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Livre

ADN, mots et modèles

Résumé

Cet ouvrage traite de la recherche de "mots" dits exceptionnels dans les séquences d'ADN par des méthodes dites markoviennes. Il est conçu comme une introduction à l'analyse statistique des séquences. La démarche est pratique, illustrée de nombreux exemples et modèles. Une grande attention est portée à la modélisation.


  • Autre(s) auteur(s)
  • Éditeur(s)
  • Date
    • 2003
  • Langues
    • Français
  • Description matérielle
    • 144 p. : ill. ; 24 x 17 cm
  • Collections
  • Sujet(s)
  • ISBN
    • 2-7011-3696-2
  • Indice
    • 575 Génétique générale
  • Quatrième de couverture
    • L'analyse des séquences d'ADN représente un véritable tournant de la génétique moderne. Plusieurs exemples montrent aujourd'hui que des fonctions biologiques importantes sont liées à de courtes séquences (mots exceptionnels) présentes en nombre remarquable, ou dont la répartition est remarquable sur le génome.

      Cet ouvrage traite de la recherche de mots exceptionnels dans les séquences d'ADN par des méthodes markoviennes. La démarche est pratique, illustrée de nombreux exemples et modèles. Le livre s'adresse aux étudiants et aux chercheurs qui ont des connaissances générales en mathématiques et en théorie des probabilités plus particulièrement.

      Une introduction claire, pédagogique et indispensable à l'analyse statistique des séquences d'ADN.

      «Avec la collection "Échelles", nous voulons montrer que beaucoup de questions actuelles peuvent être abordées par des expériences simples, et aussi par des raisonnements simples.»

      Pierre-Gilles de Gennes

      Prix Nobel de physique


  • Tables des matières
      • ADN, mots et modèles

      • Stéphane Robin

      • François Rodolphe

      • Sophie Schbath

      • Belin

      • Avant-propos
        5
      • Notions préliminaires et notations
        7
      • Chapitre 0 Introduction 13
      • 1 Contexte 13
      • 2 Hasards et modèles 15
      • 3 Un peu de biologie
        18
      • Chapitre 1 Premières modélisations d'une séquence 23
      • 1 Un modèle pour quoi faire? 23
      • 2 Modèle de permutation 24
      • 2.1 Exemple détaillé 26
      • 2.2 Difficultés 29
      • 2.3 Simulation des modèles de permutation
        31
      • 3 Modèle de Bernoulli 32
      • 3.1 Occurrence d'un mot 33
      • 3.2 Comptage des occurrences 35
      • 3.3 Modèle de chaînes de Markov
        37
      • Chapitre 2 Introduction aux chaînes de Markov 39
      • 1 Hypothèses 39
      • 2 Chaîne de Markov d'ordre 1 40
      • 2.1 Transitions 40
      • 2.2 Chaîne de Markov stationnaire 42
      • 3 Chaîne de Markov d'ordre m
        43
      • 4 Estimation des paramètres 45
      • 4.1 Maximum de vraisemblance 45
      • 4.2 Comparaison Mm/permutation 47
      • 4.3 Simulation de modèles Mm
        48
      • Chapitre 3 Prise en compte de l'hétérogénéité des séquences 51
      • 1 Chaînes phasées 51
      • 1.1 Texture des séquences traduites 51
      • 1.2 Chaînes de Markov phasées d'ordre 2 52
      • 2 Chaînes de Markov homogènes par morceaux 55
      • 2.1 Modèles à hétérogénéité connue 55
      • 2.2 Modèles de Markov cachés
        56
      • 3 Modèles conditionnés par la traduction 62
      • 3.1 Conditionnement par la traduction 63
      • 3.2 Ensembles de séquences synonymes 64
      • 3.3 Modèle des codons conditionnellement indépendants 65
      • 3.4 Chaînes de Markov conditionnées par la traduction
        65
      • Chapitre 4 Propriétés statistiques des occurrences de motifs 67
      • 1 Comptage 70
      • 1.1 Distribution exacte sous le modèle MI 70
      • 1.2 Approximation gaussienne 73
      • 1.3 Approximation par une loi de Poisson composée
        76
      • 2 Positions et distances 82
      • 2.1 Chaîne de Markov d'ordre 1 83
      • 2.2 Modèle de Poisson composé 91
      • 2.3 Extension du modèle de Poisson composé
        97
      • 3 Analyse de la répartition 98
      • 3.1 Utilisation des distances cumulées 99
      • 3.2 Homogénéité de la répartition 100
      • 3.3 Recherche de la zone la plus riche 102
      • 3.4 Fenêtres glissantes
        105
      • Chapitre 5 Mots de fréquence exceptionnelle 107
      • 1 Loi exacte et approximations 109
      • 1.1 Qualités d'approximation des lois limites 110
      • 1.2 Comparaison des p-values112
      • 2 Influence du modèle 112
      • 2.1 Exceptionnalité de 3-mots dans M0 et M1 113
      • 2.2 Les mots exceptionnels ne sont pas ceux que l'on croit
        116
      • 3 Sur-représentation des sites Chi 119
      • 3.1 Analyse du génome de E. coli119
      • 3.2 Analyse du génome de H. influenzae
        121
      • 4 Sous-représentation des palindromes 124
      • 4.1 Analyse du génome de E. coli124
      • 4.2 Analyse du génome de Lambda126

      • Chapitre 6 Répartitions exceptionnelles 129
      • 1 Répartition des sites Chi chez H. influenzae129
      • 2 Répartition des palindromes chez E. coli133
      • 3 Détection de sites promoteurs chez B. subtilis
        134
      • Conclusion 137
      • Bibliographie
        140
      • Index 143

  • Origine de la notice:
    • Electre
  • Disponible - 575 ROB

    Niveau 2 - Sciences