Catégorie : Découverte

  • Tour d'horizon des outils de visualisation des réseaux biologiques

    Tour d'horizon des outils de visualisation des réseaux biologiques

    Après les dif­fé­rentes méthodes d'analyse et de repré­sen­ta­tion de réseaux méta­bo­liques bio­lo­giques, je vais vous par­ler des dif­fé­rents outils de visua­li­sa­tion.  Car oui, la visua­li­sa­tion d'un réseau ou de ses sous-par­ties peut être le début de son ana­lyse, car elle per­met de se rendre compte de sa topo­lo­gie, de sa com­plexi­té, sa connec­ti­vi­té… En bio­lo­gie, on peut…

  • Dessiner vos gènes à partir d'un GFF3

    Je découvre à l'instant geno­me­tools, un outil mul­ti­fonc­tion qui est capable de géné­rer une image repré­sen­tant des anno­ta­tions sur un génome de réfé­rence. Idéal par exemple, si vous vou­lez vous pas­ser d'un genome brow­ser comme UCSC ou Ensem­bl pour incrus­ter des images dans votre rap­port. Installation Vous pou­vez récu­pé­rer et com­pi­ler le code source depuis le site offi­ciel. Pour…

  • La magie de LXD

    La magie de LXD

    Écrire un pipe­line en bio­in­for­ma­tique, c'est bien ! Le rendre por­table c'est encore mieux ! Les bio­in­for­ma­ti­ciens oublient sou­vent ce der­nier point et rare sont les pipe­lines qui marchent du pre­mier coup. À vrai dire les cir­cons­tances ne sont pas en leur faveur. Un pipe­line c'est plein de dépen­dances d'applications dans telle ou telle ver­sion, qu'il faut…

  • Nextflow, pour votre prochain pipeline ?

    Nextflow, pour votre prochain pipeline ?

    Pour commencer Vous savez déjà tout sur les pipe­lines et les bonnes pra­tiques de déve­lop­pe­ment. Vous faites bien évi­dem­ment de la recherche repro­duc­tive. Vous tra­vaillez peut-être avec un clus­ter. Vous avez écrit votre propre pipe­line en Bash, Python ou même en Perl qui gérait les appels à dif­fé­rents scripts et outils (voire même l'appel à…

  • Rust, un super héros au secours de la bio-informatique ?

    Rust, un super héros au secours de la bio-informatique ?

      Rust est la tra­duc­tion du mot "rouille" en anglais, ain­si qu'un jeu vidéo de sur­vie post-apo­ca­lyp­tique, mais c'est aus­si un lan­gage de pro­gram­ma­tion. Et vous devez main­te­nant vous deman­der : Encore un autre langage, mais pourquoi ? Les origines En 2006 Gray­don Hoare, un déve­lop­peur chez Mozilla, com­mence un pro­jet per­son­nel, un nou­veau lan­gage de pro­gram­ma­tion…

  • Promiscuité enzymatique, ou comment gérer l'annotation des enzymes

    Promiscuité enzymatique, ou comment gérer l'annotation des enzymes

    N'importe quel bio­in­for­ma­ti­cien, débu­tant ou confir­mé, s'est confron­té au moins une fois dans sa vie à ce pro­blème : l'annotation d'une séquence. Vous me direz, faciiiiiile ! Il y a désor­mais des tonnes d'outils qui per­mettent, très rapi­de­ment en plus, de trou­ver une fonc­tion pour une séquence ! Alors, déjà, il y a BLAST, Inter­Pro, Pfam, PRIAM, HMMER, ……

  • Software Carpentry ou la transmission de bonnes pratiques en informatique

    Avec l’augmentation de la capa­ci­té des ordi­na­teurs et de la qua­li­té des algo­rithmes, l’informatique prend une place de plus en plus impor­tante dans la vie de tous les jours, mais aus­si dans la recherche. Cela est ren­du aus­si pos­sible grâce à la pro­gram­ma­tion et aux amé­lio­ra­tions des lan­guages, des outils et des pra­tiques. Les déve­lop­peurs sont…

  • Introduction à la structure secondaire des ARN

    Introduction à la structure secondaire des ARN

    Quand j'étais étu­diante en mas­ter, la grande majo­ri­té des cours de struc­ture étaient réser­vés aux pro­téines, ce qui fait que la struc­ture des ARN n'a pas été très déve­lop­pée au cours de mon cur­sus. Du coup, je vous livre ici une par­tie de ce que j'ai appris en stage. Défi­ni­tion 0 : ARN L'ARN (acide ribo­nu­cléique) est…

  • Généralité autour du concept de machine learning à partir d'automate

    Généralité autour du concept de machine learning à partir d'automate

    Pour beau­coup de per­sonnes, le machine lear­ning consiste à apprendre un clas­si­fieur de don­nées. Un exemple d'application prin­ci­pal serait d'être capable de dif­fé­ren­cier de manière auto­ma­tique plu­sieurs varié­tés d'iris selon la taille de leurs pétales. Mais selon moi, le machine lear­ning repré­sente beau­coup plus : c'est une science qui per­met d'expliquer à un ordi­na­teur com­ment réa­li­ser une tâche d'apprentissage…