Une passionnante séance consacrée aux méthodes omiques

 Nous vous avons organisé hier, à l'Académie d'Agriculture, une séance publique consacrée aux méthodes dites "omiques". De quoi s'agit-il ?

Il s'agit d'abord... de dépasser les mots et de comprendre : depuis quelques décennies, ont été mises au point des méthodes d'analyse qui produisent des grands nombres de données et qu'il s'agit ensuite d'interpréter.

Je prends l'exemple toujours fascinant de ce type d'analyses qui consiste à partir d'une lame de microscope sur lesquels on a fixé une préparation ;  l'aide d'un laser très fin, on irradie chaque pixel, chaque élément d'image de cette lame.
De la sorte, on récupère des vapeurs qui emportent la matière de ces pixels, et l'on fait passer ces vapeurs dans un appareil d'analyse de type chromatographie en phase gazeuse couplée à la spectrométrie de  masse,  qui détermine quels sont les
composés présents.

C'est une merveilleuse prouesse technique car on part, pour les analyses,  de très petites quantités d'échantillons, d'une part. Mais, aussi, parce que l'on parvient à identifier des composés d'un mélange très complexe : imaginons que l'image était faite à partir d'une coupe d'un fragment d'un organe humain par exemple.

Bref, c'est très stimulant... mais la vraie question, quand j'ai découvert cette technique pour la première fois, lors de ma tournée de conférence Franqui, en Belgique, dans le laboratoire de chimie analytique de l'université de Liège, c'est que l'on produit un nombre considérable de résultats (certains parlent de "données", mais c'est un terme erroné), et qu'il faut savoir les traiter ! A l'époque, mes collègues belges, qui étaient les premiers à mettre en oeuvre cette analyse, m'avaient signalé qu'il n'y avait alors qu'une seule personne au monde capable de traiter les données : un jeune chercheur canadien qui les avait rejoints.

C'était il y a environ 20 ans et d'immense progrès ont été faits depuis : la méthode s'est généralisée, on a mis au point des algorithmes pour traiter automatiquement les résultats, et cetera.

Ce que je donne là est un exemple des techniques mises en œuvre pour l'analyse et cela concerne plutôt ce que l'on nomme le métabolome : la métabolomique est l'analyse
des métabolites.

À côté, il y a les méthodes génomiques, du génome, ou protéomiques, des protéines, et
qui sont une autre prouesse mais un peu antérieure : aujourd'hui, on peut séquencer un génome pour environ 100 euros et cela se fait de façon très routinière.

Mais là encore, il y a une foule de résultats qu'il faut traiter  et l'on comprend que pour les deux cas les méthodes de la bio-informatique se soient considérablement développées.

Au total, il y a donc un ensemble de techniques, analytique ou calculatoires (souvent statistiques) qui permettent d'obtenir des résultats tels ceux qui ont été montrés hier lors de la séance.

Par exemple, des collègues de l'UMR Sayfood, en relation avec toute une série de partenaires français, ont analysé les laits et les fromages AOP français pour comprendre les raisons des goûts très spécifiques des fromages, pour comprendre l'importance relative des différentes étapes des procédés de confection des fromages à partir du lait...

Nous avons également évoqué la fabrication des fins chocolat, pour lesquels un résultat important a été obtenu récemment : comprendre que la fermentation était  plus importante que la torréfaction  pour l'obtention de ces chocolats.

Nous avons également discuté les techniques statistiques, qui évoluent en vue d'une plus grande simplicité d'utilisation.

Bref,  c'était une séance passionnante et que l'on peut regarder en podcast à l'adresse de la chaîne Youtube de l'Académie de l'agriculture. Je vous invite à consulter : https://www.youtube.com/watch?v=HgL1hKrPGJo

Un séminaire où je présente le module de chimie quantique du logiciel Maple (tout simple !)

Je viens de faire un séminaire que j'ai consacré à l'utilisation du logiciel Maple et, notamment à ses possibilités pour les calculs de chimie quantique. On trouvera l'enregistrement du séminaire sur ma chaîne Youtube : https://www.youtube.com/watch?v=9lIeDcx4VeM

Il faut que je dise ici publiquement que j'ai accepté d'être ce que la société qui  fabrique Maple a nommé des ambassadeurs, mais je ne me force  pas. Je ne touche d'ailleurs aucun argent, et si je prends du temps  pour présenter Maple à mes amis, c'est parce que c'est le logiciel que j'utilise  toute la journée, tous les jours, toutes les heures, toutes les minutes,  toutes les secondes,  et je l'utilise parce qu'il est exactement l'outil  dont nous avons besoin quand nous faisons un travail scientifique ou  technologique.

Les documents Maple sont des documents comme on les  aurait dans un traitement de texte, mais ils ont ceci de merveilleux que, dans ces documents,  on calcule comme on ferait au tableau avec des  mathématiques, et bien plus facilement d'ailleurs.
 

Par exemple, pour calculer  une primitive, on tape sur le signe somme, dans ce que Maple nomme  une palette, à gauche du document, et immédiatement on voit les symboles de l'intégration apparaître et on a plus qu'à remplacer par les lettres que l'on veut.
Puis, quand on fait "entrée", alors la primitive est calculée immédiatement et ainsi de suite pour toutes les  opérations mathématiques que l'on a l'habitude de faire, qu'il s'agisse  d'algèbre, d'algèbre linéaire, de théorie des graphes, de  statistiques...

Il y a des calculs plutôt pour les mathématiciens,  d'autres pour les physiciens, et d'autres encore pour les chimistes.

Dans la présentation que j'ai faite ce matin, j'ai montré comment  utiliser Maple pour rédiger des documents, et je signale en passant que  c'est ainsi que j'ai fait mon livre La cuisine note à note en 12  questions souriantes.

À propos de calcul algébrique, j'ai pris deux exemples à savoir celui d'un calcul de pH, et d'autre part une  régression multiple pour des calculs de spectroscopie.
Tout cela  est extraordinairement simple.

J'ai réservé un petit moment à la  présentation des possibilités de Maple  en statistiques, qu'il s'agisse de calculer simplement une moyenne, une médiane, un écart type, de faire un histogramme, ou que l'on veuille faire une analyse en composantes principales, ou des tests statistiques.

Et j'ai terminé avec quelques exemples de chimie quantique. D'abord  pour la représentation de molécules, mais aussi pour le calcul de leurs  propriétés.

Maple détermine ces dernières en résolvant l'équation de Schrödinger et permet ainsi  d'obtenir les orbitales, leur occupation, leur énergie, mais aussi les  charges partielles, les moments dipolaires. Il calcule les densités électroniques, pour la molécule, pour chacune des
orbitales moléculaires et ainsi de suite.

Je n'ai pas à me forcer pour  dire que Maple est vraiment un outil extraordinaire, et je  dois même avouer à mes amis que si je me laissais aller, je passerais la  totalité de mon temps à en explorer les possibilités plutôt qu'à produire des résultats scientifiques.

Je sais que Maple est un logiciel payant, mais je sais aussi que les  étudiants peuvent l'obtenir à moindre frais, et, en tout cas, je suis  certain que c'est un investissement tout à fait rentable dans les  travaux scientifiques ou technologiques, dans l'industrie.

Pour comparer, il faut... comparer !

Ce matin je reçois d'étudiants une photographie des blancs d’œufs en neige qui auraient été additionnés d'un peu de vinaigre. 

Ces étudiants me signalent que le vinaigre fait beaucoup d'effet sur le foisonnement, mais quand je leur demande s'ils ont fait un contrôle, ils s'étonnent de la demande, ne la comprennent pas, même. Pourtant, n'est-il pas "naturel" de penser que pour voir une amélioration, il faut voir deux états : le blanc d'oeuf battu en neige sans vinaigre et le même blanc battus en neige avec du vinaigre ? 

 

Mon objectif n'est pas, ici, de me plaindre du niveau des étudiants qui ne cesserait de baisser, mais je suis intéressé de comprendre comment il est possible que des étudiants n'aient pas eu l'idée de comparer, quand ils font une comparaison. Ce sont des individus intelligents, intéressés (apparemment) par leur sujet, et je me demande si la question n'est pas de méthode... 

Ce qui est encourageant : l'enseignement des sciences est manifestement utile, même quand il est élémentaire ! A noter que la question que mes jeunes amis étudiait était très difficile, parce que les blancs d'oeufs sont tous différents et, que pour faire une expérience comparative correctement organisé, il faut "pooler" les blancs, c'est-à-dire les mélanger en les faisant passer à travers un tamis très fin, qui désagrégera le gel dont ils sont en réalité constitué ; ce tamis, ainsi que tous les récipients et ustensiles, devront être particulièrement propres, sans traces de composés tensioactifs qui pourraient changer le foisonnement. En pratique, il faudra tout traiter par avance, voire travailler dans une salle blanche. Bien sûr, pour fouetter, il faudra trouver un système qui fouette toujours de la même façon, donnant toujours la même énergie. Et ainsi de suite. 

Puis, quand on aura les résultats expérimentaux, il faudra faire des études statistiques poussées, si l'on regarde un microscope, car les bulles sont toutes différentes, de sorte que sont les populations de bulles qu'il faudra comparer. Si l'on compare des volumes, il faudra savoir que les mesures de volumes de mousse sont très incertains, ce qui conduira à répéter des expériences, car une seule expérience ne vaut rien.

 Et il faudra alors faire des études statistiques des résultats. Les statistiques ? Considérons une chaîne de production de yaourts, dans une usine. Si la chaîne est réglée pour produire des yaourts de 100 grammes, il est impossible théoriquement (et pratiquement) que tous les yaourts aient une masse de 100 grammes. Bien sûr, la plupart auront des masses proches de 100 grammes, mais une petite proportion aura une masse bien plus petite, ou bien plus grande. Pour savoir si, un jour donné, la production reste conforme, il faudra prendre des échantillons, calculer leur masse moyenne, et comparer cette moyenne à la valeur de consigne (100 grammes). En pratique, la moyenne ne sera jamais 100 grammes exactement, et la question est de savoir si l'écart est possible dans la limite des écarts "normaux", ou bien si la différence est trop grande, si la moyenne de l'ensemble des yaourt produit ce jour là s'écarte de la valeur de consigne. C'est tout cela qu'auraient dû faire nos jeunes amis... et je crois que l'exercice qui leur était demandé n'était pas inutile, puisqu'il leur a fait comprendre que les explorations expérimentales imposent de bien calculer. Merveilleuse théorie !

La variabilité des écarts-types

Les chercheurs en sciences des aliments ont l'habitude de répéter les expériences trois fois, mais est-ce suffisant ?

Bien sûr, retrouver (avec un petit écart quand même) un résultat que l'on a obtenu, c'est rassurant.
Si on a le résultat une troisième fois (toujours avec un petit écart), alors on a le sentiment que tout va vraiment bien... mais ne peut-on avoir une pièce de monnaie qui tombe trois fois de suite sur pile ? D'accord, le résultat que l'on obtient après une longue chaîne d'expériences, ce n'est pas comme une pièce de monnaie,  mais quand même, il faut savoir de combien nous pouvons être rassurés d'avoir le même résultat.

D'ailleurs, le "même" résultat... Le même, vraiment ? Certainement non : les trois expériences donnent peut-être des résultats voisins, mais pas le même.

Et puis, "voisins" : encore un de ces adjectifs que, avec les adverbes, j'invite mes amis à chasser, pour les remplacer par la réponse à la question "combien ?".

Si l'expérience ou la série d'expériences conduit à déterminer une grandeur, alors on a trois valeurs pour cette grandeur, et il est bon de les comparer : classiquement, on détermine leur moyenne et leur "écart-type".

L'écart-type caractérise quantitativement la dispersion des résultats, Ici, je ne veux pas faire un cours de statistiques, mais seulement illustrer la forte variabilité des écarts-types.

A cette fin, j'ai créé une répartition gaussienne, qui correspondrait à la pesée d'une masse sur une balance, avec des fluctuations. Arbitrairement, j'ai choisi une masse réelle à 100, et un écart-type égal à 1.
Puis, au lieu de peser 200 fois trois fois, j'ai "pesé théoriquement", in silico, et voici les résultats :

En abscisse, il y a le numéro de chaque expérience (trois "pesées"), et, en ordonnée, la valeur de l'écart-type pour ces trois valeurs.

On voit bien que l'écart-type n'est qu'un ordre de grandeur, ce qui a comme conséquence qu'il ne faut pas oublier de le considérer ainsi !