Cours "ARNomique et Bioinformatique de l'ARN" - "RNAomics and RNA Bioinformatics"
Master (M2) de Bioinformatique et Biostatistiques (BIBS)
Université Paris-Sud 2008-2009
Intervenants : Alain Denise (LRI et IGM Orsay), Daniel Gautheret (IGM Orsay).
Cours 1 (jeudi 27 novembre 2008, Daniel Gautheret) :
Structure de l'ARN
Voir les transparents
du cours en pdf. Et voici une liste de lectures
recommandées.
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Structures des ARN : secondaire, tertiaire
-
La prédiction de structure secondaire
-
modélisation 3D
Cours 2 (jeudi 11 décembre 2008, Daniel Gautheret) : La diversité des ARN
Voir les transparents
du cours en pdf. Et voici une liste de lectures
recommandées.
-
La diversité des ARN
-
ARNomique.
- Résultats expérimentaix, RFAM
-
Recherche d'ARN dans les génomes
Cours 3 (jeudi 15 janvier 2008, Alain Denise) : Algorithmique de la prédiction de structure secondaire
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Approches ab initio pour la prédiction de structure secondaire.
- Complexité algorithmique du problème (Lyngso et Pedersen 2000)
- Algorithmes de programmation dynamique. Vous pouvez télécharger
un programme Java de démonstration
des deux algorithmes, développé par Fabienne Chemin
(M2 BIBS 2006-2007).
- L'algorithme historique (Nussinov et Jacobson 1980). Voici un document pdf illustrant cet
algorithme. Il est présenté en détails dans le chapitre 10 de
"Biological sequence analysis" de R.Durbin, S.Eddy, A.Krogh et
G.Mitchison.
- L'algorithme de Zucker et Stiegler (Zucker et Stiegler 1981).
- Vers la prédiction de la structure tertiaire : les grandes
lignes de l'approche de Parisien et Major (Parisien et Major 2008).
- Quelques mots sur les algorithmes de prédiction de
structures avec pseudo-noeuds (Rivas
et Eddy 1999, Uemura et al. 1999, Akutsu 2000).
-
Méthodes comparatives.
- Brièvement, les deux types d'approches : avec un alignement préalable
des séquences, ou bien sans alignement préalable.
- Méthodes sans alignement de séquence préalable, inspirées de l'algorithms de Sankoff : Foldalign (Gorodkin et al. 1997), (Havgaard et al. 2005), Dynalign (Mathews et Turner 2002).
- D'autres approches (que celles inspirées de Sankoff) existent
pour la prédiction de structure sans alignement préalable. Exemple : l'approche heuristique mise en oeuvre dans CARNAC (Perriquet,
Touzet, Dauchet 2003).
-
Compléments de cours.
- L'article (Rivas
et Eddy 1999), déjà cité ci-dessus, contient dans ses
préliminaires une vision synthétique des algorithmes de Nussinov et de Zuker-Stiegler.
- Un travail a été effectué dans (Condon et
al. 2004) sur la classification des algorithmes de prédiction ab
initiode structure avec pseudo-noeuds, selon les types de
pseudo-noeuds qu'ils prennent en compte .
- Les méthodes avec alignement préalable sont fondées sur
la notion de covariation et/ou d'information mutuelle entre les bases
des séquences dont on veut prédire une structure commune. L'algorithme de RNAAlifold (Hofacker et al. 2002) en est un exemple
Cours 4 (jeudi 22 janvier 2008, Alain Denise) : Algorithmique de la
comparaison des structures d'ARN
Voici les transparents du cours. Vous
trouverez quelques articles de référence ici.
- Modélisation des structures d'ARN
- Edition et alignement d'arbres
- Edition et alignement de structures d'ARN
Cours 5 (jeudi 29 janvier 2009, Daniel Gautheret) : Mise en pratique 1
Cours/TD devant machines, selon le
document suivant.
- L'ARN en 3D
- mfold
- RFAM
- Erpin
Cours 6 (jeudi 5 février 2009, Alain Denise) : Mise en pratique 2
Cours/TD devant machines, selon le
document suivant.
- Prédiction ab initio et prédiction comparative
- Comparaison de structures
- Modélisation et recherche de motifs structurels
- Modélisation et génération aléatoire
Examen écrit (jeudi 12 février 2009)
Le sujet de l'examen de cette année n'est pas encore paru mais
voici les sujets des deux années précédentes :
Soutenances de lecture d'articles (jeudi 19 février 2009)