Dans cet exposé François Rechenmann propose un rapide survol des méthodes algorithmiques utilisées au niveau de l'analyse du génome. On y découvre que l'informatique est à la fois un outil incontournable, puisque seules des méthodes algorithmiques automatiques issus de travaux sur le traitement automatique de texte peuvent analyser les masses, mais aussi que la modélisation elle-même de ces données biologique est informatique. Cet exposé introduit deux contenus, plus détaillés sur le site d')i(nterstices, relatifs aux régions codantes et à l'alignement de séquences.Cet exposé s'est inscrit dans le cadre d'une formation INRIA proposée en juin 2009 et s'adressait aux professeurs des établissements de l'académie de Versailles proposant l'option Informatique et Objets Numériques à leurs classes de seconde pour l'année scolaire 2009-2010.
Mot(s) clés libre(s) : algorithmique, alignement de séquences, analyse statistique, bioinformatique, biologie, dynamique des populations, évolution, génome, phylogénétique, région codante, representation des données, simulation, système dynamique

La séquence de caractères est un des objets que les informaticiens connaissent bien et pour lequel ils ont développé de très nombreux algorithmes. C’est donc très naturellement que l’informatique et les sciences du vivant se sont rencontrées autour de la problématique de l’analyse des séquences génomiques.  
Mot(s) clés libre(s) : bioinformatique

Grâce aux techniques de séquençage de l’ADN, nous avons aujourd’hui les moyens technologiques de connaitre le génome des organismes vivants, le plancton des océans y compris. Mais est-ce si simple ? Comment extraire de l’information biologique de gigantesques masses de données contenant des fragments des génomes des organismes vivants dans les océans ? Comment développer un outil informatique pertinent mais assez simple et rapide pour venir à bout de plusieurs téraoctets de données brutes ? Faisons le point sur un projet algorithmique qui a vu le jour grâce aux données générées par l’expédition Tara Ocean.
Mot(s) clés libre(s) : séquençage ADN, bioinformatique, extraction information, génome, algorithme