Les mathématiques dans la biologie Avec nos partenaires, nous traitons vos données pour les finalités suivantes : le fonctionnement du site, la mesure d'audience et web analyse, la personnalisation, la publicité et le ciblage, les publicités et contenus personnalisés, la mesure de performance des publicités et du contenu, le développement de produit, l'activation des fonctionnalités des réseaux sociaux. Vos préférences seront conservées pendant une durée de 6 mois.
Les phénomènes aléatoires dans l'expression du gène chez les bactéries Les différentes étapes de la fabrication d’une protéine. Les bactéries sont des organismes unicellulaires présents dans tous les milieux, y compris les plus hostiles comme les fonds marins ou encore notre intestin. Une bactérie est, en première approximation, une cellule composée d’une chaîne d’ADN baignant dans un milieu visqueux, le cytoplasme, avec d’autres composants comme les ARN, les protéines, etc… Les protéines sont les éléments-clés de la vie cellulaire pour tous les organismes vivants. L’expression maintenant fameuse de F. Crick en 1958, le «dogme central de la biologie moléculaire», affirme que l’information biologique est à sens unique de l’ADN, vers les ARN et ensuite vers les protéines. À chaque protéine est associée une section de l’ADN, le gène, qui contient le «code» de la protéine.
La merveilleuse présence des mathématiques dans la nature Avez-vous déjà observé la forme d’une fleur de tournesol, la structure d’un flocon de neige ou la morphologie d’une fougère ? Au-delà de leur beauté fascinante, on peut aussi y voir des objets mathématiques, puisque les spirales de la fleur de tournesol suivent une célèbre suite numérique appelée suite de Fibonacci, les flocons de neige présentent des symétries hexagonales particulières et la morphologie de la fougère décrit une géométrie fractale. De nombreux autres exemples illustrent à quel point les objets mathématiques sont présents dans la nature. Ecologie Archives - MATH'MONDE, le blog d'Hervé LEHNING, agrégé de mathématiques Jean-Henri Fabre est connu pour son observation des insectes. Excellent vulgarisateur, il est de ceux qui savent communiquer leurs passions. Les mathématiques en font partie.
51 Une foret fractale Résumé : en partant de la relation d’Euler et en manipulant des nombres complexes, on peut produire des images fractales très belles qui rappellent des forêts. Mots-clés : nombre complexe, relation d’Euler, fractal. Enoncé Statistique et santé publique Au cours des derniers mois, les méthodes statistiques ont permis d’orienter la mise en place des mesures de santé publique. La collaboration statistique et santé publique n’a pas débuté avec la pandémie de 2020; elle remonte à John Graunt qui est né il y a 400 ans, en 1620. Cet article présente les contributions de quelques-uns de ceux qui, comme lui, ont été des précurseurs. Première table d’espérance de vie En espérant développer une méthode pour détecter l’apparition de la peste à Londres, John Graunt analyse les registres de mortalité de la ville publiés une fois par semaine dans la capitale anglaise. En analysant ces données et en effectuant divers calculs, il dresse ce qui est considéré comme la première table d’espérance de vie.
cours M2 algorithmes évolutionnaires ALGORITHMES EVOLUTIONNAIRES ET APPLICATIONS EN SCIENCE DU VIVANT Université Pierre et Marie Curie Master de Sciences & Technologies M2 Mathématiques & Applications Parcours ANEDP ou MBIO Laurent Dumas Ce cours présente différents types d'optimisation par algorithmes évolutionnaires ainsi que leurs applications à plusieurs problèmes en sciences du vivant ou en ingénierie. Mardi 19 Janvier 2010, 11h15-13h15 : 1.1 Quatre problèmes d'optimisation 1.1.1 Configuration d'une molécule d'énergie minimale 1.1.2 Construction d'une fibre optique aux propriétés optimales 1.1.3 Décodage d'une image de code barre floue et bruitée 1.1.4 Ecoulement sanguin dans les artères: un modèle optimal Mardi 26 Janvier 2010, 11h15-13h15 : 1.2 Quelques rappels sur les méthodes de descente 1.3 Deux méthodes déterministes d'optimisation sans gradient 1.3.1 Méthode de Nelder Mead 1.3.2 Méthode de Torczon Mardi 02 Février 2010, 11h15-13h15 : 1.4 Le recuit simulé 1.4.1 Principe.
Martingales et calcul stochastique Université d'Orléans Master 2 Recherche de Mathématiques, 2012-13 Martingales et calcul stochastique