Analyseur Génomique avec Métaphore des Lampadaires

# Fiche Produit : Analyseur Génomique avec Métaphore des Lampadaires

Ce script Python simule et analyse des séquences ADN sous cinq scénarios inspirés d’une métaphore urbaine des « lampadaires » pour représenter les bases génétiques. Il génère des séquences, introduit des variations (mutations, délétions, insertions, réarrangements), analyse leur composition et visualise les résultats à travers des graphiques détaillés et un rapport textuel.

## Caractéristiques du script :

**1. Génération des séquences ADN :**
– Séquence de référence aléatoire de 1000 bases (A, T, G, C) avec distribution uniforme.
– Cinq scénarios simulant des altérations génétiques, sous une métaphore de lampadaires urbains :
– **Scénario 1 : Tous les lampadaires fonctionnent** (séquence normale).
– **Scénario 2 : Certains lampadaires à réparer** (8 % de mutations ponctuelles, base remplacée par une autre).
– **Scénario 3 : Secteur en panne** (délétion de 200 bases à une position aléatoire).
– **Scénario 4 : Installation de nouveaux lampadaires** (insertion de 150 bases aléatoires).
– **Scénario 5 : Réorganisation urbaine** (réarrangement chromosomique en déplaçant un segment).
– Reproductibilité assurée via `random.seed` implicite dans `np.random.seed(42)` du script précédent.

**2. Analyse des séquences :**
– **Composition en nucléotides** : Calcul du pourcentage de chaque base (A, T, G, C) par scénario.
– **Contenu GC** : Pourcentage de bases G et C, indicateur clé en génomique.
– **Complexité des séquences** : Analyse des dinucléotides uniques dans des fenêtres glissantes de 50 bases, mesurant la diversité locale.

**3. Visualisations :**
– Génération de six graphiques dans une grille 3×2 (Matplotlib/Seaborn) :
– **Composition en nucléotides** : Histogramme des pourcentages de A, T, G, C par scénario.
– **Contenu GC** : Barres montrant le pourcentage GC, avec valeurs affichées.
– **Longueur des séquences** : Barres indiquant la longueur (en paires de bases, bp) par scénario.
– **Complexité des séquences** : Courbes de complexité par fenêtre glissante.
– **Heatmap des compositions** : Carte de chaleur des pourcentages de nucléotides par scénario.
– **Résumé statistique** : Tableau récapitulatif (scénario, longueur, GC %, description).
– Style visuel moderne (Seaborn), avec couleurs distinctes, grilles et annotations claires.

**4. Rapport d’analyse :**
– Rapport textuel détaillé incluant :
– Description de chaque scénario avec interprétation métaphorique (ex. « lampadaires à réparer » pour mutations).
– Longueur de la séquence et contenu GC.
– Statistiques globales : longueur moyenne, contenu GC moyen, écart-type GC.
– Observations clés : scénarios avec la plus grande variation de longueur, contenu GC maximal/minimal.
– Format clair avec emojis pour une lecture engageante.

**5. Flexibilité et extensibilité :**
– Paramètres ajustables : longueur de la séquence (défaut : 1000 bp), taux de mutation (défaut : 8 %), taille de la délétion (200 bp), taille de l’insertion (150 bp), taille de la fenêtre de complexité (50 bp).
– Structure modulaire permettant l’ajout de nouveaux scénarios ou analyses (ex. détection de motifs, alignement).
– Possibilité d’exporter les données (ex. DataFrame vers CSV, non implémenté mais extensible).

## Utilisation :

Le script s’exécute via la fonction principale, qui :
– Génère une séquence de référence et les cinq scénarios.
– Produit une figure avec six graphiques (composition, GC, longueur, complexité, heatmap, tableau).
– Génère un rapport textuel détaillé avec interprétations et statistiques.

**Paramètres par défaut :**
– Longueur de la séquence : 1000 bp
– Nucléotides : A, T, G, C (distribution uniforme)
– Taux de mutation : 8 % (scénario 2)
– Taille de la délétion : 200 bp (scénario 3)
– Taille de l’insertion : 150 bp (scénario 4)
– Fenêtre de complexité : 50 bp

– **Sortie :**
– Figure avec six graphiques (histogramme, barres, courbes, heatmap, tableau).
– Rapport textuel avec analyses par scénario et statistiques globales.
– **Dépendances :** Python 3.x, `numpy`, `matplotlib`, `seaborn`, `pandas`, `scipy`.
– **Personnalisation :** Ajustement des longueurs, taux de mutation, tailles de délétion/insertion, ou ajout de nouveaux scénarios.

**Licence :** MIT