Parmentelat, Thierry (19..-....)
Thierry Parmentelat a mené une carrière hybride entre les mondes académique et industriel. Ses centres d'intérêt couvrent les langages de programmation, les réseaux, et l'algèbre. Actuellement ingénieur de recherche chez Inria, Thierry Parmentelat utilise Python depuis plus de 10 ans pour ses travaux de recherche, ainsi que pour le développement des plateformes expérimentales dont il a la charge.
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1.6. Contenu en G-C et A-T des séquences
Les 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
2.9. Le séquençage de génomes complets
Les 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
3.8. Des méthodes probabilistes à la rescousse
Nous 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
3.10. La prédiction de gènes dans les génomes eucaryotes
Si 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
4.10. Cet algorithme est-il efficace ?
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
5.2. L’arbre, objet abstrait
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
1.3. L’ADN code l’information génétique
L'ADN, cette longue molécule, porte l'information génétique. Autrement dit, l'information qui est nécessaire à la cellule pour fonctionner et se reproduire. Regardons de plus près cette information
1.9. Prédire l’origine de réplication
Nous avons écrit un algorithme sympathique en ce qu'il dessine un chemin conforme à la succession des lettres d'une séquence génomique. Cet algorithme simple, au-delà du dessin qu'il produit, est-il
2.5. Implémenter le code génétique
Nous avons écrit le corps de l'algorithme de traduction, et nous avons fractionné la complexité d'écriture de cet algorithme en faisant appel à une fonction qui recherche dans le tableau, qui
3.5. Comment améliorer la qualité des prédictions ?
Il faut toujours le répéter et le souligner, les algorithmes qui déterminent des gènes déterminent des gènes candidats. Ce sont des prédictions de gènes. Donc la question est de savoir s'il est
4.9. Éviter la récursivité : une version itérative
La fonction récursive que nous avons obtenue est d'un code assez compact et plutôt élégant, mais effectivement peu efficace. Pourquoi ? Rappelons son fonctionnement. Cette fonction est d'abord appelée
4.7. Coûts et alignement
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