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Pr´ esentation du laboratoire et de l’´ equipe M3V

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(1)

Des moteurs de jeux ` a la physique des chromosomes

Pascal Carrivain

Laboratoire de Physique Th´eorique de la Mati`ere Condens´ee, Universit´e Pierre et Marie Curie, 4, Place Jussieu, 75252 Paris Cedex 05, France

JURY:

Aur´elien Bancaud (LAAS Toulouse) David Bensimon (ENS Paris)

Ralf Everaers (ENS Lyon) Jean-Fran¸cois Joanny (Institut Curie) ebastien Neukirch (Institut Jean Le Rond d’Alembert)

Directeur de th`ese: Jean-Marc Victor (LPTMC Paris)

19 mars 2013

1/42

(2)

Sommaire

Pr´esentation du laboratoire et de l’´equipe M3V Contexte

Introduction

M´ethode du Pivot et du Krankshaft pour la simulation d’ADN Mod`ele du “Bead spring”

SHAKE

Open Dynamics Engine Examples

Joints m´ecaniques

Les diff´erentes ´etapes de simulation

Manipulation de mol´ecule uniqueIn silicod’ADN nu Calibration de la longueur de persistance en courbure Calibration de la longueur de persitance en twist SimulationIn silicode fibre de chromatine

Comment compacter l’ADN ?

Pinces magn´etiques et fibre de chromatine Nucleosome

Conclusion et perspectives

(3)

Sommaire

Pr´esentation du laboratoire et de l’´equipe M3V Contexte

Introduction

M´ethode du Pivot et du Krankshaft pour la simulation d’ADN Mod`ele du “Bead spring”

SHAKE

Open Dynamics Engine Examples

Joints m´ecaniques

Les diff´erentes ´etapes de simulation

Manipulation de mol´ecule uniqueIn silicod’ADN nu Calibration de la longueur de persistance en courbure Calibration de la longueur de persitance en twist SimulationIn silicode fibre de chromatine

Comment compacter l’ADN ?

Pinces magn´etiques et fibre de chromatine Nucleosome

Conclusion et perspectives

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(4)

Pr´ esentation du laboratoire et de l’´ equipe M3V

Mod´elisationMulti-´echelle de laMati`ereVivante

1. Directeur du laboratoire de Physique Th´eorique de la Mati`ere Condens´ee : Pascal Viot 2. ´Equipe M3V :

I Chef d’´equipe : Jean-Marc Victor (Directeur de recherche au CNRS)

I Annick Lesne (Directeur de recherche au CNRS)

I Maria Barbi (Maitre de conf´erences `a l’UPMC)

I Julien Mozziconacci (Maitre de conf´erences `a l’UPMC)

I Laurence Signon (Charg´e de recherche au CNRS et stagiaire au LPTMC)

I Axel Cournac (Post-doctorant) 3. Anciens membres :

I Fabien Paillusson

I Hua Wong

I Eli Ben-Ha¨ım

(5)

Sommaire

Pr´esentation du laboratoire et de l’´equipe M3V Contexte

Introduction

M´ethode du Pivot et du Krankshaft pour la simulation d’ADN Mod`ele du “Bead spring”

SHAKE

Open Dynamics Engine Examples

Joints m´ecaniques

Les diff´erentes ´etapes de simulation

Manipulation de mol´ecule uniqueIn silicod’ADN nu Calibration de la longueur de persistance en courbure Calibration de la longueur de persitance en twist SimulationIn silicode fibre de chromatine

Comment compacter l’ADN ?

Pinces magn´etiques et fibre de chromatine Nucleosome

Conclusion et perspectives

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(6)

ADN nu sous pinces magn´ etiques : contexte biologique

(a) (b) Wong & al, BIOESSAYS. 2009 Oct 29 ;31(12) :1357-1366

(7)

ADN nu sous pinces magn´ etiques : montage exp´ erimental

Figure:Vue sch´ematique d’une exp´erience de pinces magn´etiques.

7/42

(8)

ADN nu sous pinces magn´ etiques : premi` ere exp´ erience

Propri´et´e de courbure de l’ADN : persistance en courburep= 50nm Cette exp´erience ne mesure pas la capacit´e de l’ADN `a se tordre : persistance en twistt

(9)

M´ ethode du Pivot et du Krankshaft pour la simulation d’ADN

(a) Vologodskii, Macromolecules1994, 27, 5623-5625

i N

● ●

Pivot Rotation Ru(θ)(i→N)

● ●

i j

● ●

Krankshaft Rotation Rv(φ)(i→j)

(b) Vue sch´ematique des m´ethodes du Pivot (de rouge

`

a bleu) et du Krankshaft (de vert `a magenta) + algo- rithme de Metropolis

(c) Vue sch´ematique d’un polym`ere greff´e dans un tube

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(10)

Mod` ele du “Bead spring” (1)

(11)

Mod` ele du “Bead spring” (2)

(a) (b)

11/42

(12)

Mod` ele du “Bead spring” (3)

(a) (b)

(13)

SHAKE

t

δ = d

− f

δ

f

δ

t + ∆ t

− f

δ

f

δ

t + ∆ t

Figure:Vue sch´ematique d’un algorithme type SHAKE.

Edberg &al, J. Chem. Phys.84(12), 15 June 1986

Forester &al, Journal of Computational Chemistry, Vol. 19, No. 1, 102-111 (1998) Hess &al, Journal of Computational Chemistry, Vol. 18, No. 12, 1463-1472 (1997) Ryckaert &al, Journal of Computational. Physics23, 321-341 (1977)

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(14)

Sommaire

Pr´esentation du laboratoire et de l’´equipe M3V Contexte

Introduction

M´ethode du Pivot et du Krankshaft pour la simulation d’ADN Mod`ele du “Bead spring”

SHAKE

Open Dynamics Engine Examples

Joints m´ecaniques

Les diff´erentes ´etapes de simulation

Manipulation de mol´ecule uniqueIn silicod’ADN nu Calibration de la longueur de persistance en courbure Calibration de la longueur de persitance en twist SimulationIn silicode fibre de chromatine

Comment compacter l’ADN ?

Pinces magn´etiques et fibre de chromatine Nucleosome

Conclusion et perspectives

(15)

Examples

(a) Starcraft 2 (b) Crysis 3

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(16)

Joints m´ ecaniques

ODE is Copyright 2001-2004 Russell L. Smith. All rights reserved.

(a) Vue sch´ematique d’un joint “Ball-in- Socket”

(b) Vue sch´ematique d’un joint “Hinge”

(c) Vue sch´ematique d’un joint de Cardan (d) Vue sch´ematique d’un joint de contact

(17)

Joints m´ ecaniques : formulation math´ ematique

I ´Equation de la dynamique d’un syst`eme de corps rigides

S = {r1,q1. . .rN,qN}T V = {v11. . .vNN}T Fe = {f11. . .fNN}T M = {m1,I1. . .mN,IN}

L˙ = Fe avec L=MV

I Contrainte holonomique :δ(S,t) =0(joints m´ecaniques)

I Contrainte cin´ematique : ˙δ=J V= 0

I Torseur dynamique des contraintesFc=JTλ, avecλ`a calculer !

I Le torseur des contraintes ne travaille pasFTcV= 0 !

I

h

J M−1JT+k∆tcfmi

λ=−kerp

∆t2δ−Jh

V

∆t +M−1

Fe−MV˙ i

I kerpetkcfmservent `a contrˆoler la stabilit´e du syst`eme

17/42

(18)

Les diff´ erentes ´ etapes de simulation

1. N cylindres de longueurl = 3.34nmet de rayon effectifreff=rc+lD (rc repr´esente le rayon cristallographique de l’ADN etlD la longueur de Debye de la solution en sel) connect´es par des joints “Ball-in-Socket”

2. Couples de courbure et de twistΓb+t=gbt1×t2+1+cosgtφθ(t1+t2)

Figure:Vue sch´ematique d’un joint “Ball-in-Socket”

3. Dynamique de Langevin-Euler locale de corps rigidesG=−ΣL+ΞW˙ 4. ODE calcule les contraintesλ

5. Le syst`eme ´evolue du tempstau tempst+ ∆tavec une int´egration semi-implicite

(19)

Dynamique de Langevin-Euler avec un thermostat global (1)

Berendsen &al, J. Chem. Phys. 81 (8), 15 October 1984 Bussi &al, The Journal of Chemical Physics126, 014101 (2007) Bussi &al, Computer Physics Communications 179 (2008) 2629

I Thermostat global versus thermostat local

I Hamiltonien du syst`eme :H(S,V) =T(v) +R(ω) +U(S)

I Distribution dans l’ensemble canonique :P(S,L)dSdL∝e−βH(S,bsmcV) I Vitesse de thermalisation de l’´energie cin´etique :

dH =

6N

X

i=1

 Σ?ii

β − Σ?ii M?iiL?2i

! dt+

s 2Σ?iiL?2i

βMii dWi

= (hEi −2T) Σ?Tdt+ (hEi −2R) Σ?Rdt+ 2 s

Σ?TT+ Σ?RR

β dW

I “Disturbance”

L˙−Fe

T

M−1 L˙−Fe

=GTM−1G

I Dynamique de Langevin-Euler globale :Ge=h Σ?hhEi

E

1−2βhEi1

−1i +q

Σ? βEW˙i

L

I Gen’intervient pas dans le calcul du torseur des contraintesFc

19/42

(20)

Dynamique de Langevin-Euler avec un thermostat global (2)

Diffusion de la distance bout `a bout d’une mol´ecule d’ADN de longueurL: D

(R(t+τ)−R(t))2E

=

R2(t+τ)

−2D

RT(t+τ)R(t)E +

R2(t)

(1) Cas limiteττdeccorelation(R) :

D

(R(t+τ)−R(t))2E '

R2(t+τ) +

R2(t)

= 4Lp (2)

Στ

< (Rt+τRt)2 >2Lk

1 101 102 103 104 105 106

10−5 10−4 10−3 10−2 10−1 1 10

thermostat global local

Figure:Diffusion de la distance bout `a bout normalis´ee de la mol´ecule d’ADN (en ordonn´ee) en fonction du temps adimensionn´e de simulation (en abscisse).

(21)

Sommaire

Pr´esentation du laboratoire et de l’´equipe M3V Contexte

Introduction

M´ethode du Pivot et du Krankshaft pour la simulation d’ADN Mod`ele du “Bead spring”

SHAKE

Open Dynamics Engine Examples

Joints m´ecaniques

Les diff´erentes ´etapes de simulation

Manipulation de mol´ecule uniqueIn silicod’ADN nu Calibration de la longueur de persistance en courbure Calibration de la longueur de persitance en twist SimulationIn silicode fibre de chromatine

Comment compacter l’ADN ?

Pinces magn´etiques et fibre de chromatine Nucleosome

Conclusion et perspectives

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(22)

Calibration de la longueur de persistance en courbure (1)

Corr´elation tangentielle le long de la mol´ecule d’ADN et validation des moyennes angulaires. Param`etres de la simulation p= 50nm,t= 95nm, etLADN= 1µm.

●●●●●●

●●●●●●●●●●●●

●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●

0 20 40 60 80 100

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

j−i

correlation

300x10bp 200x15bp 150x20bp fit

T

(23)

Calibration de la longueur de persistance en courbure (2)

Mol´ecule d’ADN sous force de traction. Param`etres de la simulationp= 50nm,t= 95nm, etLADN= 1µm.

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

0.1 0.5 1.0 5.0 10.0 50.0 100.0

ε =z L

βfp

numerical WLC

analytical WLC fit to exp (10 mM salt) LDNA=300×10 bp 10 mM salt analytical FJC

LDNA=10×300 bp

Figure:L’extension relative de la mol´ecule d’ADN (en abscisse) est montr´ee en fonction de la force de traction adi- mensionn´ee (en ordonn´ee). Les r´esultats de simulations sont confront´es aux r´esultats exp´erimentaux de Bustamante 1992, Siggia 1995.

23/42

(24)

Vue sch´ ematique de plecton` emes ` a nombre de tours fix´ es obtenus avec ODE

Param`etres de la simulationp= 50nm,t= 95nm,LADN= 1µm, avec une force de tractionf= 0.74pNet un nombre de tour de bille magn´etiquen= 15.

Figure:Vue sch´ematique de plecton`emes `a nombres de tours fix´es(vid´eo).

(25)

Calibration de la persistance en twist : simulation ` a nombre de tours fix´ e

Extension relative de la mol´ecule d’ADN `a nombre de tours de bille magn´etique fix´e. Param`etres des simulationsp= 50nm, t= 95nm,reff'2nmetLADN= 1µm.

0.00 0.02 0.04 0.06 0.08 0.10

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

σ

< z >L

L=1 µm r~=2 nm f=0.35 pN f=0.50 pN f=0.61 pN f=0.74 pN f=0.91 pN f=1.13 pN f=1.42 pN f=1.80 pN Mosconi100mM(2009)

Figure:L’extension relative de la mol´ecule d’ADN (en ordonn´ee) est montr´ee en fonction du nombre de tours de bille magn´etique (en abscisse) pour une diff´erentes forces de traction. Les symboles repr´esentent les r´esultats de simulations et les lignes pleines repr´esentent les r´esultats exp´erimentaux (Mosconi &al, PRL102, 078301 (2009) solution de 100mMde sel).

25/42

(26)

Vue sch´ ematique de plecton` emes ` a couple fix´ e obtenus avec ODE

Param`etres de la simulationp= 50nm,t= 95nm,LADN= 1µm, avec une force de tractionf= 0.74pNet un couple sur la bille magn´etique Γn= 15pN·nm.

Figure:Vue sch´ematique de plecton`emes `a couple fix´e(vid´eo).

(27)

Calibration de la persitance en twist : simulation ` a couple fix´ e

Nombre de tours de la bille magn´etique en fonction du couple appliqu´e. Param`etres des simulationsp= 50nm,t= 95nm, reff'2nmetLADN= 1µm.

0.00 0.05 0.10 0.15

0 5 10 15 20 25

< σ >

Γ (pN.nm)

● ● ● ● ●

f=0.74 pN/r=2.00 nm f=0.91 pN/r=2.00 nm f=1.13 pN/r=2.00 nm Γ(σ)=tplectonemekB0(σ − σ0)

(a) L’overtwist (en abscisse) est montr´e en fonction du couple appliqu´e sur la bille magn´etique. Les lignes en poin- till´ees sont des estimations analytiques des couples de flam- bage (Mosconi &alPRL102, 078301 (2009)). Le couple est d´eduit des exp´eriences `a nombre de tours fix´es (Zhang

&al, PRE77, 031916 (2008)).

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

F=0.74 pN

t T 0

0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 0.2 0.4 0.6 0.8

1 z L Γ =25 pNnm σ

Γ =9.7 pNnm

Γ =0 pNnm

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0 0.05 0.1 0.15 0.2

(b) L’overtwist (en rouge) et l’extension relative (en bleu) de la mol´ecule d’ADN sont montr´es (en ordonn´ee) en fonc- tion du temps de simulation (en abscisse) et ce pour trois couples Γ = 0,9.7,25pN·nmet une force de traction f = 0.74pN.

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(28)

Sommaire

Pr´esentation du laboratoire et de l’´equipe M3V Contexte

Introduction

M´ethode du Pivot et du Krankshaft pour la simulation d’ADN Mod`ele du “Bead spring”

SHAKE

Open Dynamics Engine Examples

Joints m´ecaniques

Les diff´erentes ´etapes de simulation

Manipulation de mol´ecule uniqueIn silicod’ADN nu Calibration de la longueur de persistance en courbure Calibration de la longueur de persitance en twist SimulationIn silicode fibre de chromatine

Comment compacter l’ADN ?

Pinces magn´etiques et fibre de chromatine Nucleosome

Conclusion et perspectives

(29)

Comment compacter l’ADN ?

(a) Configuration d’une mol´ecule d’ADN (b) Configuration d’une mol´ecule d’ADN surenoul´ee

(c) 7 t´etrasomes (d) 4 nucl´eosomes

Figure:Vue sch´ematique des deux diff´erents m´ecanismes de compaction d’une mol´ecule d’ADN de 900 bp.

29/42

(30)

Pinces magn´ etiques et fibre de chromatine

:Bancaud &al, Nature Structural & Molecular Biology, Vol. 13 No. 5, (2006), Bancaud &al, Molecular

(31)

Mod` ele gros-grain de nucl´ eosome

Analyse des modes normaux (J. Mozziconacci) et structuration m´ecanique (P. Carrivain et H. Wong)

(a) Nucl´eosome crystallogra- phique Luger & al, Current Opinion in Structural Biology 1998, 8 :33-40

(b) T´etrasome (c) Nucl´eosome

Figure:Vue sch´ematique du mod`ele gros-grain de nucl´eosome construit `a partir de la structure crystallographique.

L’ADN nucl´eosomal est enroul´e `a gauche. Les dim`eres H2A-H2B sont repr´esent´es en rouge et jaune tandis que les dim`eres H3-H4 sont repr´esent´es en bleu et vert. Les sph`eres noires repr´esentent les “Four-Helix-Bundle”.

31/42

(32)

Nucl´ eosome en traction

(a) Nucl´eosome ferm´e (b) Nucl´eosome un tour de d´egraf´e (c) Nucl´eosome deux tours de d´egraf´es

Figure:Vue sch´emtatique des trois ´etats du nucl´eosome sous force de traction, mod`ele commun`ement admis dans la litt´erature.

I Kruithof &al, Biophysical Journal Volume 96 May 2009 37083715

I Ettig &al, Biophysical Journal Volume 101 October 2011 19992008

I ...

(33)

Nucl´ eosome en traction : donn´ ees d’E. Praly

Avec D. Bensimon, V. Croquette, F. Ding, J. Mozziconacci, E. Praly et J-M. Victor

Figure:Figure tir´ee de la th`ese d’´E. Praly (´Etude du m´ecanisme d’action des facteurs de remodelage de la chro- matine, `a l’´echelle de la mol´ecule unique). Nous pouvons distinguer trois ´etats d’extension associ´es `a deux sauts de 12nmpuis 24nm.

33/42

(34)

Nucl´ eosome en traction : d´ egraffage sym´ etrique de l’ADN

Avec D. Bensimon, V. Croquette, F. Ding, J. Mozziconacci, E. Praly et J-M. Victor

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

550 600 650 700

t

z(nm)

550 604 619.8 626.6 630 654.6 700

rien 6.5 6.5 & 5.5 6.5 & 5.5 & 4.5 6.5 & 5.5 & 4.5 & 3.5 & 2.5 & 1.5

Figure:Sch´ema de d´egraffage sym´etrique de l’ADN

(35)

Nucl´ eosome en traction : d´ egraffage assym´ etrique de l’octam` ere (1)

Avec D. Bensimon, V. Croquette, F. Ding, J. Mozziconacci, E. Praly et J-M. Victor

(a) (b) (c)

(d) (e) (f)

Figure:Ces images illustrent les diff´erentes conformations accessibles au nucl´eosome pour un d´egraffage assym´etrique de l’octam`ere. La simulation est r´ealis´ee pour une force de traction de 3.2pNet un couple nul Γ = 0.

35/42

(36)

Nucl´ eosome en traction : d´ egraffage assym´ etrique de l’octam` ere (2)

Avec D. Bensimon, V. Croquette, F. Ding, J. Mozziconacci, E. Praly et J-M. Victor

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

550 600 650 700

t

z(nm)

550 604.3 618.4 630.2 653.2 653.9 700

rien 2x6.5

2x6.5 & 1xdocking domain & 1xFHB flexible 2x6.5 & 2xdocking domain & 2xFHB flexibles 2x6.5 & 2xdocking domain & 3FHB flexibles

Figure:Sch´ema de d´egraffage assym´etrique de l’octam`ere. Deux sauts en extension de 12nmet 23nm.

(37)

Nucl´ eosome en traction : mod´ elisation dynamique

Avec D. Bensimon, V. Croquette, F. Ding, J. Mozziconacci, E. Praly et J-M. Victor

Mod´elisation des interactions avec des potentiels de Morse

Nucl´eosome sous une force de tractionf = 3.2pNet un couple de Γ = 0pN·nm Calcul de structure pour obtenir les interactions au sein du nucl´eosome

SHLs D (kBT) a nm−1

re (nm)

±6.5 2 3.46 0.20

±5.5 10 0.80 0.87

±4.5 15 0.51 1.35

±3.5 20 0.78 0.89

±2.5 15 0.85 0.81

±1.5 15 0.62 1.12

±0.5 20 0.85 0.81

(a) Param`etres pour les SHLs.

Interaction dim`ere-dim`ere D (kBT) a nm−1

re (nm)

Docking Domain 5 0.69 1.00

Docking Domain 5 0.69 1.00

Four-Helix-Bundle 15 0.39 1.76

Four-Helix-Bundle 20 0.40 1.70

Four-Helix-Bundle 15 0.39 1.76

(b) Param`etres pour les DDs et FHBs.

Figure:Tableau r´ecapitulatif des param`etres des potentiels de Morse utilis´es pour reproduire les SHL, FHB et DD.

37/42

(38)

Nucl´ eosome en traction et torsion

Avec D. Bensimon, V. Croquette, F. Ding, J. Mozziconacci, E. Praly et J-M. Victor

R´eversome : nucl´eosome sous une force de tractionf = 3.2pNet un couple de Γ = 25pN·nm

Figure:Vue sch´ematique d’un r´eversome au milieu de plecton`emes : nucl´eosome sous une force de tractionf = 1pN et un couple de Γ = 10pN·nm.

(39)

R´ eversome ` a l’int´ erieur d’une fibre de chromatine

Assemblages de nucl´eosomes et t´etrasomes sous une force de traction def= 1pNet un couple Γ = 10pN·nm

(a) R´eversome `a l’int´erieur d’une fibre de chromatine (b) R´eversome `a l’int´erieur d’une “fibre” d’Archaea

39/42

(40)

Fibre de chromatine sous force de traction et couple appliqu´ e sur la bille magn´ etique

0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05

0 100 200 300 400

σ

zL

● ●

● ● ●●

f=0.3 pN

N=1N=2 N=5

(a) L’extension de la fibre de chromatine (avec 1,2,5 nucl´eosomes) est montr´ee en fonction du nombre de tours pour une force de tractionf= 0.3pN.

0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05

0 2 4 6 8 10 12

σ

Γ (pN.nm)

f=0.3 pN

N=1 N=2N=5

(b) Le couple appliqu´e sur la bille magn´etique est montr´e en fonction du nombre de tours de la bille magn´etique. Le couple de flambage est de l’ordre de Γp= 6pN·nm

Figure:

(41)

Sommaire

Pr´esentation du laboratoire et de l’´equipe M3V Contexte

Introduction

M´ethode du Pivot et du Krankshaft pour la simulation d’ADN Mod`ele du “Bead spring”

SHAKE

Open Dynamics Engine Examples

Joints m´ecaniques

Les diff´erentes ´etapes de simulation

Manipulation de mol´ecule uniqueIn silicod’ADN nu Calibration de la longueur de persistance en courbure Calibration de la longueur de persitance en twist SimulationIn silicode fibre de chromatine

Comment compacter l’ADN ?

Pinces magn´etiques et fibre de chromatine Nucleosome

Conclusion et perspectives

41/42

(42)

Conclusion et perspectives

1. Nouvel outil pour la simulation de macromol´ecules : moteurs de jeux

2. Images des structures complexes telles que les fibres de chromatine sous contraintes 3. Finir le calcul de structure du nucl´eosome

4. Mesures de la diffusion des plecton`emes

5. Simulation du “crosslink” des exp´eriences de HiC (Avec A. Cournac, J. Mozziconacci et J-M.

Victor)

6. Simulation de fibre de chromatine inhomog`ene : les cinq couleurs de la chromatine chez la drosophile (Avec G. Cavalli et C. Vaillant)

7. Simulation des complexes de prot´eines “polycomb” et du noyau de drosophile (Avec G. Cavalli et C. Vaillant)

Imagem

Figure : Vue sch´ ematique d’une exp´ erience de pinces magn´ etiques.
Figure : Vue sch´ ematique d’un algorithme type SHAKE.
Figure : Vue sch´ ematique d’un joint “Ball-in-Socket”
Figure : Diffusion de la distance bout ` a bout normalis´ ee de la mol´ ecule d’ADN (en ordonn´ ee) en fonction du temps adimensionn´ e de simulation (en abscisse).
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Referências

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Conclusões A principal motivação desta pesquisa foi verificar se, dado o trabalho pesado da lavoura da cana-de-açúcar, seus trabalhadores morreriam ou aposentavam-se precocemente,