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Mohammad Reza Naghdi : INRS
L’importance des ARN noncodants (ARNnc) dans la régulation des gènes nous a motivé à développer des outils bioinformatiques afin de poursuivre la découverte de novo d’ARNnc. Trouver de nouveaux ARNnc est problématique car cela requiert de trouver des structures conservées à travers les immenses banques de séquences publiques. Premièrement, il est difficile de trouver et d’extraire de nombreuses séquences intergéniques pour des gènes ayant une activité particulière à partir de bases de données génomiques. Deuxièmement, le temps de calcul pour la prédiction de structure secondaire d’ARNnc augmente d’une façon exponentielle à l’échelle génomique. Récemment, plusieurs logiciels de prédiction de structure secondaire conservée d’ARN ont été développés, mais la plupart sont limités au nombre des séquences et par conséquent ces logiciels n’arrivent pas à faire une prédiction de structure secondaire à l’échelle génomique. C’est ainsi que nous présentons un pipeline destiné à aider à trouver et extraire facilement des séquences intergéniques chez les procaryotes et ensuite faire une prédiction secondaire sur ces séquences avec un temps de calcul linaire. Nous allons ensuite montrer comment choisir et analyser les meilleurs candidats prédits pour la structure secondaire d’ARN et finalement comment les valider expérimentalement par la méthode de in-line probing.
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