Notice
1.1. La cellule, atome du vivant
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Descriptif
Bienvenue dans cette introduction conjointe aux notions fondamentales de génomique et d'algorithmique, autrement dit, de l'analyse informatique de l'information génétique, ce qu'on peut désigner de façon très synthétique par le terme un domaine scientifique qui est la bio informatique. Au cours de ces 5 parties, nous aborderons des notions fondamentales en commençant par évidemment l'ADN, les séquences génomiques, les textes des génomes, puis de gènes et de protéines et nous nous focaliserons plus particulièrement sur le processus de traduction de gènes en protéines, pour ensuite chercher à concevoir des algorithmes de prédiction de ces gènes dans les textes génomiques, des algorithmes également de comparaison de séquences qui nous permettront de fournir certains éléments sur les fonctions de ces gènes et protéines, et enfin nous verrons comment la connaissance des séquences génomiques d'espèces permet de reconstituer l'arbre d'évolution de ces espèces.
Intervention
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1.5. Compter les nucléotides
RechenmannFrançoisParmentelatThierryNotre premier algorithme vise assez simplement à compter les nucléotides d'une séquence génomique, autrement dit à compter les lettres dans une chaîne de caractères. En entrée, cette chaîne de
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1.10. Des fenêtres glissantes et recouvrantes
RechenmannFrançoisParmentelatThierryNotre sympathique algorithme de balade sur l'ADN, a permis de mettre en évidence des biais de composition de séquences, a fait apparaître sur le tracé un point de rebroussement que l'on peut
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1.2. Au cœur de la cellule, la molécule d’ADN
RechenmannFrançoisParmentelatThierryAu 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
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1.8. Changer l’échelle du chemin
RechenmannFrançoisParmentelatThierryDans la session précédente, je vous ai proposé de m'accompagner dans une balade sur l'ADN. En fait un parcours de la séquence avec un tracé de segments, dont l'orientation dépendait de la lettre
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1.4. Qu’est-ce qu’un algorithme ?
RechenmannFrançoisParmentelatThierryLes génomes peuvent donc être vus comme une longue suite de lettres écrites dans l'alphabet : A, C, G et T. Comment interpréter ces textes ? Ça va être le sujet de la bio-informatique à l'aide d
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1.9. Prédire l’origine de réplication
RechenmannFrançoisParmentelatThierryNous avons écrit un algorithme sympathique en ce qu'il dessine un chemin conforme à la succession des lettres d'une séquence génomique. Cet algorithme simple, au-delà du dessin qu'il produit, est-il
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1.6. Contenu en G-C et A-T des séquences
RechenmannFrançoisParmentelatThierryLes 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
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1.3. L’ADN code l’information génétique
RechenmannFrançoisParmentelatThierryL'ADN, cette longue molécule, porte l'information génétique. Autrement dit, l'information qui est nécessaire à la cellule pour fonctionner et se reproduire. Regardons de plus près cette information
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1.7. Promenade sur l’ADN
RechenmannFrançoisParmentelatThierryQuand les biologistes se sont trouvés confrontés au premier texte génomique, dans la deuxième moitié des années 70, ils ont été quelque peu désemparés. On peut le comprendre. Encore une fois, regardez
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1.7. DNA walk
RechenmannFrançoisWe will now design a more graphical algorithm which is called "the DNA walk". We shall see what does it mean "DNA walk". Walk on to DNA. Something like that, yes. But first, just have a look again at
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2.6. Algorithms + data structures = programs
RechenmannFrançoisBy writing the Lookup GeneticCode Function, we completed our translation algorithm. So we may ask the question about the algorithm, does it terminate? Andthe answer is yes, obviously. Is it pertinent,
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3.3. Searching for start and stop codons
RechenmannFrançoisWe have written an algorithm for finding genes. But you remember that we arestill to write the two functions for finding the next stop codonand the next start codon. Let's see how we can do that. We
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4.1. How to predict gene/protein functions?
RechenmannFrançoisLast week we have seen that annotating a genome means first locating the genes on the DNA sequences that is the genes, the region coding for proteins. But this is indeed the first step,the next very
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4.10. How efficient is this algorithm?
RechenmannFrançoisWe have seen the principle of an iterative algorithm in two paths for aligning and comparing two sequences of characters, here DNA sequences. And we understoodwhy the iterative version is much more
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5.7. The application domains in microbiology
RechenmannFrançoisBioinformatics relies on many domains of mathematics and computer science. Of course, algorithms themselves on character strings are important in bioinformatics, we have seen them. Algorithms and
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1.2. At the heart of the cell: the DNA macromolecule
RechenmannFrançoisDuring the last session, we saw how at the heart of the cell there's DNA in the nucleus, sometimes of cells, or directly in the cytoplasm of the bacteria. The DNA is what we call a macromolecule, that
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1.10. Overlapping sliding window
RechenmannFrançoisWe have made some drawings along a genomic sequence. And we have seen that although the algorithm is quite simple, even if some points of the algorithmare bit trickier than the others, we were able to
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2.3. The genetic code
RechenmannFrançoisGenes code for proteins. What is the correspondence betweenthe genes, DNA sequences, and the structure of proteins? The correspondence isthe genetic code. Proteins have indeedsequences of amino acids.
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3.6. Boyer-Moore algorithm
RechenmannFrançoisWe have seen how we can make gene predictions more reliable through searching for all the patterns,all the occurrences of patterns. We have seen, for example, howif we locate the RBS, Ribosome
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4.5. A sequence alignment as a path
RechenmannFrançoisComparing two sequences and thenmeasuring their similarities is an optimization problem. Why? Because we have seen thatwe have to take into account substitution and deletion. During the alignment, the
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5.5. Differences are not always what they look like
RechenmannFrançoisThe algorithm we have presented works on an array of distance between sequences. These distances are evaluated on the basis of differences between the sequences. The problem is that behind the
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