Vous aimez la bière et la science ? Vous voulez connaître la composition de votre mousse favorite ? Vous avez envie de goûter de nouvelles bières proches de celles que vous connaissez, ou complètement différentes ?
Il y a quelques temps déjà, je vous ai décrit la place de la bioinformatique dans les laboratoires citoyens. Aujourd'hui, un projet sympathique de séquençage et d’analyse biochimique voit le jour à Renens (Suisse, VD). Son but : analyser 1000 bières afin de les cartographier et de les répertorier. Une campagne Kickstarter est en cours pour financer ce projet nommé BeerDeCoded. Vous pouvez nous aider en partageant le lien suivant : kck.st/1GCH7cW
Ce projet est là pour vous car nous espérons avoir une idée beaucoup plus précise de notre alimentation, en utilisant la métagénomique. À l'avenir, cette technologie viendra renforcer les outils existants pour l’étude des bières et autres produits de grande consommation.
Analyse sensorielle et séquençage en workshops
Concrètement, comment ce projet va-t-il se dérouler ? Des workshops d’extraction d’ADN de bières seront organisés cet été pour collecter, préparer et mesurer les échantillons au laboratoire de Hackuarium. Des analyses gustatives et olfactives permettront de déterminer à quel point nous percevons les nuances de cette boisson. Les échantillons seront ensuite séquencés, afin de connaître la diversité des espèces biologiques présentes dans ces bières. Nous pourrons ainsi obtenir une vue d'ensemble de la composition de la bière sur le plan moléculaire. Une application smartphone et un site Internet permettront d'accéder facilement à ces données.
Une petite (analyse) pour la route
Pour commencer et comme "preuve de concept", nous avons recherché des données en libre accès sur le web pour faire une petite analyse préliminaire à partir des propriétés physico-chimiques/bio-chimiques de bières et de cidres.
Une table contenant une centaine de variétés de bières et de cidres nous a permis de regrouper ces entrées en grappes (clusters) grâce aux cinq paramètres IBU, ABV, OG, FG, °L et à une analyse en composantes principales (ACP). Ces paramètres sont l'alcool par unité de volume, l'amertume, la couleur de la bière, le sucre et le grain.
Du code R pour l' ACP sur les bières
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Data=read.csv("Beer_brewersfriend.com.csv") log.Data = log(data.matrix(Data[, 3 :7])+1) # on utilise le log comme normalisation rownames(log.Data) = as.character(Data[, 1]) Data.pca = prcomp(log.Data) # l'ACP #couleur de la biere Data$X.L my_pal=colorRampPalette(c("lightyellow","yellow","red","orange","brown","black"))(35) library(ggfortify) library(cluster) library(ggplot2) autoplot(Data.pca, data =Data,colour =my_pal[Data$X.L] ,label = TRUE,size=0.5) |
Comme on le voit, l'ACP nous permet de séparer clairement les groupes de bières, selon leur couleur (blanche, blonde, ambrée, brune) et les cidres présents dans ces données. Dans un future proche nous pourront étudier plus précisément les specificités de chaque bières et ainsi connaître le secret de leur composition et de leur goût unique.
Mais pour cela et avant tout, nous avons besoins de vous ! Alors, n'oubliez pas de partager le lien kck.st/1GCH7cW.
Si vous êtes dans le coin ou de passage près de Lausanne (Suisse, VD), n'hésitez pas à nous rejoindre pour les workshops d'extraction d'ADN et d'analyse sensorielle, ou pour partager votre passion pour la bière avec nous.
Le projet vous plait ? N'hésitez pas à le financer ! Pour conclure, une petite vidéo explicative et humoristique du projet permet de mieux comprendre comment nous allons produire et analyser les données.
Merci aux relecteurs : Yoann M., m4rsu, Mathurin
L'abus d'alcool est dangereux pour la santé, à consommer avec modération.
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