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Comment stocker un GIF dans de l'ADN ?

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Imaginez pouvoir utiliser l'ADN, le support fondamental de l'information génétique de tous les êtres vivants, pour stocker des données numériques. C’est exactement ce que des scientifiques ont réalisé, et c’est fascinant ! Le 12 juillet 2017, une étude publiée dans Nature a révélé que des chercheurs ont réussi à encoder et stocker un GIF — une série d’images animées — dans l'ADN de Escherichia coli, une bactérie intestinale commune.

D'abord, rappelons que l'ADN est un polymère constitué de quatre bases azotées : adénine (A), thymine (T), cytosine (C) et guanine (G). Ces quatre "lettres" forment un code très dense qui peut contenir des quantités massives d’informations. Si l’on pense à l’ADN comme à un langage, les chercheurs ont trouvé un moyen de convertir des données numériques, comme les pixels d'une image ou les images d'un GIF, en ce langage biologique.

Pour ce faire, ils ont utilisé la technologie CRISPR-Cas9, connue pour ses capacités d'édition génomique de haute précision. CRISPR agit comme des "ciseaux moléculaires" capables d'insérer des séquences d'ADN de manière spécifique dans le génome d'une cellule. Dans cette expérience, les scientifiques ont traduit chaque pixel du GIF en une séquence de bases A, T, C, et G, qu’ils ont ensuite insérée dans l’ADN de la bactérie. CRISPR a permis d'encoder ces données image par image, de manière séquentielle, dans le génome des cellules de E. coli.

Le GIF choisi pour cette expérience était un extrait historique d’une série d'images d'un cheval au galop, créé par Eadweard Muybridge, une référence aux débuts du cinéma. Une fois le GIF encodé dans l'ADN des bactéries, celles-ci se sont reproduites, transmettant ces informations génétiques à leurs descendants. Pour vérifier si le stockage avait fonctionné, les chercheurs ont séquencé l'ADN des bactéries, récupéré les données, et reconstitué l'image animée. Résultat : le GIF a pu être reconstitué, montrant que l’ADN avait fidèlement stocké et protégé ces données.

Ce travail est révolutionnaire parce qu’il démontre le potentiel de l’ADN comme support de stockage de données extrêmement dense et stable. Un gramme d'ADN peut théoriquement contenir 215 millions de gigaoctets d'information ! L’ADN ne se dégrade que très lentement dans des conditions favorables, ce qui en fait un moyen prometteur pour l’archivage de données à long terme. Ce type de recherche ouvre des perspectives passionnantes pour l’avenir, où la biologie pourrait s’entremêler avec la technologie de l’information de manière encore plus impressionnante.



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Pour ce faire, ils ont utilisé la technologie CRISPR-Cas9, connue pour ses capacités d'édition génomique de haute précision. CRISPR agit comme des "ciseaux moléculaires" capables d'insérer des séquences d'ADN de manière spécifique dans le génome d'une cellule. Dans cette expérience, les scientifiques ont traduit chaque pixel du GIF en une séquence de bases A, T, C, et G, qu’ils ont ensuite insérée dans l’ADN de la bactérie. CRISPR a permis d'encoder ces données image par image, de manière séquentielle, dans le génome des cellules de E. coli.

Le GIF choisi pour cette expérience était un extrait historique d’une série d'images d'un cheval au galop, créé par Eadweard Muybridge, une référence aux débuts du cinéma. Une fois le GIF encodé dans l'ADN des bactéries, celles-ci se sont reproduites, transmettant ces informations génétiques à leurs descendants. Pour vérifier si le stockage avait fonctionné, les chercheurs ont séquencé l'ADN des bactéries, récupéré les données, et reconstitué l'image animée. Résultat : le GIF a pu être reconstitué, montrant que l’ADN avait fidèlement stocké et protégé ces données.

Ce travail est révolutionnaire parce qu’il démontre le potentiel de l’ADN comme support de stockage de données extrêmement dense et stable. Un gramme d'ADN peut théoriquement contenir 215 millions de gigaoctets d'information ! L’ADN ne se dégrade que très lentement dans des conditions favorables, ce qui en fait un moyen prometteur pour l’archivage de données à long terme. Ce type de recherche ouvre des perspectives passionnantes pour l’avenir, où la biologie pourrait s’entremêler avec la technologie de l’information de manière encore plus impressionnante.



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