Chapitres
- Introduction05'15"
- Multiplicité des niveaux02'37"
- Dynamique des populations08'27"
- Analyse des génomes et protéomes32'02"
- Questions/réponses03'54"
Notice
L’informatique dans les sciences de la vie
- document 1 document 2 document 3
- niveau 1 niveau 2 niveau 3
Descriptif
Dans cet exposé François Rechenmann propose un rapide survol des méthodes algorithmiques utilisées au niveau de l'analyse du génome. On y découvre que l'informatique est à la fois un outil incontournable, puisque seules des méthodes algorithmiques automatiques issus de travaux sur le traitement automatique de texte peuvent analyser les masses, mais aussi que la modélisation elle-même de ces données biologique est informatique. Cet exposé introduit deux contenus, plus détaillés sur le site d')i(nterstices, relatifs aux régions codantes et à l'alignement de séquences.
Cet exposé s'est inscrit dans le cadre d'une formation INRIA proposée en juin 2009 et s'adressait aux professeurs des établissements de l'académie de Versailles proposant l'option Informatique et Objets Numériques à leurs classes de seconde pour l'année scolaire 2009-2010.
Thème
Avec les mêmes intervenants et intervenantes
-
1.4. What is an algorithm?
RECHENMANN François
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.
-
2.2. Genes: from Mendel to molecular biology
RECHENMANN François
The notion of gene emerged withthe works of Gregor Mendel. Mendel studied the inheritance on some traits like the shape of pea plant seeds,through generations. He stated the famous laws of inheritance
-
2.10. How to find genes?
RECHENMANN François
Getting the sequence of the genome is only the beginning, as I explained, once you have the sequence what you want to do is to locate the gene, to predict the function of the gene and maybe study the
-
3.8. Probabilistic methods
RECHENMANN François
Up to now, to predict our gene,we only rely on the process of searching certain strings or patterns. In order to further improve our gene predictor, the idea is to use, to rely onprobabilistic methods
-
4.3. Measuring sequence similarity
RECHENMANN François
So we understand why gene orprotein sequences may be similar. It's because they evolve togetherwith the species and they evolve in time, there aremodifications in the sequence and that the sequence
-
5.3. Building an array of distances
RECHENMANN François
So using the sequences of homologous gene between several species, our aim is to reconstruct phylogenetic tree of the corresponding species. For this, we have to comparesequences and compute distances
-
1.7. DNA walk
RECHENMANN François
We will now design a more graphical algorithm which is called "the DNA walk". We shall see what does it mean "DNA walk". Walk on to DNA. Something like that, yes. But first, just have a look again at
-
2.6. Algorithms + data structures = programs
RECHENMANN François
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,
-
3.3. Searching for start and stop codons
RECHENMANN François
We have written an algorithm for finding genes. But you remember that we arestill to write the two functions for finding the next stop codonand the next start codon. Let's see how we can do that. We
-
4.1. How to predict gene/protein functions?
RECHENMANN François
Last week we have seen that annotating a genome means first locating the genes on the DNA sequences that is the genes, the region coding for proteins. But this is indeed the first step,the next very
-
4.10. How efficient is this algorithm?
RECHENMANN François
We have seen the principle of an iterative algorithm in two paths for aligning and comparing two sequences of characters, here DNA sequences. And we understoodwhy the iterative version is much more
-
5.7. The application domains in microbiology
RECHENMANN François
Bioinformatics relies on many domains of mathematics and computer science. Of course, algorithms themselves on character strings are important in bioinformatics, we have seen them. Algorithms and
Sur le même thème
-
Machines algorithmiques, mythes et réalités
MAZENOD Vincent
Vincent Mazenod, informaticien, partage le fruit de ses réflexions sur l'évolution des outils numériques, en lien avec les problématiques de souveraineté, de sécurité et de vie privée...
-
Désassemblons le numérique - #Episode11 : Les algorithmes façonnent-ils notre société ?
SCHWARTZ Arnaud
LIMA PILLA Laércio
ESTéRIE Pierre
SALLET Frédéric
FERBOS Aude
ROUMANOS Rayya
CHRAIBI KADOUD Ikram
Un an après le tout premier hackathon sur les méthodologies d'enquêtes journalistiques sur les algorithmes, ce nouvel épisode part à la rencontre de différents points de vue sur les algorithmes.
-
Les riboswitches, des solutions innovantes pour les biotechnologies et le diagnostic médical
BOUDVILLAIN Marc
Présentation en motion design du projet ANR HELISWITCH porté par Marc Boudvillain
-
Penser l'évolution humaine. Pratiques, savoirs, représentations
HURET Romain
COHEN Claudine
Cycle de conférences consacré à l’interdisciplinarité...
-
Les machines à enseigner. Du livre à l'IA...
BRUILLARD Éric
Que peut-on, que doit-on déléguer à des machines ? C'est l'une des questions explorées par Éric Bruillard qui, du livre aux IA génératives, expose l'évolution des machines à enseigner...
-
Désassemblons le numérique - #Episode9 : Bientôt des supercalculateurs dans nos piscines ?
BEAUMONT Olivier
BOUZEL Rémi
Des supercalculateurs feraient-ils bientôt leur apparition dans les piscines municipales pour les chauffer ? Réponses d'Olivier Beaumont, responsable de l'équipe-projet Topal, et Rémi Bouzel,
-
L'Homme #2 - Aux origines de l'espèce humaine
BRUNET-MALBRANCQ Joëlle
FROMENT Alain
Les Causeries Sciences de la Vie et de la Terre - L'Homme #2 - Aux origines de l'espèce humaine
-
Le projet dnarXiv : Stockage de données sur des molécules d'ADN
LAVENIER Dominique
DUPRAZ Elsa
LEBLANC Julien
COATRIEUX Gouenou
Dominique Lavenier, Elsa Dupraz, Julien Leblanc et Gouenou Coatrieux nous présentent le projet dnarXiv, un projet porté par le LabEx CominLabs qui explore le stockage de données sur des molécules d
-
Projection methods for community detection in complex networks
LITVAK Nelly
Community detection is one of most prominent tasks in the analysis of complex networks such as social networks, biological networks, and the world wide web. A community is loosely defined as a group
-
Lara Croft. doing fieldwork under surveillance
DALL'AGNOLA Jasmin
Lara Croft. Doing Fieldwork Under Surveillance Intervention de Jasmin Dall'Agnola (The George Washington University), dans le cadre du Colloque coorganisé par Anders Albrechtslund, professeur en
-
Containing predictive tokens in the EU
CZARNOCKI Jan
Containing Predictive Tokens in the EU – Mapping the Laws Against Digital Surveillance, intervention de Jan Czarnocki (KU Leuven), dans le cadre du Colloque coorganisé par Anders Albrechtslund,
-
Table ronde 2 : Exprimer par les langages : Modélisations et récits
AUDAS Nathalie
BEN SACI Abdelkader
MARCHAL Théo
RACHET Clémentin
SERVIèRES Myriam
VIOLEAU Jean-Louis
Cette table-ronde explore l’expression des mondes perçus à partir des langages, qu’ils soient naturels ou informatiques, qu’ils relèvent du récit ou du modèle.