Traité de géométrie descriptive, suivi de la méthode des pl ans cotés et de la théorie des engrenages cylindriques et c oniques, avec une collection d'épures, composée de 71 planc hes

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Méthode pour l'exercise de l'Heure Sainte demandé par N.S. a la Bienheureuse Marguerite-Marie.

UANL

Évaluation d'un projet de modernisation; par la méthode des effets et celle des prix de référence.

Rapport de recherche

Le rendement de l'éducation au Canada en 1993 : une estimation par la méthode des variables instrumentales.

Rapport de recherche

Contraintes de liquidités, asymétrie d'information et comparaison des structures financières des firmes entre six pays industrialisés : une approche par la méthode généralisée des moments (GMM).

Rapport de recherche

Méthode pour étudier la langue latine

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Méthode analogique et pratique pour l'etude de la langue anglaise par le freve A.D., des Ecoles Chrétiennes

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La méthode des papules d'eau stérile pour le soulagement de la douleur lombaire pendant le travail

Rapport de stage présenté à la Faculté des sciences infirmières en vue de l'obtention du grade de Maître ès sciences (M.Sc.) en Sciences infirmières option infirmière clinicienne spécialisée

Nouvelle méthode pratique et facile pour apprendre la langue anglaise

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Annotation des ARN non codants du génome de Candida albicans par méthode bioinformatique

La bio-informatique est un champ pluridisciplinaire qui utilise la biologie, l’informatique, la physique et les mathématiques pour résoudre des problèmes posés par la biologie. L’une des thématiques de la bio-informatique est l’analyse des séquences génomiques et la prédiction de gènes d’ARN non codants. Les ARN non codants sont des molécules d’ARN qui sont transcrites mais pas traduites en protéine et qui ont une fonction dans la cellule. Trouver des gènes d’ARN non codants par des techniques de biochimie et de biologie moléculaire est assez difficile et relativement coûteux. Ainsi, la prédiction des gènes d’ARNnc par des méthodes bio-informatiques est un enjeu important. Cette recherche décrit un travail d’analyse informatique pour chercher des nouveaux ARNnc chez le pathogène Candida albicans et d’une validation expérimentale. Nous avons utilisé comme stratégie une analyse informatique combinant plusieurs logiciels d’identification d’ARNnc. Nous avons validé un sous-ensemble des prédictions informatiques avec une expérience de puces à ADN couvrant 1979 régions du génome. Grace à cette expérience nous avons identifié 62 nouveaux transcrits chez Candida albicans. Ce travail aussi permit le développement d’une méthode d’analyse pour des puces à ADN de type tiling array. Ce travail présente également une tentation d’améliorer de la prédiction d’ARNnc avec une méthode se basant sur la recherche de motifs d’ARN dans les séquences.