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Résultats de recherche

Nombre de programmes trouvés : 267
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le (5m47s)

2.10. Comment trouver les gènes ?

L'obtention de la séquence complète d'un génome d'un organisme vivant est certes un beau résultat, mais c'est en fait le début d'une longue phase d'interprétation, d'annotations et de comparaisons. Par annotations, on entend quoi? On entend d'abord la prédiction des positions des gènes, où sont situés les gènes, où le gène commence-t-il, où se termine-t-il ? Une fois qu'on connaît cette position de début et de fin dans un gène bactérien, on est capable de prédire par traduction la protéine. De là, l'étape supplémentaire serait de dire quelle est la ou quelles sont les fonctions de la protéine codée par ...
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le (5m48s)

2.6. Algorithms + data structures = programs

By writing the Lookup GeneticCode Function, we completed our translation algorithm. So we may ask the question about the algorithm, does it terminate? Andthe answer is yes, obviously. Is it pertinent, that is, doesit return the expected answer? The answer is yes, if you giveas an input a sequence of DNA, you will get as an output asequence of amino acids unless, of course, one of the tripletsis not one of the 64 expected triplets and then you will get, ofcourse, a nonsense protein sequence. Is it efficient? Well, for measuring the efficiency of an algorithm, you can ask the question, how manybasic operations you have to execute. In ...
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le (5m49s)

1.4. What is an algorithm?

We have seen that a genomic textcan be indeed a very long sequence of characters. And to interpret this sequence of characters, we will need to use computers. Using computers means writing program. Writing program means designing first algorithm. So, let's see what an algorithm is. An algorithm is a series of operationsto be executed by a computer, but maybe also executed by ahuman, for solving a problem.  In the first algorithm we will study in this session and next one, the problem will be to count the number of different of the four different nucleotides which appeared in the sequence. It's a sequence of operations. You may say that in ...
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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 (5m51s)

2.5. Implementing the genetic code

Remember we were designing our translation algorithm and since we are a bit lazy, we decided to make the hypothesis that there was the adequate function forimplementing the genetic code. It's now time to see this lookupfunction but just before that come back on this condition herewhich is a bit more complex than the first attempt in writing the algorithm. Here you see the keyword OR, itmeans that this condition is true if this one is true or thisone is true or this one is true. Why do we need this morecomplex condition? Imagine our sequence and there washere the last triplet we translated. Now we increase our index ...
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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 (5m54s)

2.3. The genetic code

Genes code for proteins. What is the correspondence betweenthe genes, DNA sequences, and the structure of proteins? The correspondence isthe genetic code. Proteins have indeedsequences of amino acids. There are 20 amino acidsin the living world. They can be named by a single letter,3 letters or their full name. It means that a protein can berepresented by a sequence of letters in a 20 letter alphabet. Let's come back again on thiscorrespondence between gene and protein. Genes are regions of DNA. These regions are first transcribedinto RNA and then RNA into proteins. And proteins’ sequences of aminoacids fold into 3D structures. Like here, some helixes. Translation is the process whichgoes from RNA to ...
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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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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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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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