Développement de méthodes d'échantillonnage et traitement bayésien de données continues : nouvelle méthode d'échange de répliques et modélisation de données SAXS

par Yannick Spill

Thèse de doctorat en Bioinformatique (Interfaces chimie physique informatique biologie)

Sous la direction de Michaël Nilges.

Soutenue en 2013

à Paris 7 .

mots clés

• Monte-Carlo, Méthode de
• Statistique bayésienne
• Bruit aléatoire, Théorie du
• Rayons X -- Diffusion centrale

Résumé

La détermination de la structure de protéines et d'autres complexes macromoléculaires est de plus en plus difficile. Les cas les plus simples ont étés déterminés, et la recherche actuelle en bioinformatique se focalise sur des cibles de plus en plus compliquées. Pour déterminer la structure de ces complexes, il est devenu nécessaire de combiner différentes expériences et d'utiliser des données de moins bonne qualité. En d'autres termes, la détermination de structures utilise de plus en plus de données éparses, bruitées et incohérentes. Par conséquent, il est devenu essentiel de pouvoir quantifier l'exactitude d'une structure, une fois déterminée. Cette quantification est parfaitement accomplie par inférence statistique. Dans cette thèse, je développe un nouvel algorithme d'échantillonnage, l'Échange de Répliques Convectif, qui perme de trouver des structures probables de façon plus robuste. Je propose également un traitement statistique de données continues, comme celles obtenues par diffusion des rayons X aux petits angles.

Titre traduit

Sampling methods development and Bayesian analysis of continuous data : New replica-exchange method and SAXS data modelling

Résumé

The determination of protein structures and other macromolecular complexes is becoming more and more difficult. The simplest cases have already been determined, and today's research in structural bioinformatics focuses on ever more challenging targets. To successfully determine the structure of these complexes, it has become necessary to combine several kinds of experiments and to relax the quality standards during acquisition. In other words, structure determination makes an increasing use of sparse, noisy and inconsistent data. It is therefore becoming essential to quantify the accuracy of a determined structure. This quantification is superbly achieved by statistical inference. In this thesis, I develop a new sampling algorithm, Convective Replica-Exchange, sought to find probable structures more robustly. I also propose e proper statistical treatment for continuous data, such as Small-Angle X-Ray Scattering data.