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Bioinformatique : algorithmes et génomes
Description
Dans ce cours, nous verrons comment l’informatique permet d’interpréter le texte des génomes.
Doté d’algorithmes adaptés, mis en œuvre sous forme de programmes
efficaces, l’ordinateur produit des prédictions quant à la localisation
des milliers de gènes d’un organisme vivant et les fonctions que
remplissent les protéines qu’ils codent.
Vous n’êtes pas biologiste ? Ce cours vous apportera les
connaissances nécessaires à la compréhension des entités et phénomènes
biologiques impliqués : cellule, chromosome, ADN, génome, gènes,
transcription, traduction, code génétique, protéines, tous ces termes et
d’autres encore vous seront expliqués dans ce contexte de
l’interprétation des génomes par des moyens informatiques.
Vous n’êtes pas informaticien ? Ce cours se veut
simultanément une introduction à l’algorithmique sur des séquences de
caractères. Recherche de motifs, similarité de séquences, chaînes de
Markov, reconstruction d’arbres phylogénétiques. Les algorithmes de base
impliqués dans ces démarches seront présentés.
Vous n’êtes ni biologiste, ni informaticien ? Ce cours est
une opportunité pour aborder conjointement la génomique et
l’algorithmique, ou si vous préférez, l’algorithmique et la génomique…
Pré-requis
Une culture scientifique de niveau bac scientifique facilitera la compréhension des notions abordées.
Organisation du cours
Ce cours est organisé en 5 parties. Chaque partie est composée de 10 séquences vidéos d'environ 6 minutes.
Plan du cours :
Partie 1 ADN et séquences génomiquesPartie 2 Gènes et protéinesPartie 3 Prédiction des gènesPartie 4 Comparaison de séquencesPartie 5 Arbres phylogénétiques
Les
différents supports de ce cours sont constitutifs d'un MOOC en 5
semaines hébergé sur la plate-forme France Université Numérique : https://www.fun-mooc.fr/courses/inria/41003S02/session02/about
Vidéo pédagogique
- RECHENMANN François
- PARMENTELAT Thierry
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3.2. Un algorithme simple de prédiction de gènes 3.3. À la recherche des codons start et stop 3.4. Prédiction de tous les gènes d'une séquence 3.5. Comment améliorer la qualité des prédictions ? 3.6. L'algorithme de Boyer-Moore 3.7. Index et arbre des suffixes 3.8. Des méthodes probabilistes à la rescousse 3.9. Comment évaluer la qualité de prédiction des méthodes ? 3.10. La prédiction de gènes dans les génomes eucaryotes
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