Un modèle pour faire surgir l’ordre du chaos

Un modèle expérimental pour l'étude du mouvement collectif auto-organisé est décrit dans la revue Nature de cette semaine.

Au-dessus d'une certaine densité, les filaments d'actine 
s'auto-organisent pour former des structures plus complexes et bien plus
 grandes. Volker Schaller, Christoph Weber, Christine Semmrich, Erwin 
Frey & Andreas R Bausch 

Des nuées d'oiseaux, aux colonies de micro-organismes en passant par la construction dynamique des cellules (le cytosquelette) : tous ces systèmes utilisent des unités ou des nanomoteurs naturels qui interagissent pour former un mouvement cohérent à plus grande échelle.




Les similitudes dans le comportement de ces systèmes actifs suggèrent que des principes universels sont à l’origine de l’apparition de cette cohérence mais il n'y a pas encore de compréhension approfondie de la façon dont les structures ordonnées émergent.
En effet, l’étude de ces phénomènes est complexe et nécessite des modèles expérimentaux simples où les idées théoriques peuvent être testées. Jusqu’à présent de tels modèles faisaient défaut.

Un obstacle qui est en passe d’être levé grâce à Andreas Bausch, de la Technical University, à Munich, en Allemagne. Lui et ses collègues ont mis au point un système expérimental pouvant être utilisé pour comprendre les liens entre les interactions locales et le mouvement collectif.
Le système qui comprend des filaments de protéine, l'actine, propulsés par des protéines motrices est simple mais affiche néanmoins une richesse de comportements qui promettent de fournir un éclairage nouveau sur l'émergence de l'ordre à grande échelle à partir des interactions locales.
 Lorsque la concentration des filaments d'actine dépasse une valeur critique, ils s'auto-organisent pour former de manière cohérente des structures qui peuvent être beaucoup plus grandes que les filaments eux-mêmes.

En combinant les observations avec des simulations informatiques, les auteurs identifient les mécanismes qui sous-tendent la formation et la décomposition de la répartition observée. La simplicité du système, sa contrôlabilité et son potentiel pour l’étude d’interactions plus complexes devrait en faire un outil précieux pour l'étude ultérieure des systèmes actifs.

J.I.
Sciencesetavenir.fr

01/09/2010

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