Bioinformatique

tous les compartiments de l’œuf, y compris la coquille, dont un quart environ est supposé œuvrer dans la destruction des bactéries pathogènes qui peuvent attaquer l’œuf. On appelle ce type de protéines des protéines antimicrobiennes. Une étude bioinformatique a permis de déterminer la présence de sites actifs, intervenant dans la destruction des bactéries dans 219 protéines de l’œuf, sur les 1174 identifiées à ce jour. Elles sont présentent dans les différentes partie de l’œuf, et sont principalement

d'un schéma de développement "translationnel". 3 Sources : IMS Health 4 Notons que les domaines suivants ne relèvent pas de l’Institut des technologies pour la santé : radiobiologie, biologie des systèmes, biologie structurale, la bioinformatique et les problèmes sanitaires liés à la radiothérapie (traités par un comité de suivi ad hoc) Orientations Stratégiques 4 Technologies pour la santé Le domaine de la chirurgie, techniques interventionnelles et assistance au patient et à

de longue date que certains acides aminés favorisent la formation d'une structure secondaire plutôt qu'une autre[4]. Par exemple, la proline et la glycine ont une très faible propension a former des hélices α. En fait, de nombreuses méthodes bioinformatiques de prédiction de la structure tertiaire utilisent uniquement la séquence des protéines pour réaliser leurs prédictions. d. la structure quaternaire des protéines regroupe l'association d'au moins deux chaînes polypeptidiques - identiques ou

ces protozoaires, Tetrahymena, est souvent utilisé puis qu’il se développe facilement dans un milieu peu coûteux et possède un temps de génération court. Il est aussi bien connu au niveau biologique ( Elliott, 1973 ). Suite à des recherches bioinformatiques dans différentes bases de données nous avons détecté la présence de deux pyrophosphatases membranaire dans le génome des protozaires T.Thermophila et T.Pyriformis. D’où notre motivation à mener se travail dans l’objectif d’identifier et caractériser

Marie Curie (Institut de minéralogie et de Physique des Milieux Condensés), Université d'Arizona (Scientific Data Management Lab.) et Translational Genomics Research Institute (Pharmaceutical Genomics Division) * RPBS (Ressource Parisienne en Bioinformatique Structurale)

particulièrement M. Sanchez Perez, mon superviseur et responsable du laboratoire Plant research international, pour m’avoir guidé et conseillé tout au long du stage. Je tiens à remercier M. Nijveen, mon maître de stage, docteur et chercheur en bioinformatique, qui m’a permis de réaliser ce stage au sein de ce laboratoire. Je remercie également Wei Chen, étudiant de fin de master, qui m’a apporté toutes les informations dont j’avais besoin pour continuer son projet de fin d’étude. Enfin, je remercie

à haut débit, que ce soi pour le phénotypage que pour le génotypage. Ces procédés seront combinés aux progrès effectués dans d’autres domaines de la génétique et intégreront les différentes disciplines dont l’utilisation est facilitée par la bioinformatique, ainsi que les technologies de génomique à haut-débit. La SAM va progressivement évoluer vers une stratégie globale de sélection connues sous le nom de sélection « génomique assistée ». La sélection conventionnelle restera tout de même vitale

Dynamiques (équipe dans laquelle j’ai effectué mon stage et qui sera plus longuement décrite par la suite) – MOSEL : Méthodes formelles et applications – TRIO : Temps Réel et InterOpérabilité Modèles et algorithmes pour les sciences du vivant En bioinformatique, un des objectifs de recherche est dexpliquer comment les composants dun système biologique interagissent pour assurer une certaine fonction ; un modèle informatique permet danalyser, de simuler et à terme de prédire le comportement dun système

modèles de trajectoires ? Sur la base des données présentées ci-dessus, nous avons construit des matrices de distances entre trajectoires familiales individuelles en utilisant l’optimal matching, une technique d’analyse des séquences issue de la bioinformatique et appliquée depuis une quinzaine d’années aux parcours de vie (Abbott & Hrycak, 1990; Abbott & Tsay, 2000); une analyse de classification s’est ensuite greffée sur ces distances. Nous commencerons par décrire les trajectoires de cohabitation

Vergne (2008), Abadi & Vergne (2009b,a)) – Les méthodes de classification pour le DNA Barcoding (voir David et al. (2011)) – Analyse des données omiques à haut-débit Il enseigne dans les filières de biologie (L3 Biologie, M1 Biologie-Santé, M2 Bioinformatique) : plusieurs de ses enseignements sont en rapport avec le sujet de sa recherche. Il est menbre de la commission de bibliothèque (commission consultative concernant les abonnements aux revues scientifiques). 3.2.1 Ses études et sa formation