Des métiers de la bio-informatique

The history of computing tells us that computers can be made of almost anything: silicon, gears and levers, neurons, flowing water, interacting particles or even light. Although lithographically

Data produced by the domain of life sciences in the next decade are expected to be highly challenging. In addition to scalability issues which are shared with other applications domains, data produced

The networks used in biological applications at different scales (molecular, cellular and populational) are of different types, genetic, neuronal, and social, but they share the same dynamical

La 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

Nous 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

Vous 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

Nous avons désormais en main tous les éléments pour écrire notre algorithme de détermination d'un alignement optimal, ici d'un chemin optimal. Avec les notations que nous avons introduites, je vous

Il 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

Nous avons vu l'ébauche de notre algorithme d'alignement optimal en considérant la possibilité de calculer le coût optimal, ou score optimal, de ce dernier noeud. Et nous avons vu que le coût de ce

La distance de Hamming nous donne une première possibilité de mesurer la similarité entre 2 séquences. Mais elle ne reflète pas suffisamment la réalité biologique. Qu'est-ce que j'entends par là ? On

Dans 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

La 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