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Résultats de recherche

Nombre de programmes trouvés : 267
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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 (6m18s)

4.8. Un algorithme récursif

Nous avons désormais en main tous les éléments pour écrire notre algorithme de détermination d'un alignement optimal, ici d'un chemin optimal.Avec les notations que nous avons introduites, je vous rappelle que nous savons, à priori, déterminer le coût de ce noeud-là, autrement dit le coût du chemin aboutissant sur ce noeud, en faisant l'hypothèse que nous connaissons les coûts optimaux de ces trois noeuds-là. Avant de poursuivre, il convient de comprendre que ce schéma de calcul, qu'on utilise pour calculer le coût de ce noeud-là, est aussi utilisable pour calculer le coût de ce noeud-là, à partir des coûts de ...
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le (6m12s)

2.6. Algorithmes + structures de données = programmes

En écrivant le code de la fonction, qui recherche un triplet dans le tableau qui implémente le code génétique, nous avons terminé et obtenu un algorithme de traduction d'une séquence d'ADN, voire d'ARN, en protéines. Arrêtons-nous quelques instants pour évaluer la qualité de cet algorithme, et en particulier ses performances. Cet algorithme termine-t-il ? Oui. Est-il pertinent ? Oui, dans le sens qu'il effectue effectivement ce qu'on attend de lui, à savoir prendre une séquence dans un alphabet de 4 lettres, grouper chacune de ces lettres 3 par 3, rechercher pour chaque triplet dans le code génétique, plus exactement dans le ...
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le (6m10s)

2.4. A translation algorithm

We have seen that the genetic codeis a correspondence between the DNA or RNA sequences and aminoacid sequences that is proteins. Our aim here is to design atranslation algorithm, we make thehypothesis that the genetic codehas been implemented as an array as presented in the lastslide of the previous session. We have seen transcriptions and translationsfrom DNA to RNA and proteins. An important thing to notice hereis that most of the time computer scientists and bioinformaticiansjust forget about RNA. When they speak about translating,they say translating from DNA to proteins directly becausethe differences between the DNA and RNA is only T and U sowhat they do is this ...
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le (6m10s)

3.8. Probabilistic methods

Up to now, to predict our gene,we only rely on the process of searching certain strings or patterns. In order to further improve our gene predictor, the idea is to use, to rely onprobabilistic methods. What does it mean? I will firsttake an example, which is not related to genomic but I think it'sgood to understand the idea. Imagine you have a very long text which is known to be written in some human understandable language but you don't know which one but you know that some passages of this text only are written in a human understandable language,maybe English, maybe French and so on, whatever. You don't know. How ...
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le (6m7s)

1.7. DNA walk

We will now design a more graphical algorithm which is called "the DNA walk". We shall see what does it mean "DNA walk". Walk on to DNA. Something like that, yes. But first, just have a look again at the typical, also quite short sequence of DNA, a long text offour letters: A, C, G, T, T and so on. When the first sequence of DNA were obtained, the idea of using computers very quickly emerged but people didn't know exactly what to do with this sequence of characters. Again, there is a meaning behind the sequence because it is genetic information. It means it is the information ...
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Conférences

le (6m2s)

Le numérique, la biotechnologie et la littérature dystopique - Conclusion

La lecture des romans d'anticipation sociale nous renvoie à des événements qui font souvent les gros titres de l'actualité: surveillance du courrier électronique et des conversations téléphoniques; identification des comportements grâce aux ordinateurs, aux téléphones portables ou aux cartes de crédit; connaissance intime des individus par le recueil des données sur leur santé; utilisation de drogues ou d'implants pour modifier le fonctionnement du cerveau; nouvelles formes de reproduction humaine; remplacement des organes défaillants; etc. La technologie d'aujourd'hui n'est-elle pas en train de rejoindre les intuitions de la littérature dystopique? Une séance introductive qui posera les grandes questions qui seront débattues ...
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le (5m59s)

3.6. Boyer-Moore algorithm

We have seen how we can make gene predictions more reliable through searching for all the patterns,all the occurrences of patterns. We have seen, for example, howif we locate the RBS, Ribosome Binding Site, upstream gene we can make the prediction of the coding sequence more reliable. So it is clear that pattern searching isa central topic in sequence analysis. So let's have a look at searching algorithms for strings or patterns and their performance. First,what we call the naive algorithm. What does it mean? The naive algorithm consists in comparing every letter of the pattern toevery letter of the text, so if N is the length of the ...
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le (5m58s)

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 génétique. Nous avons vu comment en lisant la séquence de nucléotides le long d'un brin de l'ADN, on pouvait obtenir en fait un texte écrit dans un alphabet de 4 lettres : A, C, G, T. L'opération physico-chimique qui permet de lire la molécule d'ADN s'appelle le séquençage. Cette opération est assez compliquée, nous y reviendrons dans une session ultérieure...
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Entretiens

le (5m55s)

Penser le vivant

Gisèle Séginger, co-directrice de l'ouvrage "Penser le vivant", avec Laurence Dahan-Gaida, Christine Maillard et Laurence Talairach-Vielmas. Elle nous parle de ce livre paru aux Editions de la MSH en septembre 2017 dans la collection 54.Podcast (à écouter)Au-delà des connaissances scientifiques et en particulier des découvertes importantes pour la médecine (cellules, bactéries, molécules organiques, et plus tard ADN), le succès des sciences du vivant a provoqué la circulation de savoirs, d'images, de modèles de pensée vers d'autres disciplines, mais aussi la formulation de nouvelles interrogations sur le pouvoir de l’homme, sur ses interventions dans le domaine du vivant, sur son rapport ...
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