Legestr glaz

@Julian Dalrimple-sikes
 Bonjour Julian.

Le livre est chez l’éditeur. Encore des détails à examiner. Le contenu est totalement iconoclaste et transgressif mais parfaitement documenté.

Durant son écriture, j’avais tellement de « matière » qu’il m’a fallu faire de nombreuses coupes. Et l’idée d’un second livre m’est venue. Ceci pour dire que je ne vais pas être présent ici bien souvent. Je jette un coup d’oeil et je passe mon chemin. 
Dès que ce livre sera disponible je le mentionnerai. Mais, probablement, il ne laissera pas la « communauté scientifique » indifférente. 

@pemile

Il faut être clair pemile. Votre copié-collé, renvoie à ceci : 

@pemile

Trop tard ! 

@pemile

Dire que ce sont des « conneries », c’est ne rien comprendre. Cela se passe très exactement comme je le décris.

Et « cher pemile » démontrez nous le contraire ! Les génomes viraux sont « tous », absolument tous, des « génomes algorithmiques de synthèse ». Regardez ce que sont les « reads » par exemple. Regardez comme fonctionne « illumina ». Bref, renseignez vous si vous ne voulez pas dire de conneries !

3 mois pour finir mon livre. C’est fait.

https://www.starseq.com/life-science/next-generation-sequencing/dna-analysis/?gad_source=1&gad_campaignid=797157115&gclid=Cj0KCQjw9JLHBhC-ARIsAK4PhcoLMARVoCmFUVIlzk07q_k2W4ikADvO2AXAloFOqtXFFeWEHbEj1jYaAm_AEA Lw_wcB

https://en.wikipedia.org/wiki/Read_(biology)

@Eric F

Savoir que tous les génomes viraux sont des « génomes algorithmiques synthétiques ». Les génomes sont des « constructions » bio informatiques à partir de fragments d’ARN (généralement). 

La protéine « spike » est une protéine de laboratoire, synthétisée à partir d’une séquence du « génome algorithmique synthétique » du SARS-COV-2 qui « code » pour elle. Elle n’existe que par « synthèse » ! Elle n’a aucune existence naturelle. Il faut donc bien savoir « de quoi on parle » lorsque l’on évoque la protéine « spike ».

Les fragments d’ARN utilisés sont présents par milliards dans le surnageant. De ce fait, avec 4 bases (ACGU) n’importe quel algorithme est en mesure de trouver des « chevauchements » parfaits pour assembler un « génome algorithmique synthétique » d’environ 30.000 nucléotides. C’est simplement une affaire de nombre.

... « Dans toute culture cellulaire, même parfaitement purifiée, plusieurs sources biologiques produisent naturellement d’énormes quantités de fragments génétiques.

- Les cellules du prélèvement initial, souvent des cellules épithéliales broncho-alvéolaires déjà stressées par la pathologie, libèrent massivement des exosomes contenant de l’ARN cellulaire. On estime qu’une cellule stressée peut produire des « millions d’exosomes », chacun bourré de fragments d’acides nucléiques.

- Les cellules VERO, utilisées pour la culture, constituent une seconde voie de production d’exosomes. soumises, elles aussi, aux conditions de culture intensive provoquant une production continue d’exosomes riches en ARN.

- À cela s’ajoute le sérum fœtal bovin -FSB-, source naturelle d’exosomes et de fragments d’ARN et d’ADN divers et variés.

Cette «  soupe exosomale  » naturelle contient facilement des «  millions de cellules », chacune produisant des millions d’exosomes, eux-mêmes contenant des milliers de fragments d’ARN chacun. L’ordre de grandeur, même à estimation basse, atteint ainsi les 10 000 milliards de fragments d’ARN et d’ADN.

Les plateformes de séquençage actuelles, notamment « Illumina », fragmentent mécaniquement et chimiquement ces acides nucléiques en segments d’environ 150 nucléotides. (Il existe différentes technologies pour le séquençage nouvelle génération -NGS-.La plus répandue actuellement est la technologie « Illumina », qui génère plus de 90% des données de séquençage dans le monde).

Cette contrainte technique transforme nos 10 000 milliards de fragments de tailles diverses en fragments standardisés. Mathématiquement, chaque fragment de 150 nucléotides peut présenter 143 séquences différentes de 8 nucléotides consécutifs, 142 séquences de 9 nucléotides consécutifs, et ainsi de suite, puisque seules 4 bases nucléiques sont disponibles (A, C, G, U).

La multiplication devient alors « vertigineuse ». Avec 10 000 milliards de fragments de 150 nucléotides, nous obtenons :

-1 430 000 milliards de séquences de 8 nucléotides disponibles,

- 1 420 000 milliards de séquences de 9 nucléotides, et

- 1 410 000 milliards de séquences de 10 nucléotides.

Face à ces « chiffres astronomiques », il faut rappeler que, pour l’ARN, avec ses quatre bases A, U, C et G, il n’existe que :

- 65 536 séquences possibles de 8 nucléotides,

- 262 144 seulement de séquences possibles de 9 nucléotides, et

- 1 048 576 séquences possibles de 10 nucléotides.

Le calcul devient alors stupéfiant. Pour des chevauchements de 8 nucléotides, nous disposons en moyenne de 21,8 milliards d’exemplaires de chaque séquence possible. Pour 9 nucléotides, ce sont encore 5,4 milliards d’exemplaires par séquence possible, et même pour 10 nucléotides, nous conservons 1,3 milliard d’exemplaires de chaque séquence théoriquement possible. « Pour n’importe quelle séquence de chevauchement requise, l’algorithme dispose donc de milliards de candidats possibles  ».

Dans ces conditions, c’est un jeu d’enfant pour un algorithme de »construire« un »génome de synthèse« . Il existe des milliers et des milliers de possibilités qui correspondront toutes aux meilleurs critères de chevauchements. Cela fonctionne à tous les coups. Et nous avons des variants, des mutants, tant que l’on souhaite ! 

Les »génomes viraux algorithmiques de synthèse", la gloire de la virologie.