Fusion innovante entre optimisation protéique, neurobiologie computationnelle et physique quantique pour révolutionner notre compréhension du vivant.
Pipelines computationnels intégrant AlphaFold2, simulations MD et algorithmes génétiques pour le design de protéines fluorescentes.
Exploration des mécanismes quantiques dans les processus neuronaux et développement de modèles computationnels innovants.
Étude des interactions lumière-matière vivante et applications dans l'imagerie et la communication cellulaire.
GROMACS, dynamique moléculaire et calculs DFT pour comprendre le comportement des biomolécules à l'échelle atomique.
Processeur Neuro-Photonique Hybride
PNPH est une plateforme intégrée révolutionnaire combinant prédiction de structures protéiques, simulations de dynamique moléculaire et optimisation par algorithmes génétiques. Conçue pour le design et l'optimisation de protéines fluorescentes ChromoQ, elle repousse les limites de la neurobiologie quantique.
Les protéines fluorescentes (FPs) sont des outils essentiels en biologie moderne, utilisées pour l'imagerie cellulaire, les biosenseurs (GCaMP, ASAP), et l'optogénétique.
Le développement de nouvelles FPs avec des propriétés spectrales optimisées repose actuellement sur des cycles coûteux de mutagenèse aléatoire et criblage expérimental.
Peut-on prédire les propriétés spectrales (λ excitation, λ émission, rendement quantique) d'une protéine fluorescente à partir de sa structure 3D prédite par AlphaFold2 ?
Administrateur Systèmes & Réseaux • Bioinformaticien
Passionné par les infrastructures robustes, le code propre et la bioinformatique. Je fusionne technologie et biologie pour créer des outils innovants.
Découvrir mon profil completIntéressé par la biologie quantique, l'optimisation protéique ou les applications de la biophotonique ? Discutons de vos projets.