SkewArray — Mini-Project 2

Genome Analysis Fundamentals
(English and Français)

Période / Period : 2025-11-06 → 2025-11-11
Durée approximative / Approx. duration : 6 jours / 6 days
Statut / Status : Terminé ✅ / Completed ✅

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ENG Overview

This mini-project computes and visualizes the GC SkewArray, a classical algorithm in bacterial genomics used to identify replication origins (OriC) and termini (TerC).
It is part of a personal learning roadmap in bioinformatics and genomic data science.

Objective

To calculate the cumulative GC bias along a DNA sequence and visualize its variations.

Biological Meaning

• GC skew measures how often G appears compared to C in a sequence.
• When the skew curve changes direction, it often indicates replication origin or termination regions.

Example

python skew_array_PERSO.py --seq "AGCGCGTTGCCGATGCGTACG" and "CAGTCGCGGATCGATCGTACGCGTACGTGC"

Generated Graph
The file skew_plot.png contains the GC skew curve across the sequence, where changes in slope may correspond to replication origin and terminus.

Files

• skew_array.py → algorithm and visualization
• skew_plot.png → saved graphical output
• README.md → this documentation file

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🇫🇷 Résumé

Ce mini-projet calcule et visualise le biais GC cumulatif (SkewArray), un outil classique de la génomique bactérienne permettant d’identifier les origines (OriC) et terminaisons (TerC) de réplication.
Il fait partie de ma feuille de route d’apprentissage en bio-informatique et en science des données génomiques.

Objectif

Calculer le biais cumulatif entre les bases G et C le long d’une séquence et observer ses variations sur une courbe.

Signification biologique

• Le biais GC (skew) exprime la différence de fréquence entre les bases G et C.
• Les inversions de pente du graphique indiquent souvent une origine ou une terminaison de réplication.

Exemple

python skew_array_PERSO.py --seq seq "AGCGCGTTGCCGATGCGTACG" and "CAGTCGCGGATCGATCGTACGCGTACGTGC"

Graphique généré
Le fichier skew_plot.png affiche la courbe du biais GC cumulatif, où les changements de direction traduisent les zones critiques de réplication.

Fichiers

• skew_array.py : algorithme et visualisation
• skew_plot.png : graphique enregistré
• README.md : ce fichier descriptif

Personal notes/ Notes personnelles

This work was initially completed in skew_array.py with support from AI tools and Coursera. I then reworked, analyzed, and tested the code in skew_array_PERSO.py as a hands-on practice exercise. Ce travail a été réalisé dans skew_array.py avec l'aide de IA et Coursera. Puis, j'ai retravaillé le code, analysé et testé dans skew_array_PERSO.py, en guise d'exercice d'application.

— Yasmina Soumahoro