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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5.6. 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
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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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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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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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