252 pages - juillet 2023
ISBN papier : 9781789480665
ISBN ebook : 9781789490664

Code ERC :

PE6 Computer Science and Informatics
PE6_13 Bioinformatics, biocomputing, and DNA and molecular computation

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Les scientifiques observent le vivant tout autant à l’échelle macroscopique qu’à l’échelle microscopique. L’observation, poussée à son paroxysme, consiste à étudier au coeur des cellules les molécules du vivant qui en définissent leur fonctionnement : l’ADN et l’ARN.

Dans un organisme, l’ADN est le support de l’information génétique, appelé génome. Sous forme numérique, on le représente comme des textes de quatre lettres (A, C, G et T). À partir de ces séquences d’ADN, des méthodes informatiques décrites dans cet ouvrage répondent à des questions fondamentales en bioinformatique.

Des séquences aux graphes examine comment rechercher rapidement une séquence de quelques centaines de nucléotides dans un génome qui peut en faire quelques milliards, et comment comparer des séquences entre elles et reconstituer la séquence complète d’un génome. Il traite également du problème de l’identification des bactéries d’un milieu, ou encore de la prédiction de la structure des ARN à partir de leur séquence.

1. Concepts méthodologiques : résolution algorithmique des problèmes bioinformatiques
2. Indexation de séquences
3. Alignement de séquences
4. Assemblage des génomes
5. Métagénomique et métatranscriptomique
6. Repliement de l’ARN

Annie Chateau

Annie Chateau est maîtresse de conférences à l’Université de Montpellier. Ses travaux portent sur les algorithmes et les structures combinatoires.

Mikaël Salson

Mikaël Salson est maître de conférences à l’Université de Lille. Il travaille sur l’indexation et la comparaison de séquences.

Chapitre 1

Concepts méthodologiques : résolution algorithmique des problèmes bioinformatiques (pages : 11-55)

Ce chapitre aborde les notions théoriques préliminaires à la lecture des chapitres suivants. Il revient notamment sur la logique, l'algorithmique du texte, les graphes, la notion de classification des problèmes et la complexité algorithmique. Y sont abordés également des problématiques liées à la nature de la bioinformatique, comme la nature des données, et la validation des méthodologies.


Chapitre 2

Indexation de séquences (pages : 57-92)

Ce chapitre présente un mode d'emploi sur l'indexation des séquences, en mettant l'accent sur les structures de données utilisées pour réaliser cette indexation. Ainsi les tables de hachages, filtres de Bloom, graphes de De Bruijn sont abordés pour l'indexation de mots, et les arbres des suffixes, table des suffixes ou encore transformée de Burrows-Wheeler sont décrits pour l'indexation de textes.


Chapitre 3

Alignement de séquences (pages : 93-116)

Les différentes facettes de l'alignement deux-à-deux des séquences font l'objet de ce chapitre. On y aborde l'alignement exact avec les algorithmes de Needleman-Wunsch, Smith-Waterman et Gotoh, ainsi que l'alignement heuristique, à travers les algorithmes à graines et les heuristiques d'échantillonnage global (min-hash) ou local (minimizer).


Chapitre 4

Assemblage des génomes (pages : 117-149)

Ce chapitre présente l'assemblage de génomes, entre la présentation des différentes données de séquençage, la description des différentes stratégies de construction des scaffolds (glouton, overlap-layout-consensus, graphes de De Bruijn, contraintes), leur ordonnancement et jusqu'à la validation des assemblages.


Chapitre 5

Métagénomique et métatranscriptomique (pages : 151-186)

Ce chapitre propose une étude de la métagénomique, en présentant les méthodes répondant à la question de l'identification des organismes présents dans des communautés microbiennes, avec ou sans références, ainsi qu'à la détermination de l'aspect fonctionnel (métatranscriptomique, inférence de réseaux métaboliques) ou encore à la comparaison d'échantillons métagénomiques.


Chapitre 6

Repliement de l’ARN (pages : 187-229)

Focalisé sur les séquences d'ARN, ce chapitre présente les méthodes d'inférence des repliements en structure secondaire. Il s'intéresse d'une part aux approches d'optimisation (énergie minimale), et d'autre part aux approches ensemblistes et probabilistes, et enfin au modèle de Turner s'intéressant aux motifs, avant d'aborder les différentes implémentations de ces modèles.