Notice
2.2. Les gènes, de Mendel à la biologie moléculaire
- document 1 document 2 document 3
- niveau 1 niveau 2 niveau 3
Descriptif
La séquence de caractères est un bon modèle de l'ADN, un des modèles possibles de l'ADN et il est bon parce qu'il est utile. On va voir en particulier que ce modèle simple peut servir de support à de la prédiction de gènes. On va pouvoir grâce à ce modèle-là, avec les algorithmes appropriés, trouver les gènes sur l'ADN. Et donc, surtout, sur la séquence qui représente cet ADN.
Cette notion de gènes, qui s'impose actuellement comme étant la portion de l'ADN qui code pour les protéines, n'a pas toujours été connue en tant que telle. La première fois qu'on a parlé des gènes, c'était en fait lors des travaux du moine Gregor Mendel. Vers les années 1850-60, Gregor Mendel étudie dans son monastère la transmission de caractéristiques de graines de pois de senteur. En particulier, si les graines était lisses et ridées. Ils faisaient des croisements entre les différents plants pour essayer de trouver une règle qui expliquerait comment certains caractères se transmettaient ou pas aux générations suivantes...
Intervention
Thème
Documentation
A noter
A noter...
Si vous avez quelques notions de génétique moléculaire, vous êtes en droit d’être surpris par la manière de présenter la transcription d’une région d’ADN. En effet, dans la vidéo, il est expliqué que la séquence transcrite est obtenue à partir de la séquence d’ADN en remplaçant les occurrences de T par U.
Or, le processus de transcription est quelque peu plus complexe.
Considérons la séquence 5’ ATTCGATCGGGTATTACG 3’ au sein d’un gène et donc susceptible d’être traduite en une chaîne d’acides aminés.
C’est la portion d’ADN portée par le brin complémentaire qui est en fait transcrite. Cette séquence complémentaire est 3’ TAAGCTAGCCCATAATGC 5’.
La transcription se fait en parcourant cette chaîne dans le sens 5’ vers 3’. Elle consiste à développer une chaîne d’ARN complémentaire, en commençant par son extrémité 3’ vers 5’, à travers les règles d’appariement A – T, C – G, G –C et T – U. La séquence d’ARN qui en résulte est donc 5’ AUUCGAUCGGGGUAUUACG 3’ qui est bien celle obtenue par l’algorithme qui remplace directement les occurrences de T par U.
L’algorithme de transcription présenté dans la vidéo est correct, mais il « court-circuite » les étapes des processus biologiques en œuvre au sein de la cellule.
Cet état de fait est fréquent : les algorithmes bioinformatiques visent à être efficaces, par exemple pour prédire les gènes ; ils ne cherchent pas à simuler les processus biologiques en œuvre.
Dans la même collection
-
2.7. Les compromis de la conception d’algorithmes
RechenmannFrançoisParmentelatThierryLa mise en oeuvre d'une structure de données appropriée permet, nous l'avons vu, d'améliorer les performances d'algorithmes. Nous en avons vu l'exemple sur la recherche d'un triplet dans un tableau de
-
2.1. La séquence est-elle un bon modèle de l’ADN ?
RechenmannFrançoisParmentelatThierryL'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
-
2.10. Comment trouver les gènes ?
RechenmannFrançoisParmentelatThierryL'obtention de la séquence complète d'un génome d'un organisme vivant est certes un beau résultat, mais c'est en fait le début d'une longue phase d'interprétation, d'annotations et de comparaisons.
-
2.5. Implémenter le code génétique
RechenmannFrançoisParmentelatThierryNous avons écrit le corps de l'algorithme de traduction, et nous avons fractionné la complexité d'écriture de cet algorithme en faisant appel à une fonction qui recherche dans le tableau, qui
-
2.8. Les technologies de séquençage de l’ADN
RechenmannFrançoisParmentelatThierryNous 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
-
2.3. Le code génétique
RechenmannFrançoisParmentelatThierryGènes et protéines, mais qu'est-ce qu'une protéine ? Une protéine, c'est également une molécule qui est constituée d'une succession de ce que l'on appelle les acides aminés. C'est donc une chaîne d
-
2.6. Algorithmes + structures de données = programmes
RechenmannFrançoisParmentelatThierryEn écrivant le code de la fonction, qui recherche un triplet dans le tableau qui implémente le code génétique, nous avons terminé et obtenu un algorithme de traduction d'une séquence d'ADN, voire d
-
2.9. Le séquençage de génomes complets
RechenmannFrançoisParmentelatThierryLes 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
-
2.4. Un algorithme de traduction
RechenmannFrançoisParmentelatThierryUne protéine, en tant que succession d'acides aminés, peut-être vue comme le résultat d'un processus de traduction d'une chaîne de caractères écrite dans un alphabet de 4 lettres en une autre chaîne
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
-
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
-
Quelques enjeux autour des algorithmes d'aide à la décision publique
TarissanFabienL’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
