50 résultats : DNA

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Canal-U
3.10. Gene prediction in eukaryotic genomes
Description : If it is possible to have verygood predictions for bacterial genes, it's certainly not the caseyet for eukaryotic genomes. Eukaryotic cells have manydifferences in comparison to prokaryotic cells. You rememberthe existence of a nucleus and you also remember on one ofthe schemes in the first week 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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3.10. Gene prediction in eukaryotic genomes
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Canal-U
4.1. How to predict gene/protein functions?
Description : 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 important step is to be able to predict thefunctions of the genes. That is more correctly, the function ...
Mots clés : DNA, Genome, algorithm, cell, bioinformatics
Date : 05-02-2015
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4.1. How to predict gene/protein functions?
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Canal-U
4.7. Alignment costs
Description : We have seen how we can compute the cost of the path ending on the last node of our grid if we know the cost of the sub-path ending on the three adjacent nodes. It is time now to see more deeply why these costs are used to compute the cost in the last node. So again, we saw how we can compute the ...
Mots clés : DNA, Genome, algorithm, cell, bioinformatics
Date : 05-02-2015
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4.7. Alignment costs
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Canal-U
4.6. A path is optimal if all its sub-paths are optimal
Description : A sequence alignment between two sequences is a path in a grid. So that, an optimal sequence alignmentis an optimal path in the same grid. We'll see now that a property of this optimal path provides us with scanned lines for designing an optimization algorithm. The property is the following. A path ...
Mots clés : DNA, Genome, algorithm, cell, bioinformatics
Date : 05-02-2015
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4.6. A path is optimal if all its sub-paths are optimal
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Canal-U
4.5. A sequence alignment as a path
Description : Comparing two sequences and thenmeasuring their similarities is an optimization problem. Why? Because we have seen thatwe have to take into account substitution and deletion. During the alignment, the comparison of the two sequences, we haveto insert blank characters at a certain position in order ...
Mots clés : DNA, Genome, algorithm, cell, bioinformatics
Date : 05-02-2015
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4.5. A sequence alignment as a path
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Canal-U
4.4. Aligning sequences is an optimization problem
Description : We have seen a nice and a quitesimple solution for measuring the similarity between two sequences. It relied on the so-called hammingdistance that is counting the number of differencesbetween two sequences. But the real situation is a bitmore complex as we'll see now, it needs an adequatesolution ...
Mots clés : DNA, Genome, algorithm, cell, bioinformatics
Date : 05-02-2015
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Canal-U
4.3. Measuring sequence similarity
Description : 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 may still besimilar, similar enough again to retrieve information on onesequence to transfer it to ...
Mots clés : DNA, Genome, algorithm, cell, bioinformatics
Date : 05-02-2015
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Canal-U
4.2. Why gene/protein sequences may be similar?
Description : Before measuring the similaritybetween the sequences, it's interesting to answer the question: why gene or protein sequences may be similar? It is indeed veryinteresting because the answer is related to the theory ofevolution which is due, as you all know, to Darwin. What Darwinsays is that species ...
Mots clés : DNA, Genome, algorithm, cell, bioinformatics
Date : 05-02-2015
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4.2. Why gene/protein sequences may be similar?
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Canal-U
4.8. A recursive algorithm
Description : We have seen how we can computethe optimal cost, the ending node of our grid if we know the optimal cost of the three adjacent nodes. This is this computation scheme we can see here using the notation of the pseudo code and not the mathematical notation we used in the previous sessions. So again ...
Mots clés : DNA, Genome, algorithm, cell, bioinformatics
Date : 05-02-2015
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Canal-U
4.10. How efficient is this algorithm?
Description : 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 efficient than the recursive version. But, how efficient is reallythis iterative algorithm? You remember ...
Mots clés : DNA, Genome, algorithm, cell, bioinformatics
Date : 05-02-2015
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4.10. How efficient is this algorithm?
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