50 résultats : DNA

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Canal-U
2.10. How to find genes?
Description : 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 interaction between genes and proteins. Let's concentrate on the prediction of genes on a genome. How ...
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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2.10. How to find genes?
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Canal-U
3.1. All genes end on a stop codon
Description : Last week we studied genes and proteins and so how genes, portions of DNA, are translated into proteins. We also saw the very fast evolutionof the sequencing technology which allows for producing large genomic texts, it is now possible to sequence a whole genome. But it is just thebeginning of the ...
Mots clés : DNA, Genome, algorithm, cell, bioinformatics
Date : 05-02-2015
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3.1. All genes end on a stop codon
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Canal-U
3.2. A simple algorithm for gene prediction
Description : Based on the principle we statedin the last session, we will now write in pseudo code a firstalgorithm for locating genes on a bacterial genome. Remember first how this algorithm should work, we first need to find two consecutive stop triplets in the same phase, same phase meansthe number of letters ...
Mots clés : DNA, Genome, algorithm, cell, bioinformatics
Date : 05-02-2015
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Canal-U
3.3. Searching for start and stop codons
Description : 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 are looking for triplets. We use the term triplets as long as wehave no proof that they are codons. You ...
Mots clés : DNA, Genome, algorithm, cell, bioinformatics
Date : 05-02-2015
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Canal-U
3.4. Predicting all the genes in a sequence
Description : We have written an algorithm whichis able to locate potential genes on a sequence but only on one phase because we are looking triplets after triplets. Now remember that the genes maybe located on different phases and on the two strands. It means that to retrieve all the genes on a genome we have ...
Mots clés : DNA, Genome, algorithm, cell, bioinformatics
Date : 05-02-2015
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Canal-U
3.5. Making the predictions more reliable
Description : We have got a bacterial gene predictor but the way this predictor works is rather crude and if we want to have more reliable results, we have to inject into this algorithmmore biological knowledge. We will use a notion of RBS, RBS stands for Ribosome Binding Sites. What is it? OK. Let's have a look ...
Mots clés : DNA, Genome, algorithm, cell, bioinformatics
Date : 05-02-2015
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3.5. Making the predictions more reliable
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Canal-U
3.6. Boyer-Moore algorithm
Description : We have seen how we can make gene predictions more reliable through searching for all the patterns,all the occurrences of patterns. We have seen, for example, howif we locate the RBS, Ribosome  Binding Site, upstream gene we can make the prediction of the coding sequence more reliable. So it is ...
Mots clés : DNA, Genome, algorithm, cell, bioinformatics
Date : 05-02-2015
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Canal-U
3.7. Index and suffix trees
Description : We have seen with the Boyer-Moore algorithm how we can increase the efficiency of spin searching through the pre-processing of the pattern to be searched. Now we will see that an alternative way of improving the performance is to pre-process the text itself,the searchable text itself and we will, ...
Mots clés : DNA, Genome, algorithm, cell, bioinformatics
Date : 05-02-2015
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Canal-U
3.8. Probabilistic methods
Description : 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. What does it mean? I will firsttake an example, which is not related to genomic but I think it'sgood ...
Mots clés : DNA, Genome, algorithm, cell, bioinformatics
Date : 05-02-2015
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3.8. Probabilistic methods
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Canal-U
3.9. Benchmarking the prediction methods
Description : It is necessary to underline that gene predictors produce predictions. Predictions mean that you have no guarantees that the coding sequences, the coding regions,the genes you get when applying your algorithm, are true genes, thatis genes which have a biological existence. Only experimental anal ...
Mots clés : DNA, Genome, algorithm, cell, bioinformatics
Date : 05-02-2015
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