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3.5. Comment améliorer la qualité des prédictions ?


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Auteur(s) :
RECHENMANN Francois
PARMENTELAT Thierry

Producteur Canal-U :
Inria
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3.5. Comment améliorer la qualité des prédictions ?

Il faut toujours le répéter et le souligner, les algorithmes qui déterminent des gènes déterminent des gènes candidats. Ce sont des prédictions de gènes. Donc la question est de savoir s'il est éventuellement possible d'améliorer nos algorithmes de façon à améliorer la qualité de nos prédictions. Nous allons voir qu'il y a en restant dans la même logique de notre algorithme précédent, effectivement la possibilité d'améliorer la qualité, la prédiction de régions codantes sur un brin d'ADN. 

Pour ce faire, il nous faut introduire une notion de biologie moléculaire importante qui est le ribosome. De quoi s'agit-il ? Vous avez ici le schéma d'une partie d'une cellule que vous voyez immédiatement être une cellule eucaryote, puisque il existe un noyau. L'ADN est transcrit dans un brin d'ARN messager qui quitte le noyau. Une fois, qu'il est au sein du cytoplasme, il intéresse le ribosome qui est une véritable tête de lecture de l'ARN messager. L'ARN va passer devant cette tête de lecture. Et la traduction va avoir lieu par un mécanisme que je ne détaille pas ici, mais qui réussit à mettre en correspondance pour chaque codon de la région codante, l'acide aminé correspondant pour construire la chaîne d'acide aminé qui est la protéine...

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    Label UNT : UNIT
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    Date de réalisation : 1 Juin 2015
    Durée du programme : 5 min
    Classification Dewey : biologie application informatique
  •  
    Catégorie : Vidéocours
    Niveau : Tous publics / hors niveau, 1er cycle, L1
    Disciplines : Outils, méthode et techniques scientifiques, Informatique
    Collections : 3. Prédiction des gènes
    ficheLom : Voir la fiche LOM
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    Auteur(s) : RECHENMANN Francois, PARMENTELAT Thierry
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    Langue : Français
    Mots-clés : ADN, génomique, algorithmique, bioinformatique, biologie cellulaire et moléculaire, modélisation
    Conditions d’utilisation / Copyright : Ces ressources de cours sont, sauf mention contraire, diffusés sous Licence Creative Commons. L’utilisateur doit mentionner le nom de l’auteur, il peut exploiter l’œuvre sauf dans un contexte commercial et il ne peut apporter de modifications à l’œuvre originale.
 

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