Étude d'association pangénomiqueUne étude d'association pangénomique (en anglais genome-wide association study, GWAS) est une analyse de nombreuses variations génétiques chez de nombreux individus, afin d'étudier leurs corrélations avec des traits phénotypiques. Ces études se concentrent généralement sur les associations entre les polymorphismes nucléotidiques (SNP) et des phénotypes tels que les maladies humaines majeures. En effet, quand elle est appliquée sur des données humaines, une comparaison de séquences d’ADN se fait entre individus ayant plusieurs phénotypes différents pour un même caractère, la taille par exemple.
Short linear motifIn molecular biology short linear motifs (SLiMs), linear motifs or minimotifs are short stretches of protein sequence that mediate protein–protein interaction. The first definition was given by Tim Hunt: "The sequences of many proteins contain short, conserved motifs that are involved in recognition and targeting activities, often separate from other functional properties of the molecule in which they occur. These motifs are linear, in the sense that three-dimensional organization is not required to bring distant segments of the molecule together to make the recognizable unit.
Forme normale (bases de données relationnelles)Dans une base de données relationnelle, une forme normale désigne un type de relation particulier entre les entités. La normalisation consiste à restructurer une base de données pour respecter certaines formes normales, afin d'éviter la redondance des données (des données apparaissent plusieurs fois) et d'assurer l'intégrité des données. Le but essentiel de la normalisation est d’éviter les anomalies transactionnelles pouvant découler d’une mauvaise modélisation des données et ainsi éviter un certain nombre de problèmes potentiels tels que les anomalies de lecture, les anomalies d’écriture, la redondance des données et la contre-performance.
Data wranglingData wrangling, sometimes referred to as data munging, is the process of transforming and mapping data from one "raw" data form into another format with the intent of making it more appropriate and valuable for a variety of downstream purposes such as analytics. The goal of data wrangling is to assure quality and useful data. Data analysts typically spend the majority of their time in the process of data wrangling compared to the actual analysis of the data.
Interaction protéine-protéinethumb|upright=1.2|L'inhibiteur de la ribonucléase en forme de fer à cheval (en représentation « fil de fer ») forme une interaction protéine–protéine avec la protéine de la ribonucléase. Les contacts entre les deux protéines sont représentés sous forme de taches colorées. Une Interaction protéine–protéine apparait lorsque deux ou plusieurs protéines se lient entre elles, le plus souvent pour mener à bien leur fonction biologique.
Chromatinealt=Compaction de l'ADN dans la chromatine|vignette|upright=1.9|Compaction de l'ADN au sein de la chromatine. De gauche à droite : l'ADN, le nucléosome, le nucléofilament, la fibre de 30 nm et le chromosome métaphasique. La chromatine est la structure au sein de laquelle l'ADN se trouve empaqueté et compacté dans le volume limité du noyau des cellules eucaryotes. La chromatine est constituée d'une association d'ADN, d'ARN et de protéines de deux types : histones et non-histones. C'est le constituant principal des chromosomes eucaryotes.
Biologie computationnelleLa biologie computationnelle (parfois appelée biologie numérique) est une branche de la biologie qui implique le développement et l'application de méthodes d'analyse de données, d'approches théoriques, de modélisation mathématique et de techniques de simulation computationnelle pour étudier des systèmes biologiques, écologiques, comportementaux et sociaux. Le domaine est largement défini et comprend des fondements en biologie, mathématiques appliquées, statistiques, biochimie, chimie, biophysique, biologie moléculaire, génétique, génomique, informatique et évolution.
ImmunoprécipitationL'immunoprécipitation (IP) est la technique qui permet la précipitation d'un antigène (protéine) en solution par un anticorps qui agglutine spécifiquement une protéine particulière. On l'utilise pour isoler et concentrer une protéine précise parmi des milliers d'autres. L'immunoprécipitation impose que l'anticorps soit lié à un substrat solide à certaines étapes du traitement. L'immunoprécipitation permet l'isolement d'une protéine dans une solution en contenant beaucoup d'autres.
Race humaineLa notion de race humaine, par analogie avec les races d'animaux d'élevage, est employée pour établir des classifications internes à l'espèce humaine selon des critères morphologiques ou culturels. Des études scientifiques, fondées depuis le milieu du sur la génétique, ont montré que le concept de « race » n'est pas pertinent pour caractériser les différents sous-groupes géographiques de l'espèce humaine car la diversité génétique est beaucoup plus importante entre les individus d'une même population qu'entre groupes différents.
Progrès socialLe progrès social est la recherche d'une amélioration des conditions de vie de l'être humain par un changement dans l'organisation sociale. Le progrès social est essentiellement une notion contemporaine parce qu'il est associé aux conditions de vie de l'être humain dans la société moderne.
The Nature of the Firm"The Nature of the Firm" (1937) is an article by Ronald Coase. It offered an economic explanation of why individuals choose to form partnerships, companies, and other business entities rather than trading bilaterally through contracts on a market. The author was awarded the Nobel Memorial Prize in Economic Sciences in 1991 in part due to this paper. Despite the honor, the paper was written when Coase was an undergraduate and he described it later in life as "little more than an undergraduate essay.
Data PreprocessingData preprocessing can refer to manipulation or dropping of data before it is used in order to ensure or enhance performance, and is an important step in the data mining process. The phrase "garbage in, garbage out" is particularly applicable to data mining and machine learning projects. Data collection methods are often loosely controlled, resulting in out-of-range values, impossible data combinations, and missing values, amongst other issues. Analyzing data that has not been carefully screened for such problems can produce misleading results.
