Chapitres
- Introduction05'15"
- Multiplicité des niveaux02'37"
- Dynamique des populations08'27"
- Analyse des génomes et protéomes32'02"
- Questions/réponses03'54"
Notice
L’informatique dans les sciences de la vie
- document 1 document 2 document 3
- niveau 1 niveau 2 niveau 3
Descriptif
Dans cet exposé François Rechenmann propose un rapide survol des méthodes algorithmiques utilisées au niveau de l'analyse du génome. On y découvre que l'informatique est à la fois un outil incontournable, puisque seules des méthodes algorithmiques automatiques issus de travaux sur le traitement automatique de texte peuvent analyser les masses, mais aussi que la modélisation elle-même de ces données biologique est informatique. Cet exposé introduit deux contenus, plus détaillés sur le site d')i(nterstices, relatifs aux régions codantes et à l'alignement de séquences.
Cet exposé s'est inscrit dans le cadre d'une formation INRIA proposée en juin 2009 et s'adressait aux professeurs des établissements de l'académie de Versailles proposant l'option Informatique et Objets Numériques à leurs classes de seconde pour l'année scolaire 2009-2010.
Thème
Avec les mêmes intervenants et intervenantes
-
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
-
1.1. 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
-
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
-
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
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 riboswitches, des solutions innovantes pour les biotechnologies et le diagnostic médical
BoudvillainMarcPrésentation en motion design du projet ANR HELISWITCH porté par Marc Boudvillain
-
Penser l'évolution humaine. Pratiques, savoirs, représentations
HuretRomainCohenClaudineCycle de conférences consacré à l’interdisciplinarité...
-
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,
-
L'Homme #2 - Aux origines de l'espèce humaine
Brunet-MalbrancqJoëlleFromentAlainLes Causeries Sciences de la Vie et de la Terre - L'Homme #2 - Aux origines de l'espèce humaine
-
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,
-
Table ronde 2 : Exprimer par les langages : Modélisations et récits
AudasNathalieBen SaciAbdelkaderMarchalThéoRachetClémentinServièresMyriamVioleauJean-LouisCette table-ronde explore l’expression des mondes perçus à partir des langages, qu’ils soient naturels ou informatiques, qu’ils relèvent du récit ou du modèle.