Notice
Bio-informatique et applications
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Descriptif
La séquence de caractères est un des objets que lesinformaticiens connaissent bien et pour lequel ils ont développé de trèsnombreux algorithmes. C’est donc très naturellement que l’informatique et lessciences du vivant se sont rencontrées autour de la problématique de l’analysedes séquences génomiques.
Thème
Avec les mêmes intervenants et intervenantes
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1.2. At the heart of the cell: the DNA macromolecule
RechenmannFrançoisDuring the last session, we saw how at the heart of the cell there's DNA in the nucleus, sometimes of cells, or directly in the cytoplasm of the bacteria. The DNA is what we call a macromolecule, that
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1.10. Overlapping sliding window
RechenmannFrançoisWe have made some drawings along a genomic sequence. And we have seen that although the algorithm is quite simple, even if some points of the algorithmare bit trickier than the others, we were able to
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2.3. The genetic code
RechenmannFrançoisGenes code for proteins. What is the correspondence betweenthe genes, DNA sequences, and the structure of proteins? The correspondence isthe genetic code. Proteins have indeedsequences of amino acids.
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3.6. Boyer-Moore algorithm
RechenmannFrançoisWe have seen how we can make gene predictions more reliable through searching for all the patterns,all the occurrences of patterns. We have seen, for example, howif we locate the RBS, Ribosome
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4.5. A sequence alignment as a path
RechenmannFrançoisComparing two sequences and thenmeasuring their similarities is an optimization problem. Why? Because we have seen thatwe have to take into account substitution and deletion. During the alignment, the
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5.5. Differences are not always what they look like
RechenmannFrançoisThe algorithm we have presented works on an array of distance between sequences. These distances are evaluated on the basis of differences between the sequences. The problem is that behind the
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1.5. Counting nucleotides
RechenmannFrançoisIn this session, don't panic. We will design our first algorithm. This algorithm is forcounting nucleotides. The idea here is that as an input,you have a sequence of nucleotides, of bases, of letters,
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2.4. A translation algorithm
RechenmannFrançoisWe have seen that the genetic codeis a correspondence between the DNA or RNA sequences and aminoacid sequences that is proteins. Our aim here is to design atranslation algorithm, we make the
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3.1. All genes end on a stop codon
RechenmannFrançoisLast week we studied genes and proteins and so how genes, portions of DNA, are translated into proteins. We also saw the very fast evolutionof the sequencing technology which allows for producing
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3.9. Benchmarking the prediction methods
RechenmannFrançoisIt is necessary to underline that gene predictors produce predictions. Predictions mean that you have no guarantees that the coding sequences, the coding regions,the genes you get when applying your
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4.2. Why gene/protein sequences may be similar?
RechenmannFrançoisBefore measuring the similaritybetween the sequences, it's interesting to answer the question: why gene or protein sequences may be similar? It is indeed veryinteresting because the answer is related
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5.4. The UPGMA algorithm
RechenmannFrançoisWe know how to fill an array with the values of the distances between sequences, pairs of sequences which are available in the file. This array of distances will be the input of our algorithm for
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ViariAlainLa plupart des gènes de notre génome sont présents en deux copies (une sur chaque chromosome homologue). Dans un génome tumoral, en revanche, il est fréquent d'observer soit des pertes soit, au
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1.6. Contenu en G-C et A-T des séquences
RechenmannFrançoisParmentelatThierryLes algorithmes qui travaillent sur les séquences génomiques, sur les textes génomiques, doivent produire des résultats interprétables et utiles aux biologistes. Nous allons voir que même sur l
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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
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3.8. Des méthodes probabilistes à la rescousse
RechenmannFrançoisParmentelatThierryNous avons vu comment la qualité des prédictions de gènes dans un génome bactérien, pouvait être améliorée à travers la recherche d'occurrences de motifs particuliers liés au site de fixation du
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3.10. La prédiction de gènes dans les génomes eucaryotes
RechenmannFrançoisParmentelatThierrySi nous disposons actuellement de prédicteurs de gènes dans les génomes procaryotes de très bonne efficacité, avec des prédictions relativement fiables, c'est en fait loin d'être le cas sur les
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4.10. Cet algorithme est-il efficace ?
RechenmannFrançoisParmentelatThierryLa version itérative de notre algorithme d'alignement optimal de séquences est indéniablement beaucoup plus efficace que sa version récursive, puisque nous avons vu qu'il permettait d'éviter que le