Table des matières

Introduction
	Présentation du cours
	Guide d'utilisation de la plateforme
	Guide d'utilisation du forum
Semaine 1 : ADN et séquences génomiques
	1.1. La cellule, atome du vivant
	1.2. Au cœur de la cellule, la molécule d'ADN
	1.3. L'ADN code l'information génétique
	1.4. Qu'est-ce qu'un algorithme ?
	1.5. Compter les nucléotides
	1.6. Contenu en G-C et A-T des séquences
	1.7. Promenade sur l'ADN
	1.8. Changer l'échelle du chemin
	1.9. Prédire l'origine de réplication ?
	1.10. Des fenêtres glissantes et recouvrantes
	Exercices de la semaine 1
	Ressources
Semaine 2 : Gènes et protéines
	Questionnaire : profil et attentes
	2.1. La séquence est-elle un bon modèle de l'ADN ?
	2.2. Les gènes, de Mendel à la biologie moléculaire
	2.3. Le code génétique
	2.4. Un algorithme de traduction
	2.5. Implémenter le code génétique
	2.6. Algorithmes + structures de données = programmes
	2.7. Les compromis de la conception d'algorithmes
	2.8. Les technologies de séquençage de l'ADN
	2.9. Le séquençage de génomes complets
	2.10. Comment trouver les gènes ?
	Exercices de la semaine 2
	Ressources
Semaine 3 : Prédiction des gènes
	3.1. Tous les gènes se terminent sur un codon stop
	3.2. Un algorithme simple de prédiction de gènes
	3.3. À la recherche des codons start et stop
	3.4. Prédiction de tous les gènes d'une séquence
	3.5. Comment améliorer la qualité des prédictions ?
	3.6. L'algorithme de Boyer-Moore
	3.7. Index et arbre des suffixes
	3.8. Des méthodes probabilistes à la rescousse
	3.9. Comment évaluer la qualité de prédiction des méthodes ?
	3.10. La prédiction de gènes dans les génomes eucaryotes
	Exercices de la semaine 3
	Ressources
Semaine 4 : Comparaison de séquences
	Questionnaire : temps de travail et avis sur le cours
	4.1. Comment prédire les fonctions des gènes/protéines ?
	4.2. Évolution et similarité de séquences
	4.3. Quantifier la similarité de deux séquences
	4.4. L'alignement de séquences devient un problème d'optimisation
	4.5. Un alignement de séquences vu comme un chemin dans une grille
	4.6. Si un chemin est optimal, tous ses chemins partiels sont optimaux
	4.7. Coûts et alignement
	4.8. Un algorithme récursif
	4.9. Eviter la récursivité : une version itérative
	4.10. Cet algorithme est-il efficace ?
	Exercices de la semaine 4
	Ressources
Semaine 5 : Arbres phylogénétiques & Conclusion
	5.1. L'arbre des espèces
	5.2. L'arbre, objet abstrait
	5.3. Remplir un tableau de distances
	5.4. L'algorithme UPGMA
	5.5. Quand les différences sont trompeuses
	5.6. La diversité des algorithmes informatiques
	5.7. Les applications en microbiologie
	Ressources
	Questionnaire : suivi du MOOC et avis global