Prédiction d'Interactions et Amarrage Protéine-Protéine par combinaison de classifieurs

Jérôme Azé 1, 2
2 AMIB - Algorithms and Models for Integrative Biology
LIX - Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau], LRI - Laboratoire de Recherche en Informatique, UP11 - Université Paris-Sud - Paris 11, Inria Saclay - Ile de France
Résumé : Le travail présenté dans ce document correspond à huit années de recherche sur la problématique de l'interaction entre protéines. J'ai abordé le problème de la prédiction des interactions entre protéines sous l'angle de l'apprentissage supervisé. Je me suis donc intéressé à l'apprentissage de modèles prédictifs aux interactions entre protéines. J'ai étudié deux types d'interactions différentes : - l'interaction protéine-protéine au sens réseau d'interactions ; - l'interaction physique entre protéines consistant à prédire quels résidus se trouvent effectivement en interaction (amarrage protéine-protéine). Le document est structuré de la manière suivante : après avoir présenté la problématique de l'apprentissage supervisé et non-supervisé dans le premier chapitre, un second chapitre est consacré à la prédiction d'interaction protéine-protéine. Les résultats obtenus sur l'amarrage protéine-protéine est présenté dans le troisième chapitre et enfin, un dernier chapitre est consacré aux perspectives associées à ces travaux.
Type de document :
HDR
Apprentissage [cs.LG]. Université Paris Sud - Paris XI, 2012
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Contributeur : Jérôme Azé <>
Soumis le : lundi 17 décembre 2012 - 16:42:07
Dernière modification le : mercredi 23 janvier 2019 - 10:29:27
Document(s) archivé(s) le : lundi 18 mars 2013 - 03:43:48

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Jérôme Azé. Prédiction d'Interactions et Amarrage Protéine-Protéine par combinaison de classifieurs. Apprentissage [cs.LG]. Université Paris Sud - Paris XI, 2012. 〈tel-00763947〉

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