Découverte de motifs relationnels en bioinformatique : application à la prédiction de ponts disulfures
par Ingrid Jacquemin
Thèse de doctorat en Informatique. Bioinformatique
Sous la direction de Jacques Nicolas.
Soutenue en 2005
à Rennes 1 .
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Résumé
Déterminer la structure 3D des protéines expérimentalement est une tâche lourde et coûteuse qui peut s'avérer impossible à réaliser. Ceci oblige de passer d'une approche biochimique à une approche bioinformatique et nécessite en particulier de développer des méthodes de prédiction sur des séquences. Cette thèse propose l'exploration de deux nouvelles pistes pour progresser dans la résolution de prédiction de ponts disulfures dans les protéines car cette liaison covalente stabilise et contraint fortement la conformation spatiale des protéines. Nous utilisons dans un premier temps l'inférence grammaticale et plus particulièrement les langages de contrôle introduit par Takada, puis dans un deuxième temps la programmation logique inductive. Diverses expériences montrent que les algorithmes actuels d'inférence régulière ne sont pas adaptés à notre problème et que la PLI donne de bons résultats sur la prédiction de l'état oxydé des cystéines en inférant des règles interprétables par les biologistes.
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Titre traduit
Relational pattern discovery in bioinformatic : disulfide bonds prediction application
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Pas de résumé disponible.
