Notice
3.1. Tous les gènes se terminent sur un codon stop
- document 1 document 2 document 3
- niveau 1 niveau 2 niveau 3
Descriptif
Une fois la séquence d'un génome complet obtenue, débute la phase d'annotation. L'annotation elle-même consiste tout d'abord à rechercher la localisation, c'est-à-dire la position des gènes sur cette séquence. Cette semaine, nous allons nous intéresser à la prédiction des gènes, nous allons étudier un algorithme de prédiction de gènes sur des séquences génomiques procaryotes, nous allons essayer d'améliorer la qualité de ces prédictions en ayant recours à des additifs à notre algorithme, recherches de certains motifs supplémentaires, éventuellement recours à des techniques probabilistes. Nous allons chercher à voir comment on peut comparer la qualité des prédictions de différentes méthodes, et à la fin nous étudierons le problème particulier que pose le problème très important de la prédiction des gènes dans un génome eucaryote. Problème encore mal résolu.
Voilà, pourquoi quand nous parlons ici de prédiction de gènes, nous parlons de prédiction de gènes sur des génomes bactériens. Comment retrouve-t-on des gènes et leurs positions de début et de fin dans un génome bactérien ? Nous connaissons les conditions nécessaires. On sait qu'une région codante, par définition de ce que nous avons vu précédemment, ne peut se situer qu'entre 2 Stop, et des Stop qui sont dans la même phase. 2 Stop consécutifs dans la même phase signifient 2 Stop qui sont séparés par des triplets, autrement dit par un nombre de bases, de nucléotides, de lettres, multiples de 3...
ERRATUM
Slide 6 : La marque de fin d'ORF est incorrectement positionnée sur la slide 6. En effet, le triplet STOP ne fait pas partie de l'ORF, même s'il la délimite. La slide 7 est correcte.
Intervention
Dans la même collection
-
3.4. Prédiction de tous les gènes d’une séquence
RechenmannFrançoisParmentelatThierryEn combinant de façon adéquate la recherche des triplés Stop et Start sur un brin d'ADN, nous avons obtenu un algorithme qui prédit les gènes sur ce brin, mais également sur une phase. C'est-à-dire en
-
3.7. Index et arbre des suffixes
RechenmannFrançoisParmentelatThierryIl y a donc deux approches pour améliorer la performance des algorithmes de recherche d'un motif dans une chaîne de caractères. La première approche consiste à pré-traiter le motif. On a vu un exemple
-
3.2. Un algorithme simple de prédiction de gènes
RechenmannFrançoisParmentelatThierrySur la base des principes énoncés précédemment, nous allons écrire un premier algorithme de prédiction de gènes sur un texte génomique procaryote. Je rappelle ces principes. L'idée est la suivante :
-
3.10. La prédiction de gènes dans les génomes eucaryotes
RechenmannFrançoisParmentelatThierrySi nous disposons actuellement de prédicteurs de gènes dans les génomes procaryotes de très bonne efficacité, avec des prédictions relativement fiables, c'est en fait loin d'être le cas sur les
-
3.5. Comment améliorer la qualité des prédictions ?
RechenmannFrançoisParmentelatThierryIl faut toujours le répéter et le souligner, les algorithmes qui déterminent des gènes déterminent des gènes candidats. Ce sont des prédictions de gènes. Donc la question est de savoir s'il est
-
3.8. Des méthodes probabilistes à la rescousse
RechenmannFrançoisParmentelatThierryNous avons vu comment la qualité des prédictions de gènes dans un génome bactérien, pouvait être améliorée à travers la recherche d'occurrences de motifs particuliers liés au site de fixation du
-
3.3. À la recherche des codons start et stop
RechenmannFrançoisParmentelatThierryNous avons écrit la structure, l'ossature d'un algorithme de prédiction de gènes dans un génome bactérien, en utilisant les principes que nous avions énoncés précédemment. Cet algorithme est incomplet
-
3.6. L’algorithme de Boyer-Moore
RechenmannFrançoisParmentelatThierryVous avez compris que la recherche de motifs, c'est-à-dire de sous-chaînes de caractères dans une chaîne plus importante, était un composant important de beaucoup d'algorithmes de bio-informatique.
-
3.9. Comment évaluer la qualité de prédiction des méthodes ?
RechenmannFrançoisParmentelatThierryNous avons vu qu'il était possible, ou du moins nous le pensions, améliorer la qualité de prédiction des gènes sur un génome bactérien en introduisant des démarches supplémentaires, de recherches de
Avec les mêmes intervenants et intervenantes
-
1.1. The cell, atom of the living world
RechenmannFrançoisWelcome to this introduction to bioinformatics. We will speak of genomes and algorithms. More specifically, we will see how genetic information can be analysed by algorithms. In these five weeks to
-
1.9. Predicting the origin of DNA replication?
RechenmannFrançoisWe have seen a nice algorithm to draw, let's say, a DNA sequence. We will see that first, we have to correct a little bit this algorithm. And then we will see how such as imple algorithm can provide
-
2.8. DNA sequencing
RechenmannFrançoisDuring the last session, I explained several times how it was important to increase the efficiency of sequences processing algorithm because sequences arevery long and there are large volumes of
-
3.5. Making the predictions more reliable
RechenmannFrançoisWe have got a bacterial gene predictor but the way this predictor works is rather crude and if we want to have more reliable results, we have to inject into this algorithmmore biological knowledge. We
-
4.6. A path is optimal if all its sub-paths are optimal
RechenmannFrançoisA sequence alignment between two sequences is a path in a grid. So that, an optimal sequence alignmentis an optimal path in the same grid. We'll see now that a property of this optimal path provides
-
5.1. The tree of life
RechenmannFrançoisWelcome to this fifth and last week of our course on genomes and algorithms that is the computer analysis of genetic information. During this week, we will firstsee what phylogenetic trees are and how
-
1.4. What is an algorithm?
RechenmannFrançoisWe have seen that a genomic textcan be indeed a very long sequence of characters. And to interpret this sequence of characters, we will need to use computers. Using computers means writing program.
-
2.2. Genes: from Mendel to molecular biology
RechenmannFrançoisThe notion of gene emerged withthe works of Gregor Mendel. Mendel studied the inheritance on some traits like the shape of pea plant seeds,through generations. He stated the famous laws of inheritance
-
2.10. How to find genes?
RechenmannFrançoisGetting the sequence of the genome is only the beginning, as I explained, once you have the sequence what you want to do is to locate the gene, to predict the function of the gene and maybe study the
-
3.8. Probabilistic methods
RechenmannFrançoisUp to now, to predict our gene,we only rely on the process of searching certain strings or patterns. In order to further improve our gene predictor, the idea is to use, to rely onprobabilistic methods
-
4.3. Measuring sequence similarity
RechenmannFrançoisSo we understand why gene orprotein sequences may be similar. It's because they evolve togetherwith the species and they evolve in time, there aremodifications in the sequence and that the sequence
-
5.3. Building an array of distances
RechenmannFrançoisSo using the sequences of homologous gene between several species, our aim is to reconstruct phylogenetic tree of the corresponding species. For this, we have to comparesequences and compute distances
Sur le même thème
-
Machines algorithmiques, mythes et réalités
MazenodVincentVincent Mazenod, informaticien, partage le fruit de ses réflexions sur l'évolution des outils numériques, en lien avec les problématiques de souveraineté, de sécurité et de vie privée...
-
Désassemblons le numérique - #Episode11 : Les algorithmes façonnent-ils notre société ?
SchwartzArnaudLima PillaLaércioEstériePierreSalletFrédéricFerbosAudeRoumanosRayyaChraibi KadoudIkramUn an après le tout premier hackathon sur les méthodologies d'enquêtes journalistiques sur les algorithmes, ce nouvel épisode part à la rencontre de différents points de vue sur les algorithmes.
-
Les machines à enseigner. Du livre à l'IA...
BruillardÉricQue peut-on, que doit-on déléguer à des machines ? C'est l'une des questions explorées par Éric Bruillard qui, du livre aux IA génératives, expose l'évolution des machines à enseigner...
-
Désassemblons le numérique - #Episode9 : Bientôt des supercalculateurs dans nos piscines ?
BeaumontOlivierBouzelRémiDes supercalculateurs feraient-ils bientôt leur apparition dans les piscines municipales pour les chauffer ? Réponses d'Olivier Beaumont, responsable de l'équipe-projet Topal, et Rémi Bouzel,
-
Le projet dnarXiv : Stockage de données sur des molécules d'ADN
LavenierDominiqueDuprazElsaLeblancJulienCoatrieuxGouenouDominique Lavenier, Elsa Dupraz, Julien Leblanc et Gouenou Coatrieux nous présentent le projet dnarXiv, un projet porté par le LabEx CominLabs qui explore le stockage de données sur des molécules d
-
Projection methods for community detection in complex networks
LitvakNellyCommunity detection is one of most prominent tasks in the analysis of complex networks such as social networks, biological networks, and the world wide web. A community is loosely defined as a group
-
Lara Croft. doing fieldwork under surveillance
Dall'AgnolaJasminLara Croft. Doing Fieldwork Under Surveillance Intervention de Jasmin Dall'Agnola (The George Washington University), dans le cadre du Colloque coorganisé par Anders Albrechtslund, professeur en
-
Containing predictive tokens in the EU
CzarnockiJanContaining Predictive Tokens in the EU – Mapping the Laws Against Digital Surveillance, intervention de Jan Czarnocki (KU Leuven), dans le cadre du Colloque coorganisé par Anders Albrechtslund,
-
Ivan Murit - Processus de création d'images
MuritIvanJe vais présenter une manière décalée d'aborder les outils d'impression. Pour cela nous ne partirons pas de l'envie d'imprimer une image préexistante, mais d'avant cela : comment se crée une forme
-
Le Creativ’Lab, au cœur de la robotique et de l’intelligence artificielle (ASR N°18 - LORIA)
HénaffPatrickLefebvreSylvainLe LORIA, laboratoire phare de la Grande Région dans le domaine de l’informatique, propose de rendre la recherche plus ouverte, plus collaborative, plus ambitieuse… en un mot, plus créative, à travers
-
Les algorithmes de Parcoursup
MathieuClaireL’objectif de la journée « Algorithmes d’aide à la décision publique » était de sensibiliser le grand public aux rôles des algorithmes d’aide à la décision publique utilisés par exemple pour l
-
Algorithmes d'aide à la décision publique / Ouverture
RéveillèreLaurentMaveyraud-TricoireSamuelBlancXavierBertrandYvesMainguenéMarcL’objectif de la journée « Algorithmes d’aide à la décision publique » était de sensibiliser le grand public aux rôles des algorithmes d’aide à la décision publique utilisés par exemple pour l