Notice
5.7. Les applications en microbiologie
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Descriptif
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 domaines des mathématiques et de l'informatique. De très nombreux domaines sont ainsi impliqués. Je n'en fait pas ici la liste exhaustive mais je vais citer, bien entendu, l'algorithmique en tant que tel sur les chaînes de caractères, nous l'avons vu, mais également sur les arbres, nous l'avons vu, sur les arbres phylogénétiques. Également sur les réseaux, ces réseaux de gènes ou réseaux métaboliques. Probabilité statistique. Nous avons nommé les chaînes de Markov, les modèles de Markov, c'est l'intrusion des probabilités dans la bio-informatique. C'est une des intrusions des probabilités dans la bio-informatique. Les méthodes d'optimisation que nous avons mises en oeuvre, en particulier, pour calculer des alignements optimaux. Les méthodes de satisfaction de contraintes utilisées dans la prédiction des structures d'ARN, par exemple. Des traitements du signal, mais d'autres domaines encore, moins connus de l'informatique, plus abstraits, mais tout aussi utiles, tels que les automates ou les grammaires formelles...
Intervention
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5.3. Remplir un tableau de distances
RechenmannFrançoisParmentelatThierryPour tenter de construire l'arbre phylogénétique d'un ensemble d'espèces, nous allons utiliser les données et génotypique ou des données génotypiques disponibles sur ces espèces. Plus clairement, nous
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5.6. La diversité des algorithmes informatiques
RechenmannFrançoisParmentelatThierryNous n'avons vu dans ce cours qu'un exemple extrêmement réduit d'algorithme bio informatique. Il existe en effet une très grande diversité de ces algorithmes bio informatiques qui sont motivés par l
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5.1. L’arbre des espèces
RechenmannFrançoisParmentelatThierryDans cette cinquième et dernière partie de notre cours sur le génome et les algorithmes, qui se veut une introduction à l'analyse informatique de l'information génétique, nous regarderons de plus près
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5.4. L’algorithme UPGMA
RechenmannFrançoisParmentelatThierryL'algorithme, que nous allons étudier pour la reconstruction d'arbres phylogénétiques à partir des distances, s'appelle UPGMA. Un nom plutôt compliqué pour une méthode qui est plutôt simple. Et même,
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5.2. L’arbre, objet abstrait
RechenmannFrançoisParmentelatThierryVous 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
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5.5. Quand les différences sont trompeuses
RechenmannFrançoisParmentelatThierryIl 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
Avec les mêmes intervenants et intervenantes
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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.
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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
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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
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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
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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
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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
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