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Nombre de programmes trouvés : 2664
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le (5m32s)

1.1. La cellule, atome du vivant

Bienvenue dans cette introduction conjointe aux notions fondamentales de génomique et d'algorithmique, autrement dit, de l'analyse informatique de l'information génétique, ce qu'on peut désigner de façon très synthétique par le terme un domaine scientifique qui est la bio informatique. Au cours de ces 5 parties, nous aborderons des notions fondamentales en commençant par évidemment l'ADN, les séquences génomiques, les textes des génomes, puis de gènes et de protéines et nous nous focaliserons plus particulièrement sur le processus de traduction de gènes en protéines, pour ensuite chercher à concevoir des algorithmes de prédiction de ces gènes dans les textes génomiques, des ...
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le (5m29s)

1.2. Au cœur de la cellule, la molécule d’ADN

Au cœur de chaque cellule se trouve donc la molécule d'ADN, flottant directement dans le cytoplasme dans le cas des cellules procaryotes, par exemple bactériennes, ou contenue dans le noyau des cellules eucaryotes. Que sait-on actuellement de cette molécule d'ADN ? C'est un long parcours là encore de recherche. En 1944, l'ADN était identifié comme étant le support de l'information génétique. Découverte qui a été un peu éclipsée par le travail publié en 1953 sur la structure de la molécule d'ADN. En 1953, on montre que l'ADN est une longue molécule, on l'appellera une macro molécule, composée de 2 brins ...
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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 (3m57s)

1.4. Qu’est-ce qu’un algorithme ?

Les génomes peuvent donc être vus comme une longue suite de lettres écrites dans l'alphabet : A, C, G et T. Comment interpréter ces textes ? Ça va être le sujet de la bio-informatique à l'aide d'algorithmes appropriés. Qu'entend-on par algorithme ? Un algorithme peut être vu comme une suite d'opérations à exécuter pour résoudre un problème ou, plus généralement, une classe de problèmes. Notre premier algorithme ici, va avoir comme objectif de compter les nucléotides d'une séquence génomique, autrement dit de compter les lettres composant une chaîne de caractères associée à une séquence génomique. Souvent, on utilise la métaphore ...
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le (4m54s)

1.5. Compter les nucléotides

Notre premier algorithme vise assez simplement à compter les nucléotides d'une séquence génomique, autrement dit à compter les lettres dans une chaîne de caractères. En entrée, cette chaîne de caractères, encore une fois écrite dans cet alphabet de 4 lettres, et dont la fin est marquée par un caractère particulier qu'il s'agira de reconnaître. La description d'un algorithme débute par la déclaration de ce qu'on appelle des variables. Ici nous l'avons vu, nous avons plusieurs variables : le nombre de A, le nombre de C, le nombre de G et de T qu'il faudra calculer, le nombre total de lettres ...
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le (4m27s)

1.6. Contenu en G-C et A-T des séquences

Les algorithmes qui travaillent sur les séquences génomiques, sur les textes génomiques, doivent produire des résultats interprétables et utiles aux biologistes. Nous allons voir que même sur l'algorithme très simple que nous avons construit de comptage de nucléotides, eh bien cet algorithme produit des résultats qui ont effectivement Revenons sur cet algorithme. Souvenez-vous : déclaration des variables, des entités, que nous allons manipuler dans l'algorithme, initialisation de ces variables. Si vous n'initialisez pas les variables correctement, les comptages ne partiront pas de la bonne valeur. Donc initialisation des variables. Et ensuite, les instructions proprement dites. Ici, identification "Est-ce que c'est ...
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le (8m42s)

1.8. Changer l’échelle du chemin

Dans la session précédente, je vous ai proposé de m'accompagner dans une balade sur l'ADN. En fait un parcours de la séquence avec un tracé de segments, dont l'orientation dépendait de la lettre courante de la séquence et on a vu que ceci nous permettait effectivement de tracer un chemin. Et nous avons vu aussi très vite que nous étions rejoints par des contraintes matérielles qui étaient la taille de l'écran, le nombre de pixels qu'on pouvait afficher sur un écran, qui nous interdisait a priori d'afficher le tracé de l'ADN d'un génome de plusieurs millions de caractères.Comment résoudre le ...
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le (6m51s)

1.7. Promenade sur l’ADN

Quand les biologistes se sont trouvés confrontés au premier texte génomique, dans la deuxième moitié des années 70, ils ont été quelque peu désemparés. On peut le comprendre. Encore une fois, regardez une petite portion d'un texte de génome bactérien ici. Suite de lettres - C, G, et cetera. - pas d'espaces, pas de ponctuation, pas de marqueurs. Et pourtant on sait que cette séquence qui porte l'information génétique a un sens puisque l'organisme vivant existe, se développe, se reproduit. Comment retrouver ce sens ?Au tout début, tout était bon, on a fait feu de tout bois. Un exemple : ...
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le (7m32s)

1.9. Prédire l’origine de réplication

Nous avons écrit un algorithme sympathique en ce qu'il dessine un chemin conforme à la succession des lettres d'une séquence génomique. Cet algorithme simple, au-delà du dessin qu'il produit, est-il susceptible de produire des résultats interprétables par un biologiste ? La réponse est oui. Nous allons l'appliquer sur une séquence de bactéries et voir qu'effectivement des dessins produits sont assez surprenants. Mais avant cela, il faut revenir sur le code de notre algorithme. La raison en est la suivante.Rappelez-vous, nous avons une fenêtre de longueur fixe, longueur L, que l'on fait progresser sur une séquence génomique de longueur connue. Et ...
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le (6m45s)

1.10. Des fenêtres glissantes et recouvrantes

Notre sympathique algorithme de balade sur l'ADN, a permis de mettre en évidence des biais de composition de séquences, a fait apparaître sur le tracé un point de rebroussement que l'on peut interpréter comme étant l'origine de réplication. On peut donc être fier d'avoir un algorithme qui serait capable de prédire l'origine de réplication sur un génome bactérien. Alors il faut toujours rester très modeste en bio-informatique tout simplement parce qu'on a affaire à des situations biologiques, et que la variabilité des situations biologiques est très élevée. J'en donne pour preuve l'application de ce même algorithme tracé sur le génome ...
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FMSH
 
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