Ce projet vise à adapter un modèle de conformation 3D des séquences d'ADN pour représenter des plasmides circulaires, comme ceux présents dans les bactéries. En utilisant un algorithme génétique développé en Python, il permet de simuler et d'optimiser la trajectoire tri-dimensionnelle de longues séquences génétiques. L'objectif est de mieux comprendre les interactions moléculaires et d'améliorer la modélisation des structures génétiques complexes, notamment pour des applications en biologie synthétique ou en génomique.

Ce projet propose des outils pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes en utilisant des algorithmes génétiques et des méthodes de Monte Carlo. Il permet d'analyser des séquences de données, d'évaluer des solutions et de visualiser les performances des algorithmes pour aider à la prise de décision dans des contextes variés comme la logistique ou la planification.