Annuaire du Collège de France 2018-2019
Biologie statistique / Statistical biology
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Page web : https://www.college-de-france.fr/site/en-cirb/rivoire.htm.
1Notre équipe cherche à comprendre les principes sous-jacents aux capacités d’adaptation des systèmes biologiques. Notre approche est inspirée de la physique statistique et combine des analyses de séquences génomiques, des expériences quantitatives in vitro et des modèles mathématiques. Nos projets actuels sont organisés autour de trois systèmes modèles : les anticorps, les protéases et les génomes bactériens.
2Nos résultats récents comprennent le développement de méthodes statistiques pour étudier la co-évolution dans les séquences de protéines et de génomes, le développement d’expériences d’évolution contrôlée et le développement de modèles théoriques d’évolution de protéines.
Publications
3Schober A.F., Mathis A.D., Ingle C., Park J.O., Chen L., Rabinowitz J.D., Junier I., Rivoire O. et Reynolds K.A., « A two-enzyme adaptive unit in bacterial folate metabolism », Cell Reports, vol. 27, no 11, 2019, p. 3359-3370, https://doi.org/10.1016/j.celrep.2019.05.030.
Rivoire O., « Parsimonious evolutionary scenario for the origin of allostery and coevolution patterns in proteins », Phys. Rev. E, vol. 100, 2019, 032411, https://doi.org/10.1103/PhysRevE.100.032411.
Pour citer cet article
Référence papier
Olivier Rivoire, « Biologie statistique / Statistical biology », L’annuaire du Collège de France, 119 | 2022, 732.
Référence électronique
Olivier Rivoire, « Biologie statistique / Statistical biology », L’annuaire du Collège de France [En ligne], 119 | 2022, mis en ligne le 01 mars 2022, consulté le 19 août 2022. URL : http://journals.openedition.org/annuaire-cdf/17848 ; DOI : https://doi.org/10.4000/annuaire-cdf.17848
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