base de données biologiques

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Une approche hybride pour une intégration sémantique des données biologiques de Pseudomonas

Une approche hybride pour une intégration sémantique des données biologiques de Pseudomonas

Les deux dernières approches, la construction d’un entrepôt de données ou l’intégration de données virtuelle à l’aide de vues ont besoin toutes les deux d’un modèle de données* commun afin de représenter les données extraites des sources locales. La démarche de création d’un entrepôt de donnés consiste à traduire massivement les données extraites des sources locales, afin de les rendre compatibles avec le modèle de données proposé à l’utilisateur. Cette adaptation des données présente un certain nombre d’inconvénients, tels que l’espace nécessaire au stockage et la mise à jour qui est très couteuse en temps et en trafic sur le réseau. Le système offre généralement un langage de requêtes qui permet d’appliquer des opérateurs d’extraction de données pour vérifier des hypothèses, ou bien réaliser des expérimentations in silico. Hammer et Schneider (Hammer J and Schneider M, 2003) vont jusqu’à préconiser la mise en place d’une seule et gigantesque base de données biologiques. Cette proposition s’apparente à de la science-fiction : l’espace physique occupé serait trop important, tant par les données que la conservation de leur traçabilité. Et les phases de mises à jour occuperaient la majorité du temps de fonctionnement du système.
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Modélisation des données biologiques - Bio-informatique (2)

Modélisation des données biologiques - Bio-informatique (2)

février 2002 la base EMBL contenait environ 17 milliards de nucléotides. À côté de ces bases généralistes, multi-espèces, redon- dantes et de qualité variable, de très nombreuses bases de données spécialisées se sont développées (Tableau I). La plus célèbre est sans aucun doute SwissProt qui contient plus de 100 000 protéines traduites d’EMBL, expertisées et réannotées manuellement. Beaucoup de banques spécialisées sont dédiées à une espèce ou un sous-ensemble d’espèces, telles que GenoList à l’Institut Pasteur pour les bactéries E. coli, B. subtilis, M. tubercu- losis, M. leprae et H. pylori, Cyanobase pour la cyano- bactérie Synechosystis, ou TAIR pour la plante A. thaliana. Outre un ensemble vérifié et non redondant de séquences, elles recueillent des annotations remises à jour en cas d’erreurs détectées ultérieurement. D’autres rassemblent des annotations complémentaires qu’elles relient aux séquences contenues dans les banques. C’est par exemple le cas de FlyBase pour la drosophile D. mela- nogaster, MGD pour la souris ou encore GDB pour l’hom- me. Enfin, d’autres bases sont thématiquement spéciali- sées. Par exemple, la base EPD (eukaryotic promoter database) rassemble les séquences de promoteurs euca- ryotes, et les bases INTERPRO et eMOTIF décrivent des motifs et des profils de familles de protéines.
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Classements consensuels de données biologiques massives

Classements consensuels de données biologiques massives

Ces portails tirent profit de la complémentarité des bases de données et de l’abondance des données en exploitant des références établies entre elles à deux niveaux. Premièrement, des références croisées sont établies entre entités de bases de données différentes. Ainsi, tel qu’illustré par l’extrait d’une fiche d’une base de données génétique en figure 1, la fiche d’un gène codant une protéine con- tient un lien vers l’entrée correspondant à cette protéine au sein d’une base de données protéique. Deuxièmement, les éléments d’une même base de données peuvent être connectés entre eux grâce à des algorithmes. Par exemple, en con- sultant une séquence nucléotidique, on a la possibilité de retrouver celles qui lui "ressemblent". De la même manière, à partir d’un article, on peut trouver d’autres articles provenant de la même base de données portant sur le "même" sujet grâce à une étude sémantique des entrées (mots en commun, fréquence et proximité de ces mots, ...). Lorsqu’un utilisateur interroge une base de données avec un mot-clé, une analyse de texte est également à l’oeuvre : le mot-clé est recherché dans les différentes entrées de la base permettant un tri par pertinence. Par exemple, interroger la base de données Gene du NCBI [31] avec pour mot-clé un nom de maladie permet d’établir des associations gènes-maladies.
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Analyse d'une base de données sur le sommeil

Analyse d'une base de données sur le sommeil

Figure 2 : Hypnogramme représentant les différents cycles au cours de la nuit 1.4 Contexte et objectif Le service des troubles du sommeil dispose d'une exceptionnelle base de données clinique sur le sommeil, initiée à l'époque par le Professeur KRIEGER. Cette base comprend maintenant des observations portant sur plusieurs milliers de patients, sur chacun desquels ont été enregistrés plus d'une centaine de données, répétées ou non. Après une assimilation et une compréhension de la base de données et des différentes connaissances biologiques, le projet consiste à utiliser cette base pour rechercher les corrélations entre les variables décrivant le sommeil et ses pathologies, celles-ci pouvant être considérées suivant les cas, soit comme des causes, soit comme des conséquences des anomalies du sommeil. Pour tenir compte des colinéarités entre variables au sein d'un même groupe on utilisera la méthode PLS. Le logiciel utilisé pour le traitement statistique est Statistica.
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[PDF] Base de données relationnelle Access concepts de base - Cours Access

[PDF] Base de données relationnelle Access concepts de base - Cours Access

Le problème est élégamment résolu par le champ EstDetruit. Cocher sur un éventuel bouton Supprimer ne fait rien d'autre que mettre la valeur "Vrai" dans ce champ sans pour autant supprimer l'enregistrement. Le contenu de la base de données reste intact. Il est ensuite très facile de faire des requêtes qui ne sélectionnent que les enregistrements qui ne sont pas détruits. Il est aussi très facile de "ressusciter" un client ou de défaire un effacement accidentel en remettant le champ EstDetruit à la valeur "Faux". Et, en fin de compte, il suffit de quelques requêtes pour purger physiquement la base de données des enregistrements marqués "détruits".
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[PDF] Formation détaillé sur les base de données relationnelles - Cours base de donnée

[PDF] Formation détaillé sur les base de données relationnelles - Cours base de donnée

Soit le numéro de sécurité sociale la clé primaire d'une table d'une BD centrale dont les données sont exploitées par d'autres tables d'autres BD qui viennent "piocher" dans cette BD pour leurs propres usages, sans que la BD centrale ne connaisse ses "clients". Soit une erreur dans la saisie d'un numéro de sécurité sociale dans la BD centrale, si ce numéro est corrigé, il faudrait (ce qui n'est pas possible dans notre cas) impérativement en avertir toutes les bases utilisatrices pour qu'elles mettent à jour leurs références.

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Étude et réalisation de capteurs biologiques à base d'effets plasmoniques et fabriqués sur silicium

Étude et réalisation de capteurs biologiques à base d'effets plasmoniques et fabriqués sur silicium

et un substrat métallique. La cartographie de champ montre le profil exponentiel en surface du capteur [16], b) un anneau résonant double slot : le mode hybride est créé entre le métal Ag et le Si. La distribution de champ dans la section de l’anneau montre le fort confinement dans le liquide [22]. _________________________ 175 Figure R1.12 Exemple de la géométrie d’un résonateur en anneau et de sa transmission _____________ 180 Figure R1.13 a) Schéma de la coupe transversale du guide d’onde et de la distribution de la puissance lumineuse calculée par l’outil de calcul de modes (W = 300nm, h = 600 nm, gap = 300 nm). b) Schéma du dispositif en 3D avec les interactions biologiques. Le rayon de courbure des virages est de 20µm, assez grands pour considérer les pertes nulles dans ces zones. ____________________________________________________________ 182 Figure R1.14 Processus d’optimisation des paramètres géométriques selon les besoins de performances. __ 183 Figure R1.15 Etapes de fabrication du proceed Lift off illustrées par des images prises en salle blanche durant la réalisation. a) dépot de la résine à la tournette, b) Lithographie électronique c) image d’un échantillon après le développement. Les papillons trapézoidaux représentent les trous dans la résine. d) Evaporation du metal par canon à electron Leybold, e) Lift off dans le mixer RotoMix type 48200 où l’échantillon est immergé dans l’acétone, f) Echantillon en fin de procédé. ____________________________________________________ 185 Figure R1.16 a) Vue en coupe du guide de Nitrure de Silicium. b) Différence entre couplage par réseau de diffraction et couplage par la tranche c) Schéma du montage optique. ______________________________ 187 Figure R1.17 Banc de caractérisation a) Synoptique du banc de caractérisation b) Schéma du banc de
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Conception, synthèse et applications biologiques d’inhibiteurs de biofilms à base d’imidazole et de benzimidazole

Conception, synthèse et applications biologiques d’inhibiteurs de biofilms à base d’imidazole et de benzimidazole

Mature MRSA biofilms treated with different concentrations of 3.5a for 24 h in 0.9 % NaCl solution labeled with (A) live/dead cell staining and (B) crystal violet.. Structure o[r]

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Création d'une base de données - Médecins sans Frontières

Création d'une base de données - Médecins sans Frontières

Les membres se réunissent en Assemblée Générale, laquelle est qualifiée d'extraordinaire lorsque ses décisions se rapportent à une modification des statuts et d'ordina[r]

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Système de Gestion de Base de Données en Doc

Système de Gestion de Base de Données en Doc

Sur la ligne Tri, en dessous du champ Nom, ajoutez Croissant. Fermez cette fenêtre en enre- gistrant les modifications. Enregistrez la table puis passez en mode Feuille de données ( ). 25) Créez la table Détails commandes avec les champs suivants : • NumCommande : utilisez l’assistant liste de choix, en indiquant que les données doivent provenir de la table commandes, et en affichant les trois champs NumCommande, Date- Commande et NumClient. Décochez l’option Colonne clé cachée.

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Cancers primitifs du foie : Aspects cliniques et analyse des données biologiques

Cancers primitifs du foie : Aspects cliniques et analyse des données biologiques

significative entre Ies taux seriques de phosphatase alcaline et de gammaglutamyl transferase. - L'augmentation de I' alpha-foetoproteine serique est significativement plus i[r]

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BASE DE DONNÉES SUR LES COPÉPODES PLANCTONIQUES MARINS

BASE DE DONNÉES SUR LES COPÉPODES PLANCTONIQUES MARINS

de BOVEE Université Pierre et Marie Curie-Paris 6, Institut des Sciences de l'Univers-CNRS, Observatoire Océanologique de Banyuls, Laboratoire Arago, 66650 Banyuls-su[r]

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Base de données hypermédia pour le programme de seconde en électricité

Base de données hypermédia pour le programme de seconde en électricité

A chaque item correspond une « page » d’information. La hiérarchie comporte donc seulement trois niveaux de profondeur afin d’éviter à l’élève de se perdre dans l’arborescence. Cette organisation permet de regrouper sur trois écrans présentant les menus « Connaissances », « Méthodes » et « Documents », l’ensemble des savoirs et savoir-faire du programme ; ils constituent ainsi pour les apprenants, une « carte » des objectifs notionnels et méthodologiques à atteindre qui est susceptible de les aider à travailler, notamment pour repérer leurs manques. Par ailleurs, la structure hiérarchique, que les élèves retrouvent en grande partie dans leur livre de cours, est celle qu’ils ont le plus l’habitude d’utiliser. Elle doit leur faciliter l’exploration de la base, notamment lors de la première prise de contact avec elle.
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Exemples base de données Access en Doc

Exemples base de données Access en Doc

 Une fois la base créée (ou ouverte), une fenêtre apparaît. Cette fenêtre sert de point de repère dans le travail. Elle présente de façon condensée les principales fonctions offertes par le logiciel. Table (ou entité) Ecrans ; contient toutes les informations relatives aux écrans

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Cours Conception d'une base de données

Cours Conception d'une base de données

Par exemple, on peut tr` es bien imaginer qu’un sch´ ema entit´ es-associations soit d’un cˆ ot´ e traduit en un sch´ ema relationnel puis impl´ ement´ e dans une base de donn´ ees Oracle ; tandis qu’en parall` ele, il est traduit en un diagramme de classe (mod` ele logique objet), lui-mˆ eme impl´ ement´ e dans un ensemble de classes Java. Ces classes Java permettent ensuite aux d´ eveloppeurs de construire des applications clientes orient´ ees objet et qui attaquent de mani` ere transparente les donn´ ees de la base Oracle. Il s’agit d’une solution de passage entre la mod´ elisation orient´ ee objet (pertinente pour d´ evelopper des interfaces gra- phiques) et la mod´ elisation relationnelle (pertinente pour g´ erer les donn´ ees).
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Base de données sols de REQUASUD - 3ème synthèse

Base de données sols de REQUASUD - 3ème synthèse

Le contenu organique des sols est un indicateur de base de la qualité de ceux-ci. La base de données REQUASUD a été ex- ploitée par divers auteurs (van Wesemaele, Beheydt…) pour estimer les stocks de car- bone dans les sols cultivés. Pour passer de concentrations à des stocks, d’autres para- mètres sont nécessaires mais pas toujours disponibles comme la densité apparente ou l’importance de la charge en cailloux. La base de données est également limitée à l’horizon labouré, alors qu’une part non négligeable de carbone peut résider plus profondément dans le profil. Néanmoins, la base de données de REQUASUD est un outil précieux d’estimation de la situation actuelle des sols cultivés et des sols sous prairies en raison du grand nombre de don- nées et du fait que la grande majorité des situations pédoclimatiques sont couvertes. Nous restons toutefois réservés sur les com- paraisons avec les bases de données plus anciennes et leurs limites d’interprétation.
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Une base de données sur la fiscalité minière dans les pays africains

Une base de données sur la fiscalité minière dans les pays africains

La base de données fiscales La base de données fiscales détaille les systèmes d’imposition applicables d’après la législation de chaque pays aux entreprises minières qui exploitent l’or à l’échelle industrielle. La période couverte dépend de la disponibilité de l’informa- tion au sein de chaque pays mais peut remon- ter jusque dans les années 1980. Afin d’être le plus transparent possible dans le traitement de l’information et de faciliter les recherches com- plémentaires, chaque donnée fiscale est associée à sa source juridique. Il suffit de cliquer sur une donnée pour accéder aux références et à l’extrait du texte légal d’où elle provient.
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Base de données et site web sur la gestion d'échantillons

Base de données et site web sur la gestion d'échantillons

 La fonction « insertionEchantillon » insère les données reçues de la page « nouvelEchantillon.php ». Dans cette fonction on récupère les informations générales sur l’échantillon et l’identifiant du groupe connecté puis on l’insère dans la table « sample ». Pour les tables dont l’identifiant est auto-incrémenté (SERIAL en PostGreSQL voir la page 16), PostGreSQL crée automatiquement des séquences. Le nom de ces séquences est sous la forme « nomdelatable_nomdel’identifiant_seq ». En exécutant la requête ci-dessous, on a l’identifiant du dernier échantillon qui a été inséré.
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Programmme d'E.A.O. : l'interrogation d'une base de données (Un)

Programmme d'E.A.O. : l'interrogation d'une base de données (Un)

(Enseignement Assiste par Ordinateur) jouit du prestige attachi k 1'ordinateur. Cependant si l'on veut en exploi- ter toutes les possibilitds il faut s'efforcer de l[r]

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Manuel utilisateur de la base de données des notes de synthèses

Manuel utilisateur de la base de données des notes de synthèses

- La commande S utiliser, pour afficher tout le contenu du fichier, sera celle-ci; et vous allez le parcourir alors notice par notice tant que vous repondrez par " 0 " a la qu[r]

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