University of California San Diego
Comparaison des gènes, des protéines et des génomes (Bioinformatique III)
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Comparaison des gènes, des protéines et des génomes (Bioinformatique III)

Ce cours fait partie de Spécialisation Bioinformatique

Enseigné en Anglais

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Pavel  Pevzner
Phillip Compeau
Nikolay Vyahhi

Instructeurs : Pavel Pevzner

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Cours

Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux

4.7

(131 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
22 heures (approximativement)
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Bioinformatique
  • Catégorie : Théorie des graphes
  • Catégorie : Algorithmes bioinformatiques
  • Catégorie : Programmation en Python

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Il y a 6 modules dans ce cours

</p><p>Bienvenue en classe !</p><p>Si vous nous avez rejoints dans le cours précédent de cette Specializations, alors vous êtes devenu un expert en <em>assemblage</em> de génomes et en séquençage d'antibiotiques. La prochaine question naturelle à se poser est de savoir comment comparer les séquences d'ADN et d'acides aminés. Cette question motivera la discussion de cette semaine sur l'alignement de séquences, qui est la première des deux questions que nous poserons dans ce cours (les méthodes algorithmiques utilisées pour y répondre sont indiquées entre parenthèses) :</p><ol><li>Comment comparer des séquences d'ADN ? (<em>Programmation dynamique</em>)</li><li>Y a-t-il des régions fragiles dans le génome humain ? (<em>Algorithmes combinatoires</em>)</li></ol><p>Comme dans les cours précédents, chacun de ces deux chapitres est accompagné d'une bande dessinée sur la bioinformatique créée par le talentueux artiste Randall Christopher et servant d'en-tête de chapitre dans le best-seller de la Specializations <a href="http://bioinformaticsalgorithms.com" target="_blank">compagnon d'impression</a>. Vous trouverez la bande dessinée du premier chapitre au bas de ce message. Pourquoi les taxis sont-ils soudainement devenus gratuits à Manhattan ? Où Pavel a-t-il trouvé autant de monnaie ? Et comment s'habiller le matin pour ne pas être en retard à son travail de super-héros ? Les réponses à ces questions, et à bien d'autres, dans le cours de cette semaine.</p><p><img src="http://bioinformaticsalgorithms.com/images/cover/alignment_cropped.jpg" width="528"></p>

Inclus

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</p> <p>Bienvenue à la semaine 2 du cours ! </p> <p>La semaine dernière, nous avons vu comment le fait de visiter Manhattan et de faire de la monnaie dans un magasin romain nous aide à trouver la plus longue sous-séquence commune de deux chaînes d'ADN ou de protéines.</p> <p>Cette semaine, nous allons étudier comment trouver un alignement de deux chaînes ayant le score le plus élevé. Nous verrons que, quelles que soient les hypothèses sous-jacentes que nous faisons sur la façon dont les chaînes doivent être alignées, nous pourrons formuler notre problème d'alignement comme un exemple de recherche du plus long chemin dans un graphe acyclique dirigé

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</p> <p>Bienvenue à la semaine 3 du cours ! </p> <p>La semaine dernière, nous avons vu comment une variété d'applications différentes de l'alignement de séquences peuvent toutes être réduites à la recherche du plus long chemin dans un graphe de type Manhattan.</p> <p>Cette semaine, nous conclurons le chapitre actuel en considérant quelques sujets avancés dans l'alignement de séquences. Par exemple, si nous devons aligner de longues chaînes de caractères, notre algorithme actuel consommera une énorme quantité de mémoire. Pouvons-nous trouver une approche plus efficace en termes de mémoire ? Et que devons-nous faire lorsque nous passons de l'alignement de deux chaînes à la fois à l'alignement de nombreuses chaînes ?

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</p> <p>Bienvenue à la semaine 4 du cours ! </p> <p>Vous savez maintenant comment comparer deux chaînes d'ADN (ou de protéines). &nbsp;Mais que se passerait-il si nous voulions comparer des génomes entiers ? Lorsque nous faisons un "zoom arrière" au niveau du génome, nous constatons que les substitutions, les insertions et les suppressions ne racontent pas toute l'histoire de l'évolution : nous devons modéliser des événements évolutifs plus spectaculaires connus sous le nom de <strong>réarrangements du génome</strong>, qui arrachent des chromosomes et les remettent en place dans un nouvel ordre. Une question naturelle à se poser est de savoir s'il existe des "régions fragiles" cachées dans votre génome où les ruptures de chromosomes se sont produites plus souvent au cours de millions d'années. Cette semaine, nous commencerons à répondre à cette question en nous demandant comment nous pouvons calculer le nombre de réarrangements sur le chemin de l'évolution reliant deux espèces.</p> <p>Vous trouverez le dessin humoristique de Randall Christopher sur la bioinformatique de cette semaine au bas de cet e-mail. Quel est le rapport entre les tremblements de terre et une pile de crêpes et l'évolution des espèces ? Continuez à apprendre pour le découvrir!</p> <p><img width="528" src="http://bioinformaticsalgorithms.com/images/cover/rearrangements_cropped.jpg"></p> <p>Les séismes et les crêpes ont un rapport avec l'évolution des espèces

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5 vidéos1 lecture1 quiz2 éléments d'application

<La semaine dernière, nous nous sommes demandé s'il existait des régions fragiles dans le génome humain. Ensuite, nous avons fait un long détour pour voir comment calculer une distance entre les génomes d'espèces, une discussion que nous poursuivrons cette semaine.</p> <p>Il est probablement difficile de comprendre comment le calcul de la&nbsp;<em>distance</em> entre deux génomes peut nous aider à comprendre s'il existe des <em>régions fragiles</em>. Si c'est le cas, restez à l'écoute : nous verrons que le lien entre ces deux concepts aboutira à une conclusion surprenante pour la classe

Inclus

4 vidéos1 lecture1 quiz2 éléments d'application

Au cours de la sixième et dernière semaine du cours, nous appliquerons des algorithmes d'alignement de séquences pour déduire le code non ribosomique.

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1 évaluation par les pairs

Instructeurs

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4.9 (9 évaluations)
Pavel  Pevzner
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16 Cours815 990 apprenants
Phillip Compeau
University of California San Diego
8 Cours278 924 apprenants
Nikolay Vyahhi
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Felipe M.
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
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4

Révisé le 9 juil. 2017

YW
5

Révisé le 1 oct. 2016

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5

Révisé le 10 nov. 2016

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