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Academic literature on the topic 'Génomique – Analyse informatique'

Author: Grafiati
Published: 17 May 2025
Last updated: 31 July 2025

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Journal articles on the topic "Génomique – Analyse informatique"

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CORPET, F., and C. CHEVALET. "Analyse informatique des données moléculaires." INRAE Productions Animales 13, HS (2000): 191–95. http://dx.doi.org/10.20870/productions-animales.2000.13.hs.3837.

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Abstract:
Les données biologiques, en particulier les séquences d’ADN, s’accumulent extrêmement rapidement. Pour exploiter toutes ces données, une nouvelle science est née, la bioinformatique. Accéder de manière rapide et fiable aux données disponibles dans les banques internationales et analyser les données expérimentales produites à grande échelle nécessitent des outils informatiques puissants et en perpétuel développement. Assembler les séquences brutes, trouver les unités fonctionnelles des séquences génomiques, comparer les séquences entre elles, prédire les structures et les fonctions des macromol
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Dissertations / Theses on the topic "Génomique – Analyse informatique"

1

Lèbre, Sophie. "Analyse de processus stochastiques pour la génomique : étude du modèle MTD et inférence de réseaux bayésiens dynamiques." Evry-Val d'Essonne, 2007. http://www.biblio.univ-evry.fr/theses/2007/interne/2007EVRY0017.pdf.

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Abstract:
Cette thèse porte sur l'analyse de séquences d'ADN et de données temporelles d'expression de gènes. Nous étudions tout d'abord un modèle parcimonieux de mélange de transition markoviennes (MTD) et introduisons un algorithme EM pour son estimation. Nous présentons ensuite deux approches pour la reconstruction de réseaux génétiques utilisant des réseaux bayésiens dynamiques (DBN). Les dépendances sont décrites par un graphe orienté dont on cherche à estimer la topologie malgré le très faible nombre de mesures par rapport au nombre de gènes observés. Nous supposons d'abord une topologie fixe au c
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Caputo, Aurélia. "Analyse du génome et du pan-génome pour classifier les bactéries émergentes." Thesis, Aix-Marseille, 2017. http://www.theses.fr/2017AIXM0606/document.

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Abstract:
La bio-informatique est essentielle aujourd'hui dans de nombreux domaines comme par exemple la gestion et l'analyse des données, la génomique avec l'assemblage et l'annotation de génomes, la phylogénie, la métagénomique, la recherche de nouvelles espèces bactériennes et la classification taxonomique. Mon premier travail a porté sur l'assemblage et l'analyse d'un génome bactérien à partir de données de métagénomique. Le génome de Akkermansia muciniphila a pu être assemblé par mapping directement à partir de données issues d'échantillons de selle humaine. En 2012, la culturomics a permis de décr
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Deniélou, Yves-Pol. "Alignement multiple de données génomiques et post-génomiques : approches algorithmiques." Grenoble, 2010. http://www.theses.fr/2010GRENM076.

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Abstract:
L'alignement multiple de réseaux biologiques a pour objectif d'extraire des informations fonctionnelles des données haut-débit représentées sous forme de graphes. Ceci concerne, par exemple, les données d'interaction protéines-protéines, les données métaboliques ou même les données génomiques. Dans un premier temps nous proposons un formalisme précis, qui s'appuie sur les notions de graphe de données stratifié et de multigraphe d'alignement (MGA), et qui définit les alignements multiples locaux en autorisant notamment un réglage de la conservation de la topologie entre les réseaux. Nous présen
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Beye, Mamadou. "Génomique en temps réel appliquée aux isolats bactériens cliniques atypiques." Thesis, Aix-Marseille, 2017. http://www.theses.fr/2017AIXM0558.

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Abstract:
Le diagnostic, la caractérisation et l'identification rapides et précis des agents pathogènes sont essentiels pour guider le traitement, détecter les événements de transmission ou les échecs de traitement. Cependant le monde biomédical est confronté à des pathogènes émergents et ré-émergents. Ainsi certaines souches bactériennes cliniques présentent des spécificités de virulence, contagiosité et/ou de résistance aux antibiotiques. Le séquençage génomique à haut débit et l’analyse comparative des génomes bactériens constituent une bonne stratégie pour étudier rapidement les caractéristiques de
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Nordell-Markovits, Alexei. "Développement d'une librairie de code et d'outils bio-informatiques faciliant l'analyse de grandes quantités de données génomiques." Thèse, Université de Sherbrooke, 2016. http://hdl.handle.net/11143/9601.

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6

Coulombe, Charles. "Développement de méthodes et d'outils bio-informatiques pour l'analyse de données génomiques." Mémoire, Université de Sherbrooke, 2017. http://hdl.handle.net/11143/10519.

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Abstract:
Dans ce mémoire, je présenterai les outils que nous avons développés dans le cadre de ma maîtrise. Tout d'abord, je présenterai un outil d'analyse de données génomiques nommé Versatile Aggregrate Profiler (VAP). Ensuite, je présenterai un outil d'identification de profils agrégés similaires nommé vap_sim ainsi que la méthodologie utilisée afin d'obtenir un paramétrage adéquat de l'outil pouvant s'adapter assez facilement aux différents profils agrégés. Au troisième chapitre, je présenterai un outil de validation de formats génomiques nommé Genomic Format Validator (GFV) permettant d'id
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Kaneko, Gaël. "Analyse et modélisation de la stochasticité de l'expression génique dans des cellules eucaryotes." Phd thesis, INSA de Lyon, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00926607.

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Abstract:
Dans ce travail de thèse, nous avons étudié la variabilité (ou stochasticité) de l'expression des gènes en considérant que le signal stochastique que produit cette expression est porteur d'information quant au processus d'expression lui-même. Cette stochasticité de l'expression génique peut être caractérisée par la variation observée du nombre de protéines produites soit entre différentes cellules isogéniques (portant le même génome) à un instant donné, soit au sein d'une même cellule au cours du temps. Dans un premier temps, nous avons montré expérimentalement que le niveau de stochasticité d
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8

Bordron, Philippe. "Analyse des systèmes bactériens : une approche in silico pour intégrer les connaissances du vivant." Phd thesis, Université de Nantes, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00743412.

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Abstract:
L'émergence des expériences dites à haut débit permet l'acquisition rapide de données concernant un système biologique. Les biologistes disposent ainsi, aujourd'hui, d'un nombre important de données de natures hétérogènes qu'ils cherchent à structurer et analyser. Les méthodes dites intégratives proposent de répondre à cette demande, mais la création d'une méthode générale et satisfaisant les requêtes précises des biologistes constitue une tâche ardue. Ce mémoire s'inscrit dans cette problématique. Nous y abordons diverses méthodes d'intégration des aspects omiques (métaboliques, génomiques, t
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Ribeiro, Sara. "Large scale data analysis towards uncovering microbial Achilles' heel." Electronic Thesis or Diss., Lyon 1, 2024. http://www.theses.fr/2024LYO10314.

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Abstract:
La montée mondiale de la résistance aux antibiotiques, parallèlement à l'émergence de nouveaux agents pathogènes bactériens, met en évidence la nécessité pressante d'outils diagnostiques sophistiqués et de nouvelles stratégies thérapeutiques. L'augmentation massive des données génomiques, en particulier celles concernant les génomes bactériens, révèle que les méthodologies traditionnelles basées sur les séquences sont souvent insuffisantes pour aborder la complexité de la pathogénicité bactérienne. De plus, les études sur la pathogénicité bactérienne se concentrent généralement sur un nombre r
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Palazzo, Martin. "Dimensionality Reduction of Biomedical Tumor Profiles : a Machine Learning Approach." Thesis, Troyes, 2021. http://www.theses.fr/2021TROY0031.

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Abstract:
Le rythme croissant de génération de données à partir de profils tumoraux au cours de la dernière décennie a permis le développement d'algorithmes d'apprentissage statistique pour explorer et analyser le paysage des types et sous-types de tumeurs et la survie des patients d'un point de vue biomoléculaire. Les données tumorales sont principalement décrites par des caractéristiques transcriptomiques et le niveau d'expression d'un transcrit génique donné dans la cellule tumorale. Par conséquent, ces caractéristiques peuvent être utilisées pour apprendre des règles statistiques qui améliorent la c
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Books on the topic "Génomique – Analyse informatique"

1

T, Kho Alvin, and Butte Atul J, eds. Microarrays for an integrative genomics. MIT Press, 2003.

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2

Next Generation Sequencing Data Analysis. Taylor & Francis Group, 2016.

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3

Wang, Xinkun. Next-Generation Sequencing Data Analysis. Taylor & Francis Group, 2016.

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4

Next Generation Sequencing Data Analysis. Taylor & Francis Group, 2023.

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5

Soh, Jung. Genome Annotation. Taylor & Francis Group, 2012.

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6

Genome Annotation. CRC Press, 2012.

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7

Sensen, Christoph W., Jung Soh, and Paul M. K. Gordon. Genome Annotation. Taylor & Francis Group, 2016.

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