Notice
Algorithmes et génomes : analyse informatique de l'information génétique : 1ere partie
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Descriptif
La séquence de caractères est un des objets que les informaticiens connaissent bien et pour lequel ils ont développé de très nombreux algorithmes. C’est donc très naturellement que l’informatique et les sciences du vivant se sont rencontrées autour de la problématique de l’analyse des séquences génomiques. Cet exposé décrit quelques exemples d’algorithmes simples dont l’application contribue à l’analyse de génomes et à la compréhension de l’évolution des organismes qui les portent...
...La bioinformatique fait appel à de très nombreux domaines de l’informatique et des mathématiques : algorithmique sur les séquences, les arbres ou les graphes, modèles probabilistes, modèles dynamiques, bases de données et de connaissances, visualisation d’ensembles de données complexes, etc. De ce fait, le principe, à travers la bioinformatique, d’une introduction conjointe à l’algorithmique et à la génomique mériterait sans aucun doute d’être exploré.
Une conférence donnée dans le cadre du cycle de conférences organisées par Inria Grenoble Rhône Alpes et l' Académie de Grenoble pour accompagner l'enseignement de l'informatique au lycée.
Thème
Avec les mêmes intervenants et intervenantes
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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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