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Sciences de l’ingénieur

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  Safety Verification of Deep Neural Networks

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  L’analyse non lisse pour la modélisation et la simulation

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  Les réseaux WiFi : principes et performances

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  L'intelligence ambiante

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  Probabilité et Informatique : du modèle à l'algorithme

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  3.1. All genes end on a stop codon

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  3.2. A simple algorithm for gene prediction

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  3.3. Searching for start and stop codons

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  3.4. Predicting all the genes in a sequence

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  3.5. Making the predictions more reliable

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  3.6. Boyer-Moore algorithm

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  3.7. Index and suffix trees

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  3.8. Probabilistic methods

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  3.9. Benchmarking the prediction methods

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  3.10. Gene prediction in eukaryotic genomes

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  4.1. How to predict gene/protein functions?

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  4.7. Alignment costs

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  4.6. A path is optimal if all its sub-paths are optimal

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  4.5. A sequence alignment as a path

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  4.4. Aligning sequences is an optimization problem

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  4.3. Measuring sequence similarity

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  4.2. Why gene/protein sequences may be similar?

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  4.8. A recursive algorithm

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  4.10. How efficient is this algorithm?

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  4.9. Recursion can be avoided: an iterative version

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  5.1. The tree of life

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  5.5. Differences are not always what they look like

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  5.2. The tree, an abstract object

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  5.3. Building an array of distances

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  5.4. The UPGMA algorithm

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  5.6. The diversity of bioinformatics algorithms

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  5.7. The application domains in microbiology

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  1.1. The cell, atom of the living world

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  1.2. At the heart of the cell: the DNA macromolecule

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  1.3. DNA codes for genetic information

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  1.4. What is an algorithm?

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  1.5. Counting nucleotides

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  1.6. GC and AT contents of DNA sequence

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  1.7. DNA walk

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  1.8. Compressing the DNA walk