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La fonction récursive que nous avons obtenue est d'un code assez compact et plutôt élégant, mais effectivement peu efficace. Pourquoi ? Rappelons son fonctionnement. Cette fonction est d'abord appelée

Pour tenter de construire l'arbre phylogénétique d'un ensemble d'espèces, nous allons utiliser les données et génotypique ou des données génotypiques disponibles sur ces espèces. Plus clairement, nous

Une très grande diversité, on l'a vu, d'algorithmes en bio-informatique, motivé par la résolution de problèmes différents. Ces algorithmes, ces recherches en bio-informatique, s'appuient sur des

Avant de chercher à quantifier ce qu'est la similarité de séquence, on peut se poser la question même de savoir pourquoi des séquences de génome sont similaires entre organismes. La réponse tient dans

Nous cherchons à concevoir un algorithme capable de déterminer l'alignement optimal de 2 séquences. Et nous avons vu que ça revient à chercher un algorithme qui recherche un chemin optimal dans une

La version itérative de notre algorithme d'alignement optimal de séquences est indéniablement beaucoup plus efficace que sa version récursive, puisque nous avons vu qu'il permettait d'éviter que le

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,

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

Nous avons vu l'ébauche de notre algorithme d'alignement optimal en considérant la possibilité de calculer le coût optimal, ou score optimal, de ce dernier noeud. Et nous avons vu que le coût de ce

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

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

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