Simulation de phénomènesLa simulation de phénomènes est un outil utilisé dans le domaine de la recherche et du développement. Elle permet d'étudier les réactions d'un système à différentes contraintes pour en déduire les résultats recherchés en se passant d'expérimentation. Les systèmes technologiques (infrastructures, véhicules, réseaux de communication, de transport ou d'énergie) sont soumis à différentes contraintes et actions. Le moyen le plus simple d'étudier leurs réactions serait d'expérimenter, c'est-à-dire d'exercer l'action souhaitée sur l'élément en cause pour observer ou mesurer le résultat.
Simulation informatiquevignette|upright=1|Une simulation informatique, sur une étendue de , de l'évolution du typhon Mawar produite par le Modèle météorologique Weather Research and Forecasting La simulation informatique ou numérique est l'exécution d'un programme informatique sur un ordinateur ou réseau en vue de simuler un phénomène physique réel et complexe (par exemple : chute d’un corps sur un support mou, résistance d’une plateforme pétrolière à la houle, fatigue d’un matériau sous sollicitation vibratoire, usure d’un roulem
Simulateur de conduiteLe terme simulateur de conduite désigne en général un simulateur de véhicule terrestre comme un véhicule automobile, un véhicule ferroviaire ou même celui d'un navire. C'est un simulateur piloté dans lequel un conducteur réel est capable de conduire un véhicule virtuel.
Simulateur de volvignette|Poste de pilotage expérimental d'un simulateur NASA vignette|Simulateur dynamique monoplace. Un simulateur de vol est une application au domaine de l'aéronautique, du pilotage des aéronefs en particulier, des techniques de simulation de phénomènes physiques. Les simulateurs de vol du sont numériques : les données en provenance de l'interface pilote-aéronef (les commandes de vol) sont transmises à un ordinateur qui calcule les sorties (indications des instruments de bord, environnement visuel, etc.).
Stochastic simulationA stochastic simulation is a simulation of a system that has variables that can change stochastically (randomly) with individual probabilities. Realizations of these random variables are generated and inserted into a model of the system. Outputs of the model are recorded, and then the process is repeated with a new set of random values. These steps are repeated until a sufficient amount of data is gathered. In the end, the distribution of the outputs shows the most probable estimates as well as a frame of expectations regarding what ranges of values the variables are more or less likely to fall in.
Signalisation cellulaireLa signalisation cellulaire est un système complexe de communication qui régit les processus fondamentaux des cellules et coordonne leur activité. La capacité des cellules à percevoir leur micro-environnement et à y répondre correctement est à la base de leur développement et de celui des organismes multicellulaires, de la cicatrisation et du système immunitaire, ainsi que de l'homéostasie tissulaire normale. Des dysfonctionnements dans le traitement de l'information cellulaire peuvent être responsables de maladies telles que le cancer, les maladies auto-immunes et le diabète.
Simulation des procédésvignette|350x350px|Capture d'écran d'un logiciel de simulation des procédés (DWSIM) La simulation des procédés est un outil utilisé pour la conception, le développement et l'optimisation des procédés industriels tels que les procédés des usines chimiques, les systèmes environnementaux, les opérations de fabrication complexes et d'autres procédés techniques similaires. Les simulateurs de procédés sont les outils de base des techniciens et des ingénieurs de procédés, car ils permettent d’établir, de manière efficace et rigoureuse, les bilans matière et énergie des procédés.
Méthode de Monte-CarloUne méthode de Monte-Carlo, ou méthode Monte-Carlo, est une méthode algorithmique visant à calculer une valeur numérique approchée en utilisant des procédés aléatoires, c'est-à-dire des techniques probabilistes. Les méthodes de Monte-Carlo sont particulièrement utilisées pour calculer des intégrales en dimensions plus grandes que 1 (en particulier, pour calculer des surfaces et des volumes). Elles sont également couramment utilisées en physique des particules, où des simulations probabilistes permettent d'estimer la forme d'un signal ou la sensibilité d'un détecteur.
Cellules souches cancéreusesLes cellules souches cancéreuses (CSCs) sont des cellules cancéreuses (présentes dans les tumeurs dites « solides » ou les cancers hématologiques) qui possèdent des caractéristiques associées aux cellules souches normales, notamment la capacité de donner naissance aux différentes populations de cellules présentes dans une tumeur particulière. Les CSCs sont donc tumorigènes (formant des tumeurs), peut-être à la différence d'autres cellules cancéreuses non tumorigènes.
Stem-cell nicheStem-cell niche refers to a microenvironment, within the specific anatomic location where stem cells are found, which interacts with stem cells to regulate cell fate. The word 'niche' can be in reference to the in vivo or in vitro stem-cell microenvironment. During embryonic development, various niche factors act on embryonic stem cells to alter gene expression, and induce their proliferation or differentiation for the development of the fetus.
