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Nombre de programmes trouvés : 888
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le (5m41s)

3.4. Prédiction de tous les gènes d’une séquence

En combinant de façon adéquate la recherche des triplés Stop et Start sur un brin d'ADN, nous avons obtenu un algorithme qui prédit les gènes sur ce brin, mais également sur une phase. C'est-à-dire en groupant les lettres en triplés d'une certaine manière. Nous avons vu qu'il existait 3 phases sur une séquence donnée. Nous allons donc dans un premier temps, avant de voir comment nous pouvons prédire tous les gènes d'un génome, modifier légèrement notre algorithme en le paramétrant au lieu de commencer systématiquement à la première position de la séquence nous commencerons sur la position iPhase et iPhase ...
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le (4m2s)

3.3. À la recherche des codons start et stop

Nous avons écrit la structure, l'ossature d'un algorithme de prédiction de gènes dans un génome bactérien, en utilisant les principes que nous avions énoncés précédemment. Cet algorithme est incomplet puisque pour l'instant, nous avons repoussé l'écriture des 2 fonctions nécessaires à la recherche des occurrences des triplets Stop et Start. C'est donc ce que nous allons faire maintenant. Comment faire pour rechercher l'occurrence d'un triplet ? En fait l'algorithme est très simple, très naïf, il consiste à comparer chaque lettre du triplet à chaque lettre de la séquence, et faire progresser, si aucune correspondance n'est trouvée, faire correspondre le motif ...
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le (4m21s)

3.2. Un algorithme simple de prédiction de gènes

Sur la base des principes énoncés précédemment, nous allons écrire un premier algorithme de prédiction de gènes sur un texte génomique procaryote. Je rappelle ces principes. L'idée est la suivante : de rechercher des triplets STOP consécutifs dans la même phase, consécutifs de telle façon qu'effectivement il n'y ait pas un stop qui vienne se mettre au milieu et qui casserait, en quelque sorte, la région codante qui doit être traduite dans son intégralité. Donc, recherche de deux triplets STOP consécutifs, suffisamment éloignés l'un de l'autre pour qu'il y ait de la place pour coder une protéine fonctionnelle. Ensuite, on recherche le ...
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le (4m2s)

3.9. Comment évaluer la qualité de prédiction des méthodes ?

Nous avons vu qu'il était possible, ou du moins nous le pensions, améliorer la qualité de prédiction des gènes sur un génome bactérien en introduisant des démarches supplémentaires, de recherches de sites de RBS par exemple, ou d'avoir recours à des approches probabilistes du type chaînes de Markov. A un moment donné, il faut se poser la question de savoir si, véritablement, ces algorithmes progressent, autrement dit, comment peut-on évaluer la qualité de prédiction d'un algorithme. Eh bien, une approche possible, c'est d'appliquer un prédicteur sur un génome bien connu, c'est-à-dire qui a été annoté et dont les annotations, les prédictions ...
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le (6m21s)

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 génomes eucaryotes. Pour quelles raisons ? La première raison, c'est qu'il existe dans les génomes eucaryotes de très longues régions intergéniques. Les régions intergéniques, ce sont des régions qui se situent entre 2 gènes. Dans un gène bactérien, si vous posez le doigt métaphoriquement parlant évidemment, sur un passage du génome, il y a une forte probabilité que vous soyez dans une région codante. Si vous faites la même chose ...
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le (4m32s)

4.1. Comment prédire les fonctions des gènes/protéines ?

Après avoir regardé dans les yeux, les semaines précédentes, l'ADN, vu comment cet ADN par séquençage produisait des textes, des séquences génomiques, étudié la relation entre gènes et protéines, gènes portant l'information qui est utilisée par la cellule pour produire une ou plusieurs protéines, et s'étant intéressés à la prédiction de gènes, c'est-à-dire à la prédiction de la localisation des gènes sur les séquences d'ADN. La question suivante à aborder est : comment prédire la fonction de ces gènes et de ces protéines ? Quels rôles dans la cellule jouent les protéines codées par les gènes ? En pratique, il ...
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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 (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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