Conception de protéines par IA pour les enzymes fongiques
Prédiction de structure, modèles de langage protéiques et conception générative appliqués aux enzymes fongiques industrielles, avec des attentes réalistes.
Un aperçu de ce que vous allez étudier et réaliser.
Conception de protéines par IA pour les enzymes fongiques présente les outils computationnels qui transforment l'ingénierie des enzymes, appliqués spécifiquement aux protéines fongiques utilisées dans l'industrie. Vous commencez par le rôle des enzymes fongiques dans l'alimentation, le textile, les biocarburants et les détergents, puis explorez la prédiction de structure par deep learning, les modèles de langage protéiques qui estiment l'effet des mutations et les outils de conception générative et inverse. Un module dédié traite de l'expression des protéines conçues chez des hôtes fongiques et de leur validation expérimentale.
Ces méthodes ont progressé à une vitesse remarquable, mais les résultats au laboratoire sont souvent plus modestes que ne le laissent entendre les gros titres, et de nombreuses protéines conçues ne s'expriment pas ou ne fonctionnent pas. Ce cours garde des attentes réalistes en examinant de près benchmarks et limites. Il s'adresse aux ingénieurs en protéines et aux spécialistes des enzymes ayant une formation en biochimie. Pour le projet final, vous proposez une stratégie de conception pour améliorer une propriété d'une enzyme fongique choisie, comme la thermostabilité, à l'aide d'outils computationnels, et décrivez les expériences nécessaires pour la valider.
6 modules, un savoir qui grandit pas à pas.
Survolez ou touchez un module pour suivre le parcours, de la première séance au projet final. Ouvrez un module pour voir les thèmes abordés.
- CAZymes et applications industrielles
- Les propriétés enzymatiques clés à améliorer
- Approches d'ingénierie classiques
- Comment fonctionnent les prédicteurs de structure
- Lancer et interpréter des prédictions
- Scores de confiance et pièges
- Bases des modèles de langage protéiques
- Prédiction sans exemple de l'effet des mutations
- Paysages de fitness et données
- Outils de repliement inverse
- Conception générative de squelettes
- Filtrer et classer les propositions
- Expression chez Aspergillus et Trichoderma
- Questions de glycosylation et de sécrétion
- Tests d'activité et de stabilité
- Benchmarks et défis communautaires
- Taux d'échec typiques
- Questions ouvertes dans le domaine
Conception de protéines par IA pour les enzymes fongiques
À l’issue de la formation, vous saurez :
- Identifier les enzymes fongiques d'intérêt industriel et les propriétés cibles.
- Prédire et évaluer avec esprit critique des structures de protéines avec des outils de deep learning.
- Utiliser des modèles de langage protéiques pour classer des mutations candidates.
- Appliquer des outils de repliement inverse et de conception générative pour proposer des variants.
- Planifier les expériences d'expression et de validation des enzymes conçues.
La place de cette formation dans l’école.
Où cette formation peut vous mener.
Des métiers et des applications qui s’appuient sur ce que vous apprenez ici. Les débouchés dépendent de votre expérience et du marché local.
- Ingénieur en protéines dans le développement d'enzymes industrielles
- Biologiste computationnel dans une start-up de biotechnologie
- Spécialiste des enzymes adoptant les outils de conception par IA
- Chercheur associé en biologie de synthèse
- Ingénieur d'application pour des logiciels de conception de protéines
Prérequis, évaluation et certificat.
Conditions d’admission
Une formation en biochimie ou en biologie moléculaire est attendue ; des bases en Python sont utiles pour les exercices pratiques.
Modalités d’évaluation
La progression est évaluée à travers la participation aux sessions en direct, des exercices computationnels dans chaque module et un projet final évalué par le professeur.
Projet final
Une stratégie de conception computationnelle visant à améliorer une propriété d'une enzyme fongique choisie, avec un plan de validation expérimentale.
Certificat
Certificat de cours
À l’issue de la formation et de son projet, Fungaris délivre un Certificat de cours. La reconnaissance des formations est évaluée en fonction du parcours suivi et de la réglementation locale de chaque pays.
Comment la formation progresse, phase par phase.
- Les enzymes fongiques dans l'industrie
- Prédiction de structure des protéines par deep learning
- Modèles de langage protéiques et prédiction de fitness
- Outils de conception générative et inverse
- Expression chez des hôtes fongiques et validation expérimentale
- Limites, benchmarks et défis ouverts
Recherches associées
Questions sur cette formation
Faut-il de l’expérience pour suivre la formation « Conception de protéines par IA pour les enzymes fongiques » ?
Une formation en biochimie ou en biologie moléculaire est attendue ; des bases en Python sont utiles pour les exercices pratiques.
Comment se déroule la formation « Conception de protéines par IA pour les enzymes fongiques » ?
En direct en ligne, en 6 modules, avec un professionnel en activité, un petit groupe et un projet final.
Comment suis-je évalué ?
La progression est évaluée à travers la participation aux sessions en direct, des exercices computationnels dans chaque module et un projet final évalué par le professeur.
En quoi consiste le projet final ?
Une stratégie de conception computationnelle visant à améliorer une propriété d'une enzyme fongique choisie, avec un plan de validation expérimentale.
Quel certificat vais-je obtenir ?
À l’issue de la formation et de son projet, Fungaris délivre un Certificat de cours. La reconnaissance des formations est évaluée en fonction du parcours suivi et de la réglementation locale de chaque pays.
Que puis-je étudier après la formation « Conception de protéines par IA pour les enzymes fongiques » ?
L’étape suivante naturelle est la formation « Certificat en bioinformatique fongique ».
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