Notice
2.9. Le séquençage de génomes complets
- document 1 document 2 document 3
- niveau 1 niveau 2 niveau 3
Descriptif
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 bactérie Bacillus subtilis. A l'époque, ce projet s'est étalé de 1989 à 1998. Il a impliqué 35 laboratoires et un financement européen d'importance. Aujourd'hui, séquencer ce même génome coûterait quelques centaines d'euros et se ferait probablement en moins d'une journée.
Autre exemple spectaculaire et qui a été largement médiatisé, le séquençage du premier génome humain. De 1990 à 2003, il a coûté 2,7 milliards de dollars de l'époque, des dollars de 1991. Actuellement, séquencer un génome humain, c'est aux alentours des mille euros, et probablement évidemment moins, dans les mois et les années qui viennent...
Intervention
Thème
Documentation
Dans la même collection
-
2.2. Les gènes, de Mendel à la biologie moléculaire
RechenmannFrançoisParmentelatThierryLa 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
-
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
-
2.1. 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.
-
2.4. 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
-
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
Avec les mêmes intervenants et intervenantes
-
1.8. Compressing the DNA walk
RechenmannFrançoisWe have written the algorithm for the circle DNA walk. Just a precision here: the kind of drawing we get has nothing to do with the physical drawing of the DNA molecule. It is a symbolic
-
2.7. The algorithm design trade-off
RechenmannFrançoisWe saw how to increase the efficiencyof our algorithm through the introduction of a data structure. Now let's see if we can do even better. We had a table of index and weexplain how the use of these
-
3.4. Predicting all the genes in a sequence
RechenmannFrançoisWe have written an algorithm whichis able to locate potential genes on a sequence but only on one phase because we are looking triplets after triplets. Now remember that the genes maybe located on
-
4.7. Alignment costs
RechenmannFrançoisWe have seen how we can compute the cost of the path ending on the last node of our grid if we know the cost of the sub-path ending on the three adjacent nodes. It is time now to see more deeply why
-
4.9. Recursion can be avoided: an iterative version
RechenmannFrançoisWe have written a recursive function to compute the optimal path that is an optimal alignment between two sequences. Here all the examples I gave were onDNA sequences, four letter alphabet. OK. The
-
1.3. DNA codes for genetic information
RechenmannFrançoisRemember at the heart of any cell,there is this very long molecule which is called a macromolecule for this reason, which is the DNA molecule. Now we will see that DNA molecules support what is called
-
2.1. The sequence as a model of DNA
RechenmannFrançoisWelcome back to our course on genomes and algorithms that is a computer analysis ofgenetic information. Last week we introduced the very basic concept in biology that is cell, DNA, genome, genes
-
2.9. Whole genome sequencing
RechenmannFrançoisSequencing is anexponential technology. The progresses in this technologyallow now to a sequence whole genome, complete genome. What does it mean? Well let'stake two examples: some twenty years ago,
-
3.7. Index and suffix trees
RechenmannFrançoisWe have seen with the Boyer-Moore algorithm how we can increase the efficiency of spin searching through the pre-processing of the pattern to be searched. Now we will see that an alternative way of
-
4.4. Aligning sequences is an optimization problem
RechenmannFrançoisWe have seen a nice and a quitesimple solution for measuring the similarity between two sequences. It relied on the so-called hammingdistance that is counting the number of differencesbetween two
-
5.2. The tree, an abstract object
RechenmannFrançoisWhen we speak of trees, of species,of phylogenetic trees, of course, it's a metaphoric view of a real tree. Our trees are abstract objects. Here is a tree and the different components of this tree.
-
1.6. GC and AT contents of DNA sequence
RechenmannFrançoisWe have designed our first algorithmfor counting nucleotides. Remember, what we have writtenin pseudo code is first declaration of variables. We have several integer variables that are variables which
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