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Nombre de programmes trouvés : 533
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le (3m2s)

4.3. Quantifier la similarité de deux séquences

Le principe est donc de rechercher, dans les bases de données, des séquences similaires à celles que nous sommes en train d'étudier. Nous faisons aussi l'hypothèse que plus les séquences sont similaires, meilleure est la pertinence de l'information attachée à la séquence retrouvée dans la base de données. Nous allons donc chercher un moyen de quantifier le niveau de similarité entre 2 séquences. Le premier moyen très simple, c'est d'utiliser la distance dite de Hamming. De quoi s'agit-il ? Très simple, en effet. Prenez ces 2 séquences ici. Vous pouvez très rapidement à l'oeil voir qu'elles diffèrent par 2 substitutions, ...
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le (5m53s)

5.5. Quand les différences sont trompeuses

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 groupé deux espèces et construit un nouveau noeud, pourquoi recalcule-t-on les distances sur la base d'une moyenne ? Difficile à justifier d'un point de vue biologique, mais la méthode est simple. Mais peut-être que la critique la plus forte provient du fait que nous nous appuyons sur des distances qui sont calculées sur les séquences, et nous allons voir que ce calcul-là tend à sous-estimer le nombre ...
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le (4m10s)

4.4. L’alignement de séquences devient un problème d’optimisation

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 a parlé de mutations et nous avons vu qu'il y avait 3 types de mutation : les substitutions et les insertions délétions. Insertion dans une séquence, délétion dans l'autre et vice versa. Il faut tenir compte de cette catégorie de mutation, c'est pourquoi il nous faut changer notre manière effectivement d'évaluer la différence et à l'inverse la similarité entre 2 séquences. Prenons cet exemple de 2 séquences ici ...
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le (3m12s)

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 dessinent du reste dans l'autre sens. C'est-à-dire que si on retrouve bien effectivement des branches qui connectent des noeuds, on a un noeud qui est la racine et qui est situé tout en haut et on situe en bas généralement par convention, les feuilles qu'on appelle également noeuds terminaux. Pour décrire un arbre, on peut utiliser une expression parenthésée, dont la logique s'impose assez rapidement. Voilà ici l'expression parenthésée correspondant à cette structure ...
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