Fondements de la biologie algorithmique et de la génomique computationnelle

La biologie computationnelle s'appuie sur des algorithmes efficaces pour déchiffrer des données génomiques complexes et résoudre des défis biologiques modernes. Ce cours basé sur le texte vous guide à travers les concepts fondateurs, la terminologie et les principes algorithmiques essentiels à l'analyse des séquences et des structures biologiques. Vous explorerez l'intersection entre l'informatique et la biologie, en apprenant comment des paradigmes algorithmiques fondamentaux répondent à des questions génomiques du monde réel. Le matériel de lecture commence par des définitions claires de la terminologie clé avant de progresser vers des stratégies pratiques de résolution de problèmes et des modèles computationnels. Ce que vous apprendrez : - Comprendre la terminologie biologique fondamentale et les structures de données utilisées en bio-informatique - Appliquer des techniques de programmation dynamique pour l'alignement de séquences par paires et multiples - Explorer les algorithmes de graphes utilisés dans l'assemblage de génomes de novo et la reconstruction de fragments - Analyser les algorithmes de construction d'arbres phylogénétiques et de modélisation évolutive - Examiner les approches computationnelles modernes pour les données de séquençage à haut débit - S'entraîner à formuler des questions biologiques sous forme de problèmes algorithmiques structurés Le cours commence par des définitions biologiques fondamentales et les bases de la manipulation de chaînes de caractères, se poursuit avec les algorithmes standards d'alignement et d'assemblage, et se termine par une exploration des problèmes computationnels ouverts dans la génomique moderne. Ce cours est conçu pour les débutants intéressés par la bio-informatique, les étudiants en informatique et les apprenants autodidactes qui recherchent une introduction écrite claire à la biologie algorithmique, sans aucune expérience préalable en génomique computationnelle requise. Commencez votre lecture pour vous bâtir une base solide dans les algorithmes qui façonnent la recherche biologique moderne.