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Fil d'Ariane

  1. Accueil
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  • Sciences fondamentales et appliquées (47)
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  • (-) Parmentelat, Thierry (19..-....) (47)
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  • Tous publics (47)
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Chaine
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47
1.3. L’ADN code l’information génétique
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00:05:57
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1.3. L’ADN code l’information génétique
Rechenmann
François
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Thierry

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

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01.06.2015
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5.7. Les applications en microbiologie
Vidéo pédagogique
00:07:15
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5.7. Les applications en microbiologie
Rechenmann
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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

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4.2. Évolution et similarité de séquences
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00:03:43
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4.2. Évolution et similarité de séquences
Rechenmann
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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

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4.6. Si un chemin est optimal, tous ses chemins partiels sont optimaux
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00:03:29
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4.6. Si un chemin est optimal, tous ses chemins partiels sont optimaux
Rechenmann
François
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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

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4.10. Cet algorithme est-il efficace ?
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00:07:07
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4.10. Cet algorithme est-il efficace ?
Rechenmann
François
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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

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5.4. L’algorithme UPGMA
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00:05:15
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5.4. L’algorithme UPGMA
Rechenmann
François
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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,

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4.3. Quantifier la similarité de deux séquences
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00:03:01
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4.3. Quantifier la similarité de deux séquences
Rechenmann
François
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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

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4.7. Coûts et alignement
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4.7. Coûts et alignement
Rechenmann
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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

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5.1. L’arbre des espèces
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00:05:03
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5.1. L’arbre des espèces
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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

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5.5. Quand les différences sont trompeuses
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5.5. Quand les différences sont trompeuses
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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

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4.4. L’alignement de séquences devient un problème d’optimisation
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4.4. L’alignement de séquences devient un problème d’optimisation
Rechenmann
François
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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

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4.8. Un algorithme récursif
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00:06:17
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4.8. Un algorithme récursif
Rechenmann
François
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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

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