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Résultats de recherche

Nombre de programmes trouvés : 267
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le (4m55s)

2.9. Whole genome sequencing

Sequencing is anexponential technology. The progresses in this technologyallow now to a sequence whole genome, complete genome. What does it mean? Well let'stake two examples: some twenty years ago, to sequence the bacillus subtilis bacteria genome took something like ten years,thirty five laboratories and several millions of euros. It was partly a European project,now some hundreds of dollars and it can be done within a day. The human genome project, famoushuman genome project, more than ten years, three billiondollars, 19-91 dollars OK.Tomorrow certainly less than 1000 dollars per genome, it means that we can now sequence humangenomes, not one but many many human genomes for the sake ofcomparison, diagnosis and so ...
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le (4m55s)

4.1. How to predict gene/protein functions?

Last week we have seen that annotating a genome means first locating the genes on the DNA sequences that is the genes, the region coding for proteins. But this is indeed the first step,the next very important step is to be able to predict thefunctions of the genes. That is more correctly, the function of the protein coded by the genes. How can we predict thisgene or function protein? It is essentially based on thefact that we will retrieve genes or protein for which the sequenceis similar and for which we know the function. So we will seehow we can measure and compute the similarity between DNA or protein ...
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le (4m59s)

2.2. Genes: from Mendel to molecular biology

The notion of gene emerged withthe works of Gregor Mendel. Mendel studied the inheritance on some traits like the shape of pea plant seeds,through generations. He stated the famous laws of inheritance which, by the way, were rediscovered 50 years later. The important thing here tounderline is that these concepts of inheritance of genes and so on were very abstract. No physical supports ofthese genes were clarified. So, it's something which appearedlater through molecular biology. We now know that genes are thoseregions of DNA which code the information used by the cell to produce proteins. And, this is what Francis Crick stated as the central dogma of molecular biology. One gene ...
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le (5m0s)

5.4. The UPGMA algorithm

We know how to fill an array with the values of the distances between sequences, pairs of sequences which are available in the file. This array of distances will be the input of our algorithm for reconstructing phylogenetic trees. The name of this algorithm israther complicated but the method itself is rather simple,too simple indeed. We will see that. The name standsfor Unweighted Pair Group Method with Arithmetic Mean, wewill understand these terms along the presentationof the algorithm. The algorithm starts withan array of distances. Let's take this very simpleexample, it implies seven species and here we have the values of thedistances between these different sequences associated with a species. As you ...
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le (5m4s)

5.1. L’arbre des espèces

Dans cette cinquième et dernière partie de notre cours sur le génome et les algorithmes, qui se veut une introduction à l'analyse informatique de l'information génétique, nous regarderons de plus près la notion d'arbre phylogénétique. Plus précisément, nous verrons ce qu'est un arbre phylogénétique, le problème de sa reconstruction, étudierons un premier algorithme simple de reconstruction d'arbre phylogénétique, en verrons les limites. Puis, nous conclurons ce cours par un aperçu plus large des algorithmes bio informatiques, nous verrons que de très nombreux algorithmes bio informatiques existent, dont le cours ici ne laisse pas soupçonner l'existence, et nous conclurons sur les ...
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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 (5m11s)

1.5. Counting nucleotides

In this session, don't panic. We will design our first algorithm. This algorithm is forcounting nucleotides. The idea here is that as an input,you have a sequence of nucleotides, of bases, of letters, of characters which ends with a star symbol, here. And, you want to count the number of A,C, G and T, and then the frequencies. To write an algorithm in thispseudo code language, you need first to declare on which objector variables you will work. Here, we declare severalinteger variables. What does it mean integer variables? That is a variable, the value of which can be an integer: 1, 2, 3, minus 9 and so on. So, integer ...
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le (5m14s)

3.2. A simple algorithm for gene prediction

Based on the principle we statedin the last session, we will now write in pseudo code a firstalgorithm for locating genes on a bacterial genome. Remember first how this algorithm should work, we first need to find two consecutive stop triplets in the same phase, same phase meansthe number of letters between these two stop triplets might bea multiple of three so that this sequence here can be divided into triplets. This is called an open reading frame. Once we have an open reading framewe look for the start triplet which is situated leftmost onthe open reading frame and we declare, we make the hypothesis that thisis a coding ...
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le (5m16s)

5.4. L’algorithme UPGMA

L'algorithme, que nous allons étudier pour la reconstruction d'arbres phylogénétiques à partir des distances, s'appelle UPGMA. Un nom plutôt compliqué pour une méthode qui est plutôt simple. Et même, on le verra trop simple. UPGMA signifie Unweighted Pair Group Method with Arithmetic Mean. Nous allons voir au fur et à mesure, la signification dans l'exécution de l'algorithme de chacun de ces termes. Le point de départ de cet algorithme est donc un tableau de distances, tel que nous avons pu le remplir dans la session précédente. Voilà l'exemple que nous allons traiter. C'est un exemple simple. Nous avons sept espèces ...
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le (5m17s)

5.1. The tree of life

Welcome to this fifth and last week of our course on genomes and algorithms that is the computer analysis of genetic information. During this week, we will firstsee what phylogenetic trees are and how we can reconstruct these trees from the available data. Then to conclude this week and this course, we will present an overview, a larger overview of bioinformatic algorithms and we will conclude on the application of bioinformatics at least in the microbial world. So first the tree of life, we have already seen that due to the ideas of Darwin, we know that species evolve and the evolution of these species canbe seen as a ...
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