FP-Qubit Design But
Ce dépôt fournit un cadre logiciel pour la conception in silico de mutants de protéines fluorescentes (FP) optimisés pour des proxys photophysiques liés aux qubits biologiques. L’objectif : proposer des candidats mutants qui maximisent la cohérence quantique (p. ex. temps de vie T2), le contraste optique, et d’autres métriques pertinentes pour des applications de bio-sensing quantique.
État du projet
Version actuelle (données) : Atlas v2.2.2 (balanced) 221 systèmes utiles, 30 familles, Calcium ≈ 22.6 %. Kit labo prêt : shortlist, layouts 96/24 puits, protocole squelette, SHA256.
Modélisation (v2.2.2) : baseline ML testée (RF/ExtraTrees/Huber, variantes). Résultat : NO-GO sur critères stricts (R² ≥ 0.20, MAE < 7.81). → Utiliser la shortlist top-20 / top-12 pour la validation expérimentale.
Pages : https://mythmaker28.github.io/fp-qubit-design/
(compteurs dynamiques chargés depuis deliverables/lab_v2_2_2/status.json)
Données & provenance
Source primaire : Biological Qubits Atlas
Version intégrée : v2.2.2 (balanced), couverture optique 100 %, provenance/licences complètes.
Fichiers livrables (répertoire du repo) :
deliverables/lab_v2_2_2/shortlist_lab_sheet.csv
deliverables/lab_v2_2_2/shortlist_top12_final.csv
deliverables/lab_v2_2_2/plate_layout_96.csv
deliverables/lab_v2_2_2/plate_layout_24.csv
deliverables/lab_v2_2_2/protocol_skeleton.md
deliverables/lab_v2_2_2/filters_recommendations.md
deliverables/lab_v2_2_2/SHA256SUMS.txt
deliverables/lab_v2_2_2/status.json (atlas_version, n_useful, …)
Archive : deliverables/lab_v2_2_2.zip
Licences : Code Apache-2.0. Données/Docs CC BY 4.0 (se référer aux en-têtes des fichiers et à l’Atlas).
Installation rapide
git clone https://github.com/Mythmaker28/fp-qubit-design.git cd fp-qubit-design
python -m venv .venv && . .venv/Scripts/activate # Windows PowerShell
pip install -r requirements.txt # sinon, ignorer
Remarque : pour l’usage “labo”, le kit est autonome (CSV/MD/ZIP). Les scripts ne sont pas nécessaires pour consulter/utiliser les livrables.
Utilisation (mode labo)
Télécharger deliverables/lab_v2_2_2.zip ou utiliser les fichiers dans deliverables/lab_v2_2_2/.
Ouvrir :
shortlist_top12_final.csv : sélection finale pour tests.
plate_layout_96.csv / plate_layout_24.csv : planches prêtes.
protocol_skeleton.md : paramètres spectraux + pas de mesure.
filters_recommendations.md : fenêtres exc/émission recommandées.
Vérifier l’intégrité avec SHA256SUMS.txt (optionnel).
Utilisation (mode évaluation – optionnel)
Des scripts minimaux peuvent être fournis pour refaire une évaluation sur TRAINING_TABLE_v2_2_2_balanced.csv (provenant de l’Atlas). Les variantes testées (RF/ExtraTrees/Huber, CQR simple) n’ont pas franchi les seuils R²/MAE mais calibrent correctement l’UQ.
Si vous ne trouvez pas les scripts, utilisez uniquement le mode labo ci-dessus : c’est l’usage recommandé à ce stade.
Arborescence (extrait) fp-qubit-design/ ├─ README.md ├─ LICENSE ├─ requirements.txt ├─ deliverables/ │ └─ lab_v2_2_2/ │ ├─ shortlist_lab_sheet.csv │ ├─ shortlist_top12_final.csv │ ├─ plate_layout_96.csv │ ├─ plate_layout_24.csv │ ├─ protocol_skeleton.md │ ├─ filters_recommendations.md │ ├─ SHA256SUMS.txt │ └─ status.json ├─ index.html # Page d’accueil (compteurs dynamiques) └─ .nojekyll # Pages GitHub sans Jekyll
Roadmap (v2.3)
Features : quantum_yield, extinction_coefficient, brightness = QE×EC, photostabilité.
Données : enrichir Voltage / neurotransmetteurs (diversifier vs Calcium).
Modèles : routeurs par famille/spectral, stacking simple, CQR calibré par fold.
CI : tests schéma + métriques de calibration (ECE/coverage) sur échelle originale.
Citation
Si vous utilisez ce dépôt :
Lepesteur, T. (2025). FP-Qubit Design (v2.2.2). GitHub. https://github.com/Mythmaker28/fp-qubit-design
Contribution & contact
Contributions bienvenues via Issues/PR (UTF-8 only 🙃).
Auteur : Tommy Lepesteur — ORCID 0009-0009-0577-9563
Issues : https://github.com/Mythmaker28/fp-qubit-design/issues
Statut : kit labo v2.2.2 livré (shortlist & protocoles). Modélisation NO-GO sur critères stricts → prochaine étape : v2.3 (features & données) + validation expérimentale de la shortlist.