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  • Introduction
    1. Présentation du cours
    2. Guide d'utilisation de la plateforme
    3. Guide d'utilisation du forum
    4. Documentation

  1. ADN et séquences génomiques

  2. La cellule, atome du vivant

  3. Au cœur de la cellule, la molécule d’ADN

  4. L’ADN code l’information génétique

  5. Qu’est-ce qu’un algorithme ?

  6. Compter les nucléotides

  7. Contenu en G-C et A-T des séquences

  8. Promenade sur l’ADN

  9. Changer l’échelle du chemin

  10. Prédire l’origine de réplication ?

  11. Des fenêtres glissantes et recouvrantes

  12. Gènes et protéines

  13. La séquence est-elle un bon modèle de l’ADN ?

  14. Les gènes, de Mendel à la biologie moléculaire

  15. Le code génétique

  16. Un algorithme de traduction

  17. Implémenter le code génétique

  18. Algorithmes + structures de données = programmes

  19. Les compromis de la conception d’algorithmes

  20. Les technologies de séquençage de l’ADN

  21. Le séquençage de génomes complets

  22. Comment trouver les gènes ?

  23. Prédiction des gènes

  24. Tous les gènes se terminent sur un codon stop

  25. Un algorithme simple de prédiction de gènes

  26. À la recherche des codons start et stop

  27. Prédiction de tous les gènes d’une séquence

  28. Comment améliorer la qualité des prédictions ?

  29. L’algorithme de Boyer-Moore

  30. Index et arbre des suffixes

  31. Des méthodes probabilistes à la rescousse

  32. Comment évaluer la qualité de prédiction des méthodes ?

  33. La prédiction de gènes dans les génomes eucaryotes

  34. Comparaison de séquences

  35. Comment prédire les fonctions des gènes/protéines ?

  36. Évolution et similarité de séquences

  37. Quantifier la similarité de deux séquences

  38. L’alignement de séquences devient un problème d’optimisation

  39. Un alignement de séquences vu comme un chemin dans une grille

  40. Si un chemin est optimal, tous ses chemins partiels sont optimaux

  41. Coûts et alignement

  42. Un algorithme récursif

  43. Eviter la récursivité : une version itérative

  44. Cet algorithme est-il efficace ?

  45. Arbres phylogénétiques & Conclusion

  46. L’arbre des espèces

  47. L’arbre, objet abstrait

  48. Remplir un tableau de distances

  49. L’algorithme UPGMA

  50. Quand les différences sont trompeuses

  51. La diversité des algorithmes informatiques

  52. Les applications en microbiologie