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En bio-informatique, l'alignement de séquences (ou alignement séquentiel) est une manière de représenter deux ou plusieurs séquences de macromolécules biologiques (ADN, ARN ou protéines) les unes sous les autres, de manière à en faire ressortir les régions homologues ou similaires. L'objectif de l'alignement est de disposer les composants (nucléotides ou acides aminés) pour identifier les zones de concordance. Ces alignements sont réalisés par des programmes informatiques dont l'objectif est de maximiser le nombre de coïncidences entre nucléotides ou acides aminés dans les différentes séquences. Ceci nécessite en général l'introduction de « trous » à certaines positions dans les séquences, de manière à aligner les caractères communs sur des colonnes successives. Ces trous correspondent à des insertions ou des délétions (appelés indel) de nucléotides ou d'acides aminés dans les séquences biologiques. Le résultat final est traditionnellement représenté comme des lignes d'une matrice. thumb|center|upright=2.5|Alignement de séquences de récepteurs nucléaires. Les acides aminés conservés sont surlignés en bleu et en vert. Par endroits, on a inséré des trous, symbolisés par des tirets « - », pour permettre un alignement optimal L'interprétation des alignements des séquences biologiques repose sur la théorie darwinienne de l'évolution. En général les séquences alignées correspondant à des molécules remplissant des fonctions similaires, il peut s'agir par exemple de la même enzyme chez différentes espèces, dont on suppose qu'elles dérivent d'un même ancêtre commun. Les divergences entre les séquences sont interprétées comme résultant de mutations. Les régions contenant des nucléotides ou des acides aminés conservés sont supposées correspondre à des zones où s'exerce une pression de sélection pour maintenir la fonction de la macromolécule. L'alignement a plusieurs utilisations importantes en bioinformatique car il permet un certain nombre de prédictions. Il permet notamment d'identifier des sites fonctionnels (site catalytique, zone d'interaction.
[2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
In this notebook we will use the adaptive LMS filter to estimate the
impulse response of a reverberating room.
A typical use case is handsfree telephony: since the received signal,
amplified and played by the speaker, is picked up by the microphone, we
need to eliminate it from the signal that is transmitted back in order
to avoid a feedback loop. The signal picked up by the microph [2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
The Karplus-Strong algorithm is a simple method to generate synthetic
sounds with arbitrary pitch. In this notebook we will explore a few
variations of the method to illustrate some basic notions of
discrete-time signal processing.
In [1]:
%matplotlib inline
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import IPython
In [2]:
plt.rcParams["figure.figsize"]