VI. Domaines protéiques

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "VI. Domaines protéiques"

Transcription

1 Chapitre 1 Structure des protéines I. Rappels Définitions II. La Protein Data Bank (PDB) III. Angles dièdres et diagramme de ramachandran IV. Structures secondaires V. Structures supersecondaires VI. Domaines protéiques

2 Protéines > 150 résidus => une ou plusieurs unités structurales => domaines protéiques

3 Domaines protéiques = structures compactes indépendantes ou = unités de repliement autonome ou = régions structurellement conservées entre différentes protéines dans tous les cas = structure tertiaire (repliement d'une seule chaîne) Grosses protéines => plusieurs domaines => souvent une fonction précise / domaine Zones de jonction => structures moins compactes => pas de structure ordonnée => potentiellement cible de protéases Duplication et fusion de gènes => répétitions de domaines similaires ou plusieurs domaines à fonction très différentes

4 Exemple de domaines protéiques à fonctions différentes 2 domaines Glyceraldehyde 3 phosphate deshydrogenase

5 Exemple de protéines multi-domaines

6 Niveaux de structuration des domaines

7 Niveaux de structuration des domaines

8 Niveaux de structuration des domaines

9 Niveaux de structuration des domaines

10 4 classes de protéines Tout α Tout β α+β α/β

11 Chapitre 1 Structure des protéines I. Rappels Définitions II. La Protein Data Bank (PDB) III. Angles dièdres et diagramme de ramachandran IV. Structures secondaires V. Structures supersecondaires VI. Domaines protéiques VII. Structures quaternaires

12 Structures quaternaires = arrangement spatial de plusieurs sous-unités Hémoglobine : homotétramère

13

14

15

16 Chapitre 1 Structure des protéines I. Rappels Définitions II. La Protein Data Bank (PDB) III. Angles dièdres et diagramme de ramachandran IV. Structures secondaires V. Structures supersecondaires VI. Domaines protéiques VII. Structures quaternaires VIII. Classification hiérarchique des structures de protéines

17 => Classification hiérarchique des domaines structuraux: Les structures sont découpées en domaines puis regroupées 1. selon leur similarité de séquence 2. selon leur similarité de structure 3. selon leur similarité en composition et organisation des structures secondaires A partir de l'analyse de la PDB => 2 bases de données SCOP et CATH : SCOP : Structural Classification of Proteins CATH : Class Architecture Topology Homology

18 SCOP : Classification manuelle (par inspection visuelle) => informations structurales + informations fonctionnelles Quatre niveaux de classification : 1. Class : composition en structures secondaires similaire 4 classes principales : tout α, tout β, α+β, α/β + 3 classes mineures : protéines multi-domaines protéines membranaires petites protéines + 4 classes ~ artéfactuelles : protéines ayant une faible résolution protéines artificielles Fold : composition en structures supersecondaires similaires 3. Superfamily : l identité de séquence peut être faible mais les structures et les fonctions suggèrent une origine évolutive commune 4. Family : les structures protéiques ont au moins 30% d identité de séquence, ou bien possèdent des fonctions et des structures très similaires.

19 SCOP : Structural Classification of proteins

20 SCOP : Structural Classification of proteins

21 SCOP : Structural Classification of proteins

22 SCOP : Structural Classification of proteins

23 SCOP : Structural Classification of proteins

24 SCOP : Structural Classification of proteins

25 SCOP : Structural Classification of proteins

26 SCOP : Structural Classification of proteins

27

28 CATH : Classification automatique + manuelle (par inspection visuelle) => 3 algorithmes indépendants pour découper les structures en domaines Si les trois méthodes s accordent => découpage automatique Sinon => découpage manuel (47% des cas) Assignation automatique à une classe : Détermination des éléments de structure secondaire => algorithme qui calcule la distance et les angles entre atomes Détermination des distances internes entre deux structures secondaires => structures secondaires représentées par des vecteurs Détermination du nombre de structures secondaires et des contacts entre structures => classification dans l une des quatre classes de CATH (automatique dans 90 % des cas)

29 Niveaux de classification : 1. Class : composition et contacts entre structures secondaires similaires 4 classes principales : tout α, tout β, α&β (= α+β et α/β), few secondary structures 2. Architecture : organisation générale des structures secondaires similaire Cette classification est faite manuellement. 3. Topology : composition en structures supersecondaires similaires Classification automatique par comparaison de structures 4. Homology (homologous superfamily): structures et fonctions très similaires, suggérant un ancêtre commun Classification automatique par comparaison de structures 5. Niveaux supplémentaires S, O, L, I, D : Regroupent les domaines ayant une identité de séquence > 35% (Séquence Family S) > 60% (Niveau O) > 95% (Non identiques L) = 100% (Identiques I) D (Domaines individuels) => algorithme d alignement des séquences

30 CATH : Protein Structure Classification Classe (4) Protéines peu structurées

31 CATH : Protein Structure Classification Classes Architectures

32 CATH : Protein Structure Classification Classes Architectures Topologies

33 CATH : Protein Structure Classification C Classes A Architectures T Topologies H Homologies

34 CATH : Protein Structure Classification C Classes A Architectures T Topologies H Homologies

35 CATH : Protein Structure Classification

36 Comparaison SCOP / CATH Classes principales : SCOP CATH Class : Class (C) : 11 dont 4 majeures 4 dont 3 majeures α, β, α+β, α/β α, β, α&β Architecture (A) Organisation générale : Fold Topology (T) Composition en structures => même repliement global, ± même nb de SSE, supersecondaires : même topologie de connection Notion d'homologie : => ancètre commun Identités de séquence : Superfamily Homology (H) Family Sequence family (S) > 30% > 35%

37 Chapitre 1 Structure des protéines I. Rappels Définitions II. La Protein Data Bank (PDB) III. Angles dièdres et diagramme de ramachandran IV. Structures secondaires V. Structures supersecondaires VI. Domaines protéiques VII. Structures quaternaires VIII. Classification hiérarchique des structures de protéines Chapitre 2 Le repliement des protéines

38 Structure native? FONCTION Comment la séquence de la protéine détermine sa structure 3D? La dernière partie, non encore résolue, du code génétique...

39 Chapitre 1 Structure des protéines Chapitre 2 Le repliement des protéines I. Expérience d'anfinsen

40 Certaines petites protéines adoptent spontanément leur structure native en solution Toute l information nécessaire et suffisante pour leur repliement est contenue dans la séquence primaire de ces protéines La séquence de la protéine code à la fois pour sa structure finale et pour le chemin réactionnel de repliement

41 RiboNucléase (RNase) 124 acides aminés, 4 pont S-S

42 Contre exemples : Insuline in vitro : nécessite le peptide C de la preproprotéine Nécessité d enzymes catalysant la formation des ponts S-S Protéines chaperonnes in vivo

43 Chapitre 1 Structure des protéines Chapitre 2 Le repliement des protéines I. Expérience d'anfinsen II. Facteurs déterminant le repliement des protéines

IMMUNOLOGIE. La spécificité des immunoglobulines et des récepteurs T. Informations scientifiques

IMMUNOLOGIE. La spécificité des immunoglobulines et des récepteurs T. Informations scientifiques IMMUNOLOGIE La spécificité des immunoglobulines et des récepteurs T Informations scientifiques L infection par le VIH entraîne des réactions immunitaires de l organisme qui se traduisent par la production

Plus en détail

Prédiction de la structure d une

Prédiction de la structure d une Prédiction de la structure d une protéine Soluscience Guillaume Chakroun guillaume chakroun@hotmail.com Copyright c 2004 Guillaume Chakroun TABLE DES MATIÈRES Table des matières 1 Les structures protéiques

Plus en détail

Identification de nouveaux membres dans des familles d'interleukines

Identification de nouveaux membres dans des familles d'interleukines Identification de nouveaux membres dans des familles d'interleukines Nicolas Beaume Jérôme Mickolajczak Gérard Ramstein Yannick Jacques 1ère partie : Définition de la problématique Les familles de gènes

Plus en détail

Formavie 2010. 2 Différentes versions du format PDB...3. 3 Les champs dans les fichiers PDB...4. 4 Le champ «ATOM»...5. 6 Limites du format PDB...

Formavie 2010. 2 Différentes versions du format PDB...3. 3 Les champs dans les fichiers PDB...4. 4 Le champ «ATOM»...5. 6 Limites du format PDB... Formavie 2010 Les fichiers PDB Les fichiers PDB contiennent les informations qui vont permettre à des logiciels de visualisation moléculaire (ex : RasTop ou Jmol) d afficher les molécules. Un fichier au

Plus en détail

MABioVis. Bio-informatique et la

MABioVis. Bio-informatique et la MABioVis Modèles et Algorithmes pour la Bio-informatique et la Visualisation Visite ENS Cachan 5 janvier 2011 MABioVis G GUY MELANÇON (PR UFR Maths Info / EPI GRAVITE) (là, maintenant) - MABioVis DAVID

Plus en détail

Charger une structure Comment ouvrir un fichier avec VMD? Comment charger un fichier PDB directement depuis la Protein Data Bank? Comment charger un

Charger une structure Comment ouvrir un fichier avec VMD? Comment charger un fichier PDB directement depuis la Protein Data Bank? Comment charger un Charger une structure Comment ouvrir un fichier avec VMD? Comment charger un fichier PDB directement depuis la Protein Data Bank? Comment charger un fichier restrt de AMBER? Comment charger une trajectoire

Plus en détail

CHAPITRE 3 LA SYNTHESE DES PROTEINES

CHAPITRE 3 LA SYNTHESE DES PROTEINES CHAITRE 3 LA SYNTHESE DES ROTEINES On sait qu un gène détient dans sa séquence nucléotidique, l information permettant la synthèse d un polypeptide. Ce dernier caractérisé par sa séquence d acides aminés

Plus en détail

IFT2255 : Génie logiciel

IFT2255 : Génie logiciel IFT2255 : Génie logiciel Chapitre 6 - Analyse orientée objets Section 1. Introduction à UML Julie Vachon et Houari Sahraoui 6.1. Introduction à UML 1. Vers une approche orientée objet 2. Introduction ti

Plus en détail

La gestion de données dans le cadre d une application de recherche d alignement de séquence : BLAST.

La gestion de données dans le cadre d une application de recherche d alignement de séquence : BLAST. La gestion de données dans le cadre d une application de recherche d alignement de séquence : BLAST. Gaël Le Mahec - p. 1/12 L algorithme BLAST. Basic Local Alignment Search Tool est un algorithme de recherche

Plus en détail

TD de Biochimie 4 : Coloration.

TD de Biochimie 4 : Coloration. TD de Biochimie 4 : Coloration. Synthèse de l expérience 2 Les questions posées durant l expérience 2 Exposé sur les méthodes de coloration des molécules : Générique Spécifique Autres Questions Pourquoi

Plus en détail

Topologie du web - Valentin Bourgoin - http://www.valentinbourgoin.net. Méthodes agiles & SCRUM

Topologie du web - Valentin Bourgoin - http://www.valentinbourgoin.net. Méthodes agiles & SCRUM Méthodes agiles & SCRUM 1/ Pourquoi les méthodes agiles? Définition d une méthode agile. Fondamentaux. Quand les utiliser? 2/ SCRUM En quoi est-ce une méthode agile? Sprints et releases. Le Product Owner.

Plus en détail

La reconnaissance moléculaire: la base du design rationnel Modélisation moléculaire: Introduction Hiver 2006

La reconnaissance moléculaire: la base du design rationnel Modélisation moléculaire: Introduction Hiver 2006 La reconnaissance moléculaire: la base du design rationnel En 1890 Emil Fisher a proposé le modèle "serrure et clé" pour expliquer la façon de fonctionner des systèmes biologiques. Un substrat rentre et

Plus en détail

Semestre 2 Spécialité «Analyse in silico des complexes macromolécules biologiques-médicaments»

Semestre 2 Spécialité «Analyse in silico des complexes macromolécules biologiques-médicaments» Master In silico Drug Design Semestre 2 Spécialité «Analyse in silico des complexes macromolécules biologiques-médicaments» 30NU01IS INITIATION A LA PROGRAMMATION (6 ECTS) Responsables : D. MESTIVIER,

Plus en détail

Cours de Génie Logiciel

Cours de Génie Logiciel Cours de Génie Logiciel Sciences-U Lyon Diagrammes UML (2) http://www.rzo.free.fr Pierre PARREND 1 Avril 2005 Sommaire Les Diagrammes UML Diagrammes de Collaboration Diagrammes d'etats-transitions Diagrammes

Plus en détail

Objectifs. Clustering. Principe. Applications. Applications. Cartes de crédits. Remarques. Biologie, Génomique

Objectifs. Clustering. Principe. Applications. Applications. Cartes de crédits. Remarques. Biologie, Génomique Objectifs Clustering On ne sait pas ce qu on veut trouver : on laisse l algorithme nous proposer un modèle. On pense qu il existe des similarités entre les exemples. Qui se ressemble s assemble p. /55

Plus en détail

Base de données bibliographiques Pubmed-Medline

Base de données bibliographiques Pubmed-Medline Chapitre 1 ; Domaine 1 ; Documentation ; Champs référentiels 1.1.1, 1.1.2 et 1.1.3 Base de données bibliographiques Pubmed-Medline D r Patrick Deschamps,, 30 mai 2007 PLAN C2i métiers de la santé Introduction

Plus en détail

Génétique et génomique Pierre Martin

Génétique et génomique Pierre Martin Génétique et génomique Pierre Martin Principe de la sélections Repérage des animaux intéressants X Accouplements Programmés Sélection des meilleurs mâles pour la diffusion Index diffusés Indexation simultanée

Plus en détail

Talend Technical Note

Talend Technical Note Mars 2011 Page 1 sur 5 Le MDM offre un hub central de contrôle et une vision unique des données maître de l'entreprise, quelles que soient les disparités entre les systèmes source. Il assure que les données

Plus en détail

Partie 1. Addition nucléophile suivie d élimination (A N + E) 1.1. Réactivité électrophile des acides carboxyliques et groupes dérivés

Partie 1. Addition nucléophile suivie d élimination (A N + E) 1.1. Réactivité électrophile des acides carboxyliques et groupes dérivés Molécules et matériaux organiques Partie 1. Addition nucléophile suivie d élimination (A N + E) 1.1. Réactivité électrophile des acides carboxyliques et groupes dérivés bjectifs du chapitre Notions à connaître

Plus en détail

Université de Bangui. Modélisons en UML

Université de Bangui. Modélisons en UML Université de Bangui CRM Modélisons en UML Ce cours a été possible grâce à l initiative d Apollinaire MOLAYE qui m a contacté pour vous faire bénéficier de mes connaissances en nouvelles technologies et

Plus en détail

Séquence 6. Mais ces espèces pour autant ne sont pas identiques et parfois d ailleurs ne se ressemblent pas vraiment.

Séquence 6. Mais ces espèces pour autant ne sont pas identiques et parfois d ailleurs ne se ressemblent pas vraiment. Sommaire Séquence 6 Nous avons vu dans les séances précédentes qu au cours des temps géologiques des espèces différentes se sont succédé, leur apparition et leur disparition étant le résultat de modifications

Plus en détail

EXERCICES : MECANISMES DE L IMMUNITE : pages 406 407 408 409 410

EXERCICES : MECANISMES DE L IMMUNITE : pages 406 407 408 409 410 EXERCICES : MECANISMES DE L IMMUNITE : pages 406 407 408 409 410 EXERCICE 1 PAGE 406 : EXPERIENCES A INTERPRETER Question : rôles respectifs du thymus et de la moelle osseuse dans la production des lymphocytes.

Plus en détail

4D v11 SQL Release 5 (11.5) ADDENDUM

4D v11 SQL Release 5 (11.5) ADDENDUM ADDENDUM Bienvenue dans la release 5 de 4D v11 SQL. Ce document présente les nouveautés et modifications apportées à cette nouvelle version du programme. Prise en charge de nouvelles plates-formes La release

Plus en détail

TP3 Test immunologique et spécificité anticorps - déterminant antigénique

TP3 Test immunologique et spécificité anticorps - déterminant antigénique TP3 Test immunologique et spécificité anticorps - déterminant antigénique Partie 1 : Spécificité d'un anticorps pour un déterminant antigénique du VIH La séropositivité pour le VIH correspond à la présence

Plus en détail

ORACLE PRIMAVERA PORTFOLIO MANAGEMENT

ORACLE PRIMAVERA PORTFOLIO MANAGEMENT ORACLE PRIMAVERA PORTFOLIO MANAGEMENT FONCTIONNALITÉS GESTION DE PORTEFEUILLE Stratégie d approche permettant de sélectionner les investissements les plus rentables et de créer de la valeur Paramètres

Plus en détail

INTRODUCTION À L'ENZYMOLOGIE

INTRODUCTION À L'ENZYMOLOGIE INTRODUCTION À L'ENZYMOLOGIE Les enzymes sont des macromolécules spécialisées qui - catalysent les réactions biologiques - transforment différentes formes d'énergie. Les enzymes diffèrent des catalyseurs

Plus en détail

Nom de l application

Nom de l application Ministère de l Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique Direction Générale des Etudes Technologiques Institut Supérieur des Etudes Technologiques de Gafsa Département Technologies de l Informatique

Plus en détail

Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche

Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche Hamamache Kheddouci Laboratoire d'informatique en Image et Systèmes d'information LIRIS UMR 5205 CNRS/INSA de Lyon/Université Claude Bernard Lyon 1/Université

Plus en détail

MAB Solut. vos projets. MABLife Génopole Campus 1 5 rue Henri Desbruères 91030 Evry Cedex. www.mabsolut.com. intervient à chaque étape de

MAB Solut. vos projets. MABLife Génopole Campus 1 5 rue Henri Desbruères 91030 Evry Cedex. www.mabsolut.com. intervient à chaque étape de Mabsolut-DEF-HI:Mise en page 1 17/11/11 17:45 Page1 le département prestataire de services de MABLife de la conception à la validation MAB Solut intervient à chaque étape de vos projets Création d anticorps

Plus en détail

URBANISME DES SYSTÈMES D INFORMATION

URBANISME DES SYSTÈMES D INFORMATION FAYCAL AYECH GL2. INSAT 2010/2011 INTRODUCTION AUX SYSTÈMES D INFORMATIONS URBANISME DES SYSTÈMES D INFORMATION De l Urbanisme à L Urbanisation des SI Urbanisme : Mise en œuvre des politiques urbaines

Plus en détail

Atelier A7. Audit de la gestion globale des risques : efficacité ou conformité?

Atelier A7. Audit de la gestion globale des risques : efficacité ou conformité? Atelier A7 Audit de la gestion globale des risques : efficacité ou conformité? 1 Intervenants Jean-Pierre Hottin Associé, PWC jean-pierre.hottin@fr.pwc.com Annie Bressac Directeur de l audit et du contrôle

Plus en détail

FEDERATION EUROPEENNE DES FABRICANTS D ALIMENTS COMPOSES EUROPÄISCHER VERBAND DER MISCHFUTTERINDUSTRIE EUROPEAN FEED MANUFACTURERS FEDERATION

FEDERATION EUROPEENNE DES FABRICANTS D ALIMENTS COMPOSES EUROPÄISCHER VERBAND DER MISCHFUTTERINDUSTRIE EUROPEAN FEED MANUFACTURERS FEDERATION FEDERATION EUROPEENNE DES FABRICANTS D ALIMENTS COMPOSES EUROPÄISCHER VERBAND DER MISCHFUTTERINDUSTRIE EUROPEAN FEED MANUFACTURERS FEDERATION Commentaires de la FEFAC sur la proposition de Règlement du

Plus en détail

AGREGATION DE BIOCHIMIE GENIE BIOLOGIQUE

AGREGATION DE BIOCHIMIE GENIE BIOLOGIQUE AGREGATION DE BIOCHIMIE GENIE BIOLOGIQUE CONCOURS EXTERNE Session 2005 TRAVAUX PRATIQUES DE BIOCHIMIE PHYSIOLOGIE ALCOOL ET FOIE L éthanol, psychotrope puissant, est absorbé passivement dans l intestin

Plus en détail

INTÉRÊT DU SCANNER 3D DANS LA MESURE DE L'ANTÉVERSION DES COLS FÉMORAUX

INTÉRÊT DU SCANNER 3D DANS LA MESURE DE L'ANTÉVERSION DES COLS FÉMORAUX INTÉRÊT DU SCANNER 3D DANS LA MESURE DE L'ANTÉVERSION DES COLS FÉMORAUX F. COLAS, R. CARLIER, C. LE BRETON, D. SAFA, D. MOMPOINT, F. ROFFI, E. M. KOCHEIDA, S. MOKHTARI, S. M KAOUAR, C. VALLÉE HÔPITAL RAYMOND

Plus en détail

Spécificités, Applications et Outils

Spécificités, Applications et Outils Spécificités, Applications et Outils Ricco Rakotomalala Université Lumière Lyon 2 Laboratoire ERIC Laboratoire ERIC 1 Ricco Rakotomalala ricco.rakotomalala@univ-lyon2.fr http://chirouble.univ-lyon2.fr/~ricco/data-mining

Plus en détail

L utilisation d un réseau de neurones pour optimiser la gestion d un firewall

L utilisation d un réseau de neurones pour optimiser la gestion d un firewall L utilisation d un réseau de neurones pour optimiser la gestion d un firewall Réza Assadi et Karim Khattar École Polytechnique de Montréal Le 1 mai 2002 Résumé Les réseaux de neurones sont utilisés dans

Plus en détail

1.2 Coordinence. Notion de liaison de coordinence : Cas de NH 3. et NH 4+ , 3 liaisons covalentes + 1 liaison de coordinence.

1.2 Coordinence. Notion de liaison de coordinence : Cas de NH 3. et NH 4+ , 3 liaisons covalentes + 1 liaison de coordinence. Règle de l octet : tendance qu on les atomes à s entourer de 8 électrons dans l édifice moléculaire. Ce n est pas une règle générale. Composés respectant la règle de l octet Composés ne respectant pas

Plus en détail

www.gbo.com/bioscience 1 Culture Cellulaire Microplaques 2 HTS- 3 Immunologie/ HLA 4 Microbiologie/ Bactériologie Containers 5 Tubes/ 6 Pipetage

www.gbo.com/bioscience 1 Culture Cellulaire Microplaques 2 HTS- 3 Immunologie/ HLA 4 Microbiologie/ Bactériologie Containers 5 Tubes/ 6 Pipetage 2 HTS 3 Immunologie / Immunologie Informations Techniques 3 I 2 ELISA 96 Puits 3 I 4 ELISA 96 Puits en Barrettes 3 I 6 en Barrettes de 8 Puits 3 I 7 en Barrettes de 12 Puits 3 I 8 en Barrettes de 16 Puits

Plus en détail

Partie Observer : Ondes et matière CHAP 04-ACT/DOC Analyse spectrale : Spectroscopies IR et RMN

Partie Observer : Ondes et matière CHAP 04-ACT/DOC Analyse spectrale : Spectroscopies IR et RMN Partie Observer : Ondes et matière CHAP 04-ACT/DOC Analyse spectrale : Spectroscopies IR et RMN Objectifs : Exploiter un spectre infrarouge pour déterminer des groupes caractéristiques Relier un spectre

Plus en détail

TRS: Sélection des sous-graphes représentants par l intermédiaire des attributs topologiques et K-medoïdes

TRS: Sélection des sous-graphes représentants par l intermédiaire des attributs topologiques et K-medoïdes TRS: Sélection des sous-graphes représentants par l intermédiaire des attributs topologiques et K-medoïdes Mohamed Moussaoui,Wajdi Dhifli,Sami Zghal,Engelbert Mephu Nguifo FSJEG, Université de Jendouba,

Plus en détail

Intégration de la dimension sémantique dans les réseaux sociaux

Intégration de la dimension sémantique dans les réseaux sociaux Intégration de la dimension sémantique dans les réseaux sociaux Application : systèmes de recommandation Maria Malek LARIS-EISTI maria.malek@eisti.fr 1 Contexte : Recommandation dans les réseaux sociaux

Plus en détail

3. SPÉCIFICATIONS DU LOGICIEL. de l'expression des besoins à la conception. Spécifications fonctionnelles Analyse fonctionnelle et méthodes

3. SPÉCIFICATIONS DU LOGICIEL. de l'expression des besoins à la conception. Spécifications fonctionnelles Analyse fonctionnelle et méthodes PLAN CYCLE DE VIE D'UN LOGICIEL EXPRESSION DES BESOINS SPÉCIFICATIONS DU LOGICIEL CONCEPTION DU LOGICIEL LA PROGRAMMATION TESTS ET MISE AU POINT DOCUMENTATION CONCLUSION C.Crochepeyre Génie Logiciel Diapason

Plus en détail

Cycle de Découverte n 1 VISUALISER Créer la prochaine application innovante

Cycle de Découverte n 1 VISUALISER Créer la prochaine application innovante Cycle de Découverte n 1 VISUALISER Créer la prochaine application innovante 1 Data Driven Summit 2014 Paris Mardi 18 novembre Visualisation efficace du Big Data Bonne pratique de l expérience utilisateur

Plus en détail

Extraction d information des bases de séquences biologiques avec R

Extraction d information des bases de séquences biologiques avec R Extraction d information des bases de séquences biologiques avec R 21 novembre 2006 Résumé Le module seqinr fournit des fonctions pour extraire et manipuler des séquences d intérêt (nucléotidiques et protéiques)

Plus en détail

Programmation sous QT

Programmation sous QT SN IR 1 2014-2015 Développement logiciel Programmation Objet Programmation sous QT Projet Alarme Domestique ~ TD n 6~ Conception et Tests Unitaires Date : mars 2015 Version : 3.2 Référence : TD6 Conception

Plus en détail

ULBI 101 Biologie Cellulaire L1. Le Système Membranaire Interne

ULBI 101 Biologie Cellulaire L1. Le Système Membranaire Interne ULBI 101 Biologie Cellulaire L1 Le Système Membranaire Interne De la nécessité d un SMI Le volume augmente comme le cube de la dimension linéaire, alors que la surface n'est augmentée que du carré Une

Plus en détail

PROGRAMME DU CONCOURS DE RÉDACTEUR INFORMATICIEN

PROGRAMME DU CONCOURS DE RÉDACTEUR INFORMATICIEN PROGRAMME DU CONCOURS DE RÉDACTEUR INFORMATICIEN 1. DÉVELOPPEMENT D'APPLICATION (CONCEPTEUR ANALYSTE) 1.1 ARCHITECTURE MATÉRIELLE DU SYSTÈME INFORMATIQUE 1.1.1 Architecture d'un ordinateur Processeur,

Plus en détail

Vérifier la qualité de vos applications logicielle de manière continue

Vérifier la qualité de vos applications logicielle de manière continue IBM Software Group Vérifier la qualité de vos applications logicielle de manière continue Arnaud Bouzy Kamel Moulaoui 2004 IBM Corporation Agenda Analyse de code Test Fonctionnel Test de Performance Questions

Plus en détail

Plus courts chemins, programmation dynamique

Plus courts chemins, programmation dynamique 1 Plus courts chemins, programmation dynamique 1. Plus courts chemins à partir d un sommet 2. Plus courts chemins entre tous les sommets 3. Semi-anneau 4. Programmation dynamique 5. Applications à la bio-informatique

Plus en détail

6 - Le système de gestion de fichiers F. Boyer, UJF-Laboratoire Lig, Fabienne.Boyer@imag.fr

6 - Le système de gestion de fichiers F. Boyer, UJF-Laboratoire Lig, Fabienne.Boyer@imag.fr 6 - Le système de gestion de fichiers F. Boyer, UJF-Laboratoire Lig, Fabienne.Boyer@imag.fr Interface d un SGF Implémentation d un SGF Gestion de la correspondance entre la structure logique et la structure

Plus en détail

Perl Orienté Objet BioPerl There is more than one way to do it

Perl Orienté Objet BioPerl There is more than one way to do it Perl Orienté Objet BioPerl There is more than one way to do it Bérénice Batut, berenice.batut@udamail.fr DUT Génie Biologique Option Bioinformatique Année 2014-2015 Perl Orienté Objet - BioPerl Rappels

Plus en détail

Panneau solaire ALDEN

Panneau solaire ALDEN SOMMAIRE 1. Présentation... 1.1. Mise en situation... 1.2. Analyse du besoin... 4 1.. Problématique... 4 1.4. Expression du besoin... 5 1.5. Validation du besoin... 5 2. Analyse fonctionnelle... 2.1. Définition

Plus en détail

Les OGM. 5 décembre 2008. Nicole Mounier

Les OGM. 5 décembre 2008. Nicole Mounier Les OGM 5 décembre 2008 Nicole Mounier Université Claude Bernard Lyon 1 CGMC, bâtiment Gregor Mendel 43, boulevard du 11 Novembre 1918 69622 Villeurbanne Cedex OGM Organismes Génétiquement Modifiés Transfert

Plus en détail

Comparaison de trois techniques de modélisation de processus: ADONIS, OSSAD et UML

Comparaison de trois techniques de modélisation de processus: ADONIS, OSSAD et UML Olivier Glassey Jean-Loup Chappelet Comparaison de trois techniques de modélisation de processus: ADONIS, OSSAD et UML Working paper de l'idheap 14/2002 UER: Management public / Systèmes d'information

Plus en détail

Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche

Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche Hamamache Kheddouci http://liris.cnrs.fr/hamamache.kheddouci Laboratoire d'informatique en Image et Systèmes d'information LIRIS UMR 5205 CNRS/INSA de

Plus en détail

Sciences de la vie et de la Terre

Sciences de la vie et de la Terre Sciences de la vie et de la Terre Thème 2 B Enjeux planétaires contemporains - La plante domestiquée Table des matières 1 : La plante cultivée : le Maïs...Erreur! Signet non défini. 2 : Les variétés de

Plus en détail

Analyse,, Conception des Systèmes Informatiques

Analyse,, Conception des Systèmes Informatiques Analyse,, Conception des Systèmes Informatiques Méthode Analyse Conception Introduction à UML Génie logiciel Définition «Ensemble de méthodes, techniques et outils pour la production et la maintenance

Plus en détail

5.5.5 Exemple d un essai immunologique

5.5.5 Exemple d un essai immunologique 5.5.5 Exemple d un essai immunologique Test de grossesse Test en forme de bâtonnet destiné à mettre en évidence l'hormone spécifique de la grossesse, la gonadotrophine chorionique humaine (hcg), une glycoprotéine.

Plus en détail

Le génie logiciel. maintenance de logiciels.

Le génie logiciel. maintenance de logiciels. Le génie logiciel Définition de l IEEE (IEEE 1990): L application d une approche systématique, disciplinée et quantifiable pour le développement, l opération et la maintenance de logiciels. Introduction

Plus en détail

EP60.92 Projet d application pluridisciplinaire La chasse aux trésors 2011-2012

EP60.92 Projet d application pluridisciplinaire La chasse aux trésors 2011-2012 EP60.92 Projet d application pluridisciplinaire La chasse aux trésors 2011-2012 I. Objectifs Mettre en œuvre les compétences acquises ou en cours d acquisition en: o Modélisation UML, Réseau, Base de données,

Plus en détail

Contributions à l expérimentation sur les systèmes distribués de grande taille

Contributions à l expérimentation sur les systèmes distribués de grande taille Contributions à l expérimentation sur les systèmes distribués de grande taille Lucas Nussbaum Soutenance de thèse 4 décembre 2008 Lucas Nussbaum Expérimentation sur les systèmes distribués 1 / 49 Contexte

Plus en détail

La technologie Java Card TM

La technologie Java Card TM Présentation interne au CESTI La technologie Java Card TM sauveron@labri.u-bordeaux.fr http://dept-info.labri.u-bordeaux.fr/~sauveron 8 novembre 2002 Plan Qu est ce que Java Card? Historique Les avantages

Plus en détail

REQUEA. v 1.0.0 PD 20 mars 2008. Mouvements d arrivée / départ de personnels Description produit

REQUEA. v 1.0.0 PD 20 mars 2008. Mouvements d arrivée / départ de personnels Description produit v 1.0.0 PD 20 mars 2008 Mouvements d arrivée / départ de personnels Description produit Fonctionnalités L application Gestion des mouvements d arrivée / départ de Requea permet la gestion collaborative

Plus en détail

Principe et règles d audit

Principe et règles d audit CHAPITRE 2 Principe et règles d audit 2.1. Principe d audit Le principe et les règles d audit suivent logiquement l exposé précédent. D abord, comme dans toute branche de l activité d une entreprise, l

Plus en détail

Développement itératif, évolutif et agile

Développement itératif, évolutif et agile Document Développement itératif, évolutif et agile Auteur Nicoleta SERGI Version 1.0 Date de sortie 23/11/2007 1. Processus Unifié Développement itératif, évolutif et agile Contrairement au cycle de vie

Plus en détail

TD DOSAGE DE PROTEINES ET ELECTROPHORESE : PARTIE THÉORIQUE BST1 SVT

TD DOSAGE DE PROTEINES ET ELECTROPHORESE : PARTIE THÉORIQUE BST1 SVT TD DOSAGE DE PROTEINES ET ELECTROPHORESE : PARTIE THÉORIQUE BST1 SVT Daniela LENER IBMC Texte conseillé pour consultation : Biochimie, Voet & Voet, ed. De Boeck. Dosage des protéines Pendant une purification

Plus en détail

SQL Server 2012 et SQL Server 2014

SQL Server 2012 et SQL Server 2014 SQL Server 2012 et SQL Server 2014 Principales fonctions SQL Server 2012 est le système de gestion de base de données de Microsoft. Il intègre un moteur relationnel, un outil d extraction et de transformation

Plus en détail

Etude MAPT (Multidomain Alzheimer Preventive Trial)

Etude MAPT (Multidomain Alzheimer Preventive Trial) Etude MAPT (Multidomain Alzheimer Preventive Trial) F Portet CMRR CHU de Montpellier (J Touchon) et Inserm U 888 Promoteur : CHU Toulouse (B Vellas) MAPT : objectif principal évaluer l efficacité d une

Plus en détail

Master Informatique Aix-Marseille Université

Master Informatique Aix-Marseille Université Aix-Marseille Université http://masterinfo.univ-mrs.fr/ Département Informatique et Interactions UFR Sciences Laboratoire d Informatique Fondamentale Laboratoire des Sciences de l Information et des Systèmes

Plus en détail

Mise en place Active Directory / DHCP / DNS

Mise en place Active Directory / DHCP / DNS Mise en place Active Directory / DHCP / DNS Guillaume Genteuil Période : 2014 Contexte : L entreprise Diamond Info localisé en Martinique possède une cinquantaine de salariés. Basé sur une infrastructure

Plus en détail

PLAN DE CLASSIFICATION UNIFORME DES DOCUMENTS DU MSSS

PLAN DE CLASSIFICATION UNIFORME DES DOCUMENTS DU MSSS PLAN DE CLASSIFICATION UNIFORME DES DOCUMENTS DU MSSS Février 2011 Édition produite par : Le Service de l accès à l information et des ressources documentaires du ministère de la Santé et des Services

Plus en détail

Créer un référentiel client grâce à Talend MDM

Créer un référentiel client grâce à Talend MDM Créer un référentiel client grâce à Talend MDM Christophe Toum Product Manager Talend Connect 9 octobre 2014 Talend 2014 1 Sommaire Connaissez-vous vos clients? MDM et réconciliation des données Le processus

Plus en détail

INF6304 Interfaces Intelligentes

INF6304 Interfaces Intelligentes INF6304 Interfaces Intelligentes filtres collaboratifs 1/42 INF6304 Interfaces Intelligentes Systèmes de recommandations, Approches filtres collaboratifs Michel C. Desmarais Génie informatique et génie

Plus en détail

Parcours en deuxième année

Parcours en deuxième année Parcours en deuxième année Unités d Enseignement (UE) ECTS Ingénierie des réseaux haut 4 débit Sécurité des réseaux et 4 télécoms Réseaux mobiles et sans fil 4 Réseaux télécoms et 4 convergence IP Infrastructure

Plus en détail

Introduction aux bases de données: application en biologie

Introduction aux bases de données: application en biologie Introduction aux bases de données: application en biologie D. Puthier 1 1 ERM206/Technologies Avancées pour le Génome et la Clinique, http://tagc.univ-mrs.fr/staff/puthier, puthier@tagc.univ-mrs.fr ESIL,

Plus en détail

PROJET D'INFORMATIQUE I IFT 592 PROJET EN SYSTÈMES INTELLIGENTS IFT-593 POKUS. Système d aide au poker. Travail présenté à M.

PROJET D'INFORMATIQUE I IFT 592 PROJET EN SYSTÈMES INTELLIGENTS IFT-593 POKUS. Système d aide au poker. Travail présenté à M. PROJET D'INFORMATIQUE I IFT 592 PROJET EN SYSTÈMES INTELLIGENTS IFT-593 POKUS Système d aide au poker Travail présenté à M. Shengrui Wang Par Marc-Alexandre Côté-Harnois 07 166 997 Julien Filion 07 177

Plus en détail

ProxiLens : Exploration interactive de données multidimensionnelles à partir de leur projection

ProxiLens : Exploration interactive de données multidimensionnelles à partir de leur projection ProxiLens : Exploration interactive de données multidimensionnelles à partir de leur projection Nicolas HEULOT (CEA LIST) Michaël AUPETIT (CEA LIST) Jean-Daniel FEKETE (INRIA Saclay) Journées Big Data

Plus en détail

Optimisation de la compression fractale D images basée sur les réseaux de neurones

Optimisation de la compression fractale D images basée sur les réseaux de neurones Optimisation de la compression fractale D images basée sur les réseaux de neurones D r BOUKELIF Aoued Communication Networks,Architectures and Mutimedia laboratory University of S.B.A aoued@hotmail.com

Plus en détail

Déroulement d un projet en DATA MINING, préparation et analyse des données. Walid AYADI

Déroulement d un projet en DATA MINING, préparation et analyse des données. Walid AYADI 1 Déroulement d un projet en DATA MINING, préparation et analyse des données Walid AYADI 2 Les étapes d un projet Choix du sujet - Définition des objectifs Inventaire des données existantes Collecte, nettoyage

Plus en détail

Multivac Vision System (MVS) : Détection visuelle d objets et inspection qualité. * Le meilleur de l emballage

Multivac Vision System (MVS) : Détection visuelle d objets et inspection qualité. * Le meilleur de l emballage Multivac Vision System (MVS) : Détection visuelle d objets et inspection qualité * * Le meilleur de l emballage MVS Composants Domaines d application Données techniques Automatisation efficace de la production

Plus en détail

Fonctionnement des Marchés électriques, Distribution, Energies renouvelables E N E R G I E 2 0 0 8

Fonctionnement des Marchés électriques, Distribution, Energies renouvelables E N E R G I E 2 0 0 8 Sart-Tilman B28 Université de Liège Cours ELEC0018-1 Fonctionnement des Marchés électriques, Distribution, Energies renouvelables Ce cours sur le fonctionnement des marchés énergétiques est ouvert aux

Plus en détail

Conception, architecture et urbanisation des systèmes d information

Conception, architecture et urbanisation des systèmes d information Conception, architecture et urbanisation des systèmes d information S. Servigne Maître de Conférences, LIRIS, INSA-Lyon, F-69621 Villeurbanne Cedex e-mail: sylvie.servigne@insa-lyon.fr 1. Introduction

Plus en détail

Algorithmique répartie

Algorithmique répartie Université Joseph Fourier 23/04/2014 Outline 1 2 Types de communication message envoyé à un groupe de processus Broadcast (diffusion) message envoyé à tous les processus du systèmes Unicast message envoyé

Plus en détail

Diagrammes de Package, de déploiement et de composants UML

Diagrammes de Package, de déploiement et de composants UML labsticc.univ-brest.fr/pages_perso/babau/ Diagrammes de Package, de déploiement et de composants UML Jean-Philippe Babau Département Informatique, UFR Sciences, Laboratoire Lab-STICC 2 1 Plan Description

Plus en détail

Sciences de Gestion Spécialité : SYSTÈMES D INFORMATION DE GESTION

Sciences de Gestion Spécialité : SYSTÈMES D INFORMATION DE GESTION Sciences de Gestion Spécialité : SYSTÈMES D INFORMATION DE GESTION Classe de terminale de la série Sciences et Technologie du Management et de la Gestion Préambule Présentation Les technologies de l information

Plus en détail

basée sur le cours de Bertrand Legal, maître de conférences à l ENSEIRB www.enseirb.fr/~legal Olivier Augereau Formation UML

basée sur le cours de Bertrand Legal, maître de conférences à l ENSEIRB www.enseirb.fr/~legal Olivier Augereau Formation UML basée sur le cours de Bertrand Legal, maître de conférences à l ENSEIRB www.enseirb.fr/~legal Olivier Augereau Formation UML http://olivier-augereau.com Sommaire Introduction I) Les bases II) Les diagrammes

Plus en détail

Bases de données des mutations

Bases de données des mutations Bases de données des mutations CFMDB CFTR2 CFTR-France / Registre Corinne THEZE, Corinne BAREIL Laboratoire de génétique moléculaire Montpellier Atelier Muco, Lille, 25-27 septembre 2014 Accès libre http://www.genet.sickkids.on.ca/app

Plus en détail

Respiration Mitochondriale

Respiration Mitochondriale Université Pierre et Marie Curie Respiration Mitochondriale Objectifs au cours de Révisions Biochimie PCEM2 Révisions Biochimie Métabolique 2004-2005 Pr. A. Raisonnier (alain.raisonnier@upmc.fr) Mise à

Plus en détail

Bibliographie Introduction à la bioinformatique

Bibliographie Introduction à la bioinformatique Bibliographie Introduction à la bioinformatique 5. Les bases de données biologiques, SQL et la programmation Python/C++ Zvelebil et Baum, Understanding bioinformatics Beighley, Head First SQL Chari, A

Plus en détail

Analyse Sémantique de Nuages de Points 3D et d Images dans les Milieux Urbains

Analyse Sémantique de Nuages de Points 3D et d Images dans les Milieux Urbains Analyse Sémantique de Nuages de Points 3D et d Images dans les Milieux Urbains Andrés Felipe SERNA MORALES Directrice de thèse: Beatriz MARCOTEGUI ITURMENDI serna@cmm.ensmp.fr MINES ParisTech, Mathématiques

Plus en détail

Semarchy Convergence for MDM La Plate-Forme MDM Évolutionnaire

Semarchy Convergence for MDM La Plate-Forme MDM Évolutionnaire FICHE PRODUIT Semarchy Convergence for MDM La Plate-Forme MDM Évolutionnaire BENEFICES POUR LES DSI Réussir les projets de gouvernance dans les délais et les budgets Démarrer de manière tactique tout en

Plus en détail

Modélisation des données

Modélisation des données Modélisation des données Le modèle Entité/Association Le MCD ou modèle Entité/Association est un modèle chargé de représenter sous forme graphique les informations manipulées par le système (l entreprise)

Plus en détail

APPROCHE PAR COMPÉTENCES

APPROCHE PAR COMPÉTENCES APPROCHE PAR COMPÉTENCES GUIDE D ÉLABORATION DES ACTIVITÉS D APPRENTISSAGE Phase I Élaboration du programme d études local Louise Savard Conseillère pédagogique Hiver 2004 Table des matières 1. PROCÉDURE

Plus en détail

UML (Paquetage) Unified Modeling Language

UML (Paquetage) Unified Modeling Language UML (Paquetage) Unified Modeling Language Sommaire Introduction Objectifs Paquetage Espace de nommage d un paquetage Dépendances entre paquetages 2 Notion introduite véritablement par UML car superficiellement

Plus en détail

Semarchy Convergence for Data Integration La Plate-Forme d Intégration pour le MDM Évolutionnaire

Semarchy Convergence for Data Integration La Plate-Forme d Intégration pour le MDM Évolutionnaire FICHE PRODUIT Semarchy Convergence for Data Integration La Plate-Forme d Intégration pour le MDM Évolutionnaire BENEFICES Des projets réussis dans les délais et les budgets La bonne donnée disponible au

Plus en détail

Gestion des risques liés aux systèmes d'information, dispositif global de gestion des risques, audit. Quelles synergies?

Gestion des risques liés aux systèmes d'information, dispositif global de gestion des risques, audit. Quelles synergies? Gestion des risques liés aux systèmes d'information, dispositif global de gestion des risques, audit. Quelles synergies? gil.delille@forum-des-competences.org Agenda Les enjeux liés aux systèmes d information

Plus en détail

Reconstruction de bâtiments en 3D à partir de nuages de points LIDAR

Reconstruction de bâtiments en 3D à partir de nuages de points LIDAR Reconstruction de bâtiments en 3D à partir de nuages de points LIDAR Mickaël Bergem 25 juin 2014 Maillages et applications 1 Table des matières Introduction 3 1 La modélisation numérique de milieux urbains

Plus en détail

Semestre 1. Objectifs Approfondissement de l environnement Java et de son interface de programmation d applications : réseaux, et processus.

Semestre 1. Objectifs Approfondissement de l environnement Java et de son interface de programmation d applications : réseaux, et processus. Programmation Java avancée (3 ECTS 36h) Semestre 1 Approfondissement de l environnement Java et de son interface de programmation d applications : réseaux, et processus. Introduction. Rappels des concepts

Plus en détail