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Nombre de programmes trouvés : 307
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le (5m6s)

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 représente le code génétique, un triplet donné et renvoie l'acide aminé. Nous avons donc obtenu cette première version de l'algorithme et qui, encore une fois, est une version très partielle puisque il nous faut maintenant écrire cette fonction de recherche dans le tableau qui représente le code génétique. Regardons à nouveau ce tableau. Ici, il est écrit sous la forme d'un tableau ici à 2 colonnes et 64 lignes. ...
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le (4m28s)

2.7. Les compromis de la conception d’algorithmes

La mise en oeuvre d'une structure de données appropriée permet, nous l'avons vu, d'améliorer les performances d'algorithmes. Nous en avons vu l'exemple sur la recherche d'un triplet dans un tableau de code génétique, quand nous avons ajouté ces tables d'index, nous avons vu que nous avons diminué de façon tout à fait significative, le nombre de comparaisons à effectuer. Je vous propose maintenant une autre approche où les index ne sont pas sous forme de table mais sont calculés. Il faut que vous vous souveniez de la manière dont le tableau est organisé. D'abord tous les triplets qui commencent par ...
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le (5m50s)

3.7. Index et arbre des suffixes

Il y a donc deux approches pour améliorer la performance des algorithmes de recherche d'un motif dans une chaîne de caractères. La première approche consiste à pré-traiter le motif. On a vu un exemple de cette approche avec l'algorithme de Boyer-Moore. La deuxième approche consiste à pré-traiter le texte dans lequel nous recherchons les motifs. Et nous allons voir deux exemples de mise en oeuvre de cette approche. La première consiste à construire un index de mots de longueur fixe. De quoi s'agit-il ? Considérons cette chaîne de caractères, relativement courte ici, de longueur 14. Nous allons construire un index de tous les ...
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le (5m44s)

3.6. L’algorithme de Boyer-Moore

Vous avez compris que la recherche de motifs, c'est-à-dire de sous-chaînes de caractères dans une chaîne plus importante, était un composant important de beaucoup d'algorithmes de bio-informatique. Les algorithmiciens ont toujours cette obsession de l'efficacité de leurs algorithmes. Pourquoi ? Parce qu'on travaille sur des textes qui sont assez longs, on en a vu des ordres de grandeur, et moins, on aura à faire de comparaison, plus rapide sera l'exécution de nos algorithmes. Donc, travailler sur l'efficacité des algorithmes de recherche de motifs est largement justifié. Regardons en effet, quelle est l'efficacité de l'algorithme qu'on appelle naïf ? Naïf au sens ...
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le (4m45s)

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 éventuellement possible d'améliorer nos algorithmes de façon à améliorer la qualité de nos prédictions. Nous allons voir qu'il y a en restant dans la même logique de notre algorithme précédent, effectivement la possibilité d'améliorer la qualité, la prédiction de régions codantes sur un brin d'ADN. Pour ce faire, il nous faut introduire une notion de biologie moléculaire importante qui est le ribosome. De quoi s'agit-il ? Vous avez ici ...
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le (4m31s)

4.5. Un alignement de séquences vu comme un chemin dans une grille

Pour comparer deux séquences entre elles, il faut donc les aligner. Aligner ces deux séquences suppose faire des hypothèses d'insertion, délétion, aux bons endroits. Ça signifie, d'un point de vue séquence de caractères, insérer des caractères "blank", le tiret, aux endroits appropriés. Approprié dans quel sens ? Au sens que la distance entre les deux séquences soit minimale. On appliquera le même processus pour toute perte de séquence, et systématiquement, on retiendra comme étant la mesure de similarité, la distance minimale entre cette paire de séquences. Comment déterminer ces endroits d'insertion, de délétion, comment émettre ces hypothèses d'insertion, délétion et ...
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le (4m53s)

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 pour calculer le coût de ce nœud-là. Nécessitant le coût optimal de ce nœud, celui-ci et celui-là, elle est ré appliquée, elle se ré appelle sur ces 3 nœuds-là. Si on prend l'appel de la fonction sur ce nœud-là, elle va se ré appeler de nouveau pour calculer le coût de ce nœud, de celui-ci et de celui-là. Conséquence : vous voyez que ce nœud-là a déjà été calculé 2 fois ...
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le (4m3s)

5.3. Remplir un tableau de distances

Pour tenter de construire l'arbre phylogénétique d'un ensemble d'espèces, nous allons utiliser les données et génotypique ou des données génotypiques disponibles sur ces espèces. Plus clairement, nous allons utiliser des séquences d'un gène homologue de ces espèces. La première étape va consister à calculer une matrice ou tableau de ces distances. Matrice au tableau? Un point de vocabulaire qui mérite que l'on s'arrête quelques secondes pour l'expliciter. La notion de matrice, c'est une notion mathématique. La matrice est un objet mathématique ayant certaines propriétés; propriétés que l'on étudie et travaille dans le domaine de l'algèbre linéaire. La notion de tableaux ...
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le (7m16s)

5.7. Les applications en microbiologie

Une très grande diversité, on l'a vu, d'algorithmes en bio-informatique, motivé par la résolution de problèmes différents. Ces algorithmes, ces recherches en bio-informatique, s'appuient sur des domaines des mathématiques et de l'informatique. De très nombreux domaines sont ainsi impliqués. Je n'en fait pas ici la liste exhaustive mais je vais citer, bien entendu, l'algorithmique en tant que tel sur les chaînes de caractères, nous l'avons vu, mais également sur les arbres, nous l'avons vu, sur les arbres phylogénétiques. Également sur les réseaux, ces réseaux de gènes ou réseaux métaboliques. Probabilité statistique. Nous avons nommé les chaînes de Markov, les modèles ...
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le (3m30s)

4.6. Si un chemin est optimal, tous ses chemins partiels sont optimaux

Nous cherchons à concevoir un algorithme capable de déterminer l'alignement optimal de 2 séquences. Et nous avons vu que ça revient à chercher un algorithme qui recherche un chemin optimal dans une grille. Chemin optimal, c'est-à-dire de coût de score minimal. Pour bâtir cet algorithme, nous allons nous appuyer sur une propriété de ce chemin optimal qui est la suivante : si un chemin de longueur l est optimal, alors le chemin de longueur l-1 l'est aussi. Comment prouver cette propriété ? Très simplement en fait par l'absurde. C'est-à-dire qu'on va faire l'hypothèse contraire. C'est-à-dire que si le chemin de ...
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