Bio-informatique : Comparaison de gènes, de protéines et de génomes

Comprendre comment les différentes espèces sont liées nécessite plus que la simple observation des traits physiques ; cela nécessite une plongée profonde dans la comparaison de leurs plans génétiques. Ce cours offre une voie claire vers les méthodes computationnelles utilisées pour analyser les séquences biologiques et découvrir l'histoire de la vie. Vous passerez de la compréhension des séquences biologiques de base à l'application d'algorithmes sophistiqués qui quantifient la distance évolutive. En lisant des explications détaillées et en réalisant des exercices basés sur la logique, vous comprendrez comment les principes de l'informatique résolvent des énigmes biologiques complexes. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les principes fondamentaux de l'alignement de séquences et de la similarité biologique - Appliquer des techniques de programmation dynamique pour résoudre des problèmes d'alignement global et local - Analyser les schémas de mutation pour déterminer la distance entre les gènes et les protéines - Explorer les heuristiques modernes et les matrices de score utilisées dans les comparaisons de génomes à grande échelle - Implémenter la logique d'alignement en utilisant les meilleures pratiques de programmation modernes et un code propre - Évaluer la signification statistique des similarités entre diverses séquences biologiques Le cours commence par la terminologie essentielle et la base biologique de la variation des séquences avant de passer à la logique étape par étape des algorithmes d'alignement. Vous explorerez comment calculer les scores optimaux pour les correspondances, les non-correspondances et les lacunes (gaps) à travers des explications écrites et des exemples basés sur le code. Ce cours est conçu pour les débutants intéressés par l'intersection de la biologie et de la science des données, sans aucune expérience préalable en bio-informatique requise. Commencez dès aujourd'hui votre voyage dans l'analyse computationnelle de l'évolution.