
Parmentelat, Thierry (19..-....)
Thierry Parmentelat a mené une carrière hybride entre les mondes académique et industriel. Ses centres d'intérêt couvrent les langages de programmation, les réseaux, et l'algèbre. Actuellement ingénieur de recherche chez Inria, Thierry Parmentelat utilise Python depuis plus de 10 ans pour ses travaux de recherche, ainsi que pour le développement des plateformes expérimentales dont il a la charge.
- Algorithmes
- Bioinformatique
- Génomique
- biologie application informatique
- ADN
- biologie cellulaire et moléculaire
- modélisation
- biologie application informatique
- biologie cellulaire et moléculaire
- modélisation
- biologie application informatique
- ADN
- biologie cellulaire et moléculaire
- modélisation
- biologie application informatique
Vidéos
1.2. Au cœur de la cellule, la molécule d’ADN
Au cœur de chaque cellule se trouve donc la molécule d'ADN, flottant directement dans le cytoplasme dans le cas des cellules procaryotes, par exemple bactériennes, ou contenue dans le noyau des
2.1. La séquence est-elle un bon modèle de l’ADN ?
L'ADN porte l'information génétique, plus précisément l'ADN porte les gènes, c'est-à-dire les régions de cette molécule qui portent l'information utilisée par la cellule pour synthétiser les protéines
2.8. Les technologies de séquençage de l’ADN
Nous parlons beaucoup dans ce cours de séquences génomiques ou séquences d'ADN, que nous voyons pour des raisons algorithmiques sous forme de chaînes de caractères. Comment ces séquences, ces chaînes
3.3. À la recherche des codons start et stop
Nous 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
5.7. Les applications en microbiologie
Une très grande diversité, on l'a vu, d'algorithmes en bio-informatique, motivé par la résolution de problèmes différents. Ces algorithmes, ces recherches en bio-informatique, s'appuient sur des
5.5. Quand les différences sont trompeuses
Il y a plusieurs raisons pour lesquelles la méthode UPGMA, que nous venons de voir, se révèle simpliste. L'une des raisons par exemple, c'est pourquoi quand on recalcule les distances, quand on a
1.6. Contenu en G-C et A-T des séquences
Les algorithmes qui travaillent sur les séquences génomiques, sur les textes génomiques, doivent produire des résultats interprétables et utiles aux biologistes. Nous allons voir que même sur l
2.9. Le séquençage de génomes complets
Les progrès dans les technologies de séquençage ont permis d'aborder le séquençage complet de génome. Là encore, les progrès ont été spectaculaires. Prenons l'exemple du projet de séquençage de la
3.8. Des méthodes probabilistes à la rescousse
Nous 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
3.10. La prédiction de gènes dans les génomes eucaryotes
Si 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
4.10. Cet algorithme est-il efficace ?
La version itérative de notre algorithme d'alignement optimal de séquences est indéniablement beaucoup plus efficace que sa version récursive, puisque nous avons vu qu'il permettait d'éviter que le
5.2. L’arbre, objet abstrait
Vous l'aurez compris un arbre phylogénétique est un arbre abstrait qui n'a qu'un lointain rapport métaphorique avec un véritable arbre. L'arbre des bio-informaticiens et des informaticiens se