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1.9. Predicting the origin of DNA replication?
Description
:
We have seen a nice algorithm to draw, let's say, a DNA sequence. We will see that first, we have to correct a little bit this algorithm. And then we will see how such as imple algorithm can provide biological results. Again, this is the aim of bioinformatics: analysing the genomic texts and providing ...
Mots clés
:
DNA, Genome, algorithm, cell, bioinformatics
Date
:
05-02-2015
Droits
:
Droits réservés à l'éditeur et aux auteurs. Ces ressources de cours sont, sauf mention contraire, diffusées 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 ...
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1.9. Predicting the origin of DNA replication?
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1.10. Overlapping sliding window
Description
:
We have made some drawings along a genomic sequence. And we have seen that although the algorithm is quite simple, even if some points of the algorithmare bit trickier than the others, we were able to produce an interesting result that is a prediction of the origin of replication of bacterial ge ...
Mots clés
:
DNA, Genome, algorithm, cell, bioinformatics
Date
:
05-02-2015
Droits
:
Droits réservés à l'éditeur et aux auteurs. Ces ressources de cours sont, sauf mention contraire, diffusées 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 ...
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1.10. Overlapping sliding window
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2.1. The sequence as a model of DNA
Description
:
Welcome back to our course on genomes and algorithms that is a computer analysis ofgenetic information. Last week we introduced the very basic concept in biology that is cell, DNA, genome, genes,proteins and this week we will concentrate on these last two concepts, that is genes and proteins and ...
Mots clés
:
DNA, Genome, algorithm, cell, bioinformatics
Date
:
05-02-2015
Droits
:
Droits réservés à l'éditeur et aux auteurs. Ces ressources de cours sont, sauf mention contraire, diffusées 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 ...
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2.1. The sequence as a model of DNA
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2.2. Genes: from Mendel to molecular biology
Description
:
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 which, by the way, were rediscovered 50 years later. The important thing here tounderline is that ...
Mots clés
:
DNA, Genome, algorithm, cell, bioinformatics
Date
:
05-02-2015
Droits
:
Droits réservés à l'éditeur et aux auteurs. Ces ressources de cours sont, sauf mention contraire, diffusées 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 ...
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2.4. A translation algorithm
Description
:
We have seen that the genetic codeis a correspondence between the DNA or RNA sequences and aminoacid sequences that is proteins. Our aim here is to design atranslation algorithm, we make the hypothesis that the genetic codehas been implemented as an array as presented in the lastslide of the previous ...
Mots clés
:
DNA, Genome, algorithm, cell, bioinformatics
Date
:
05-02-2015
Droits
:
Droits réservés à l'éditeur et aux auteurs. Ces ressources de cours sont, sauf mention contraire, diffusées 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 ...
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2.4. A translation algorithm
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2.5. Implementing the genetic code
Description
:
Remember we were designing our translation algorithm and since we are a bit lazy, we decided to make the hypothesis that there was the adequate function forimplementing the genetic code. It's now time to see this lookupfunction but just before that come back on this condition herewhich is a bit ...
Mots clés
:
DNA, Genome, algorithm, cell, bioinformatics
Date
:
05-02-2015
Droits
:
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2.6. Algorithms + data structures = programs
Description
:
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, that is, doesit return the expected answer? The answer is yes, if you giveas an input a sequence ...
Mots clés
:
DNA, Genome, algorithm, cell, bioinformatics
Date
:
05-02-2015
Droits
:
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2.7. The algorithm design trade-off
Description
:
We saw how to increase the efficiencyof our algorithm through the introduction of a data structure. Now let's see if we can do even better. We had a table of index and weexplain how the use of these small arrays allowed us to increase the efficiency that is to reduce the number of comparison to ...
Mots clés
:
DNA, Genome, algorithm, cell, bioinformatics
Date
:
05-02-2015
Droits
:
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2.8. DNA sequencing
Description
:
During the last session, I explained several times how it was important to increase the efficiency of sequences processing algorithm because sequences arevery long and there are large volumes of sequences, so it's now the time to ask: but where these sequences come from? This is the process of s ...
Mots clés
:
DNA, Genome, algorithm, cell, bioinformatics
Date
:
05-02-2015
Droits
:
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2.8. DNA sequencing
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2.3. The genetic code
Description
:
Genes code for proteins. What is the correspondence betweenthe genes, DNA sequences, and the structure of proteins? The correspondence isthe genetic code. Proteins have indeedsequences of amino acids. There are 20 amino acidsin the living world. They can be named by a single letter,3 letters or ...
Mots clés
:
DNA, Genome, algorithm, cell, bioinformatics
Date
:
05-02-2015
Droits
:
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2.3. The genetic code
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