de s’auto-modifier, et d’échapper à la sélection naturelle.
Wow. Ce genre de questions en soulèvent plein d’autres : une bactérie capable d’auto-modification serait-elle vraiment plus efficace que ses congénères subordonnés à la sélection naturelle ? L’évolution peut-elle elle même méta-évoluer, la sélection naturelle étant au final une phase comme une autre dans une longue liste de processus évolutifs ? Que se passera-t-il si les bactéries avec des transcriptors du futur seront lachées dans la nature ? Il faudra plus qu’un billet de blog pour répondre à tout ça, mais c’est un domaine remplit de questions fascinantes. N’hésitez pas à faire part de vos idées dans les commentaires ! —- *En fait, l’histoire ne commence peut-être pas avec une cellule unique. Ce modèle est de plus en plus débattu, et c’est une bonne chose. Après tout, rien n’empêche de penser que plusieurs lignées du vivant aient développé indépendamment le support de l’information génétique qu’est l’ADN. ** Au passage, les passionnés de biologie synthétique comme Drew Endy sont convaincus que des versions exploitables du transcriptor seront utilisables dans quelques décennies pour faire de vrais calculs en parallèle avec des cellules vivantes, ou pour tout un tas d’autres utilisations dont on n’a même pas encore idée aujourd’hui. Un article va suivre pour en parler, parce que c’est fascinant. The future is now, comme on dit. Continue reading