Décompositions et Visualisations de graphes : applications aux données biologiques

• Auteur / Autrice : Romain Bourqui
• Direction : Maylis Delest, David Auber
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 24/10/2008
• Etablissement(s) : Bordeaux 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de mathématiques et informatique (Talence, Gironde ; 1991-....)
• Jury : Président / Présidente : Eric Sopena
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Marie-France Sagot
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Pascale Kuntz-Cosperec, Alexandru Telea

Mots clés

Mots clés contrôlés

Bioinformatique

Représentations de graphes

Mots clés libres

Visualisation de graphe

Bioinformatique

Evaluation

Décomposition de graphe

Graph visualization

Graph decomposition

Evaluation

Bioinformatic

Résumé

La quantité d’informations stockée dans les bases de données est en constante augmentation rendant ainsi nécessaire la mise au point de systémes d’analyse et de visualisation. Nous nous intéressons dans cette thèse aux données relationnelles et plus particulièrement aux données biologiques. Cette thèse s’oriente autour de trois axes principaux : tout d’abord, la décomposition de graphes en groupes d’éléments ”similaires” a?n de détecter d’éventuelles structures de communauté ; le deuxième aspect consiste à mettre en évidence ces structures dans un système de visualisation, et dans un dernier temps, nous nous intéressons à l’utilisabilité de l’un de ces systèmes de visualisation via une évaluation expérimentale. Les travaux de cette thèse ont été appliqués sur des données réelles provenant de deux domaines de la biologie : les réseaux métaboliques et les réseaux d’interactions génes- protéines.

The amount of information stored in databases is constantly increasing making necessary to develop systems for analysis and visualization. In this thesis, we are interested in relational data and in particular, in biological data. This thesis focuses on three main axes : ?rstly, the decomposition of graph into clusters of ”similar” elements in order to detect the community structures ; the second aspect is to highlight these structures in a visualization system; and thirdly, we are interested in the usability of one of these visualization systems through an experimental evaluation. The work presented in this thesis was applied on real data from two ?elds of biology : the metabolic networks and the gene-protein interaction networks.