De nombreuses recherches ont constaté l'importance des molécules d'ARN, car ils jouent un rôle vital dans beaucoup de procédures moléculaires. Et il est accepté généralement que les structures des molécules d'ARN sont la clé de la découverte de leurs fonctions.Au cours de l'enquête de structures d'ARN, les chercheurs dépendent des méthodes bioinformatiques de plus en plus. Beaucoup de méthodes in silico de prédiction des structures secondaires d'ARN ont émergé dans cette grosse vague, y compris certains qui sont capables de prédire pseudonoeuds, un type particulier de structures secondaires d'ARN.Le but de ce travail est d'essayer de comparer les méthodes de l'état de l'art pour prédiction de pseudonoeud, et offrir aux collègues des idées sur le choix d’une méthode pratique pour la seule séquence donnée. En fait, beaucoup d'efforts ont été fait dans la prédiction des structures secondaires d'ARN parmi lesquelles le pseudonoeud les dernières décennies, contribuant à de nombreux programmes dans ce domaine. Certaines enjeux sont soulevées conséquemment. Comment est-elle la performance de chaque méthode, en particulier sur une classe de séquences d'ARN particulière? Quels sont leurs pour et contre? Que pout-on profiter des méthodes contemporaines si on veut développer de nouvelles? Cette thèse a la confiance dans l'enquête sur les réponses.Cette thèse porte sur très nombreuses comparaisons de la performance de prédire pseudonoeuds d'ARN par les méthodes disponibles. Une partie principale se concentre sur la prédiction de signaux de déphasage par deux méthodes principalement. La deuxième partie principale se concentre sur la prédiction de pseudonoeuds qui participent à des activités moléculaires beaucoup plus générale.Dans le détail, la deuxième partie du travail comprend 414 pseudonoeuds de Pseudobase et de la Protein Data Bank, ainsi que 15 méthodes dont 3 méthodes exactes et 12 heuristiques. Plus précisément, trois grandes catégories de mesures complexes sont introduites, qui divisent encore les 414 pseudonoeuds en une série de sous-classes respectivement.Les comparaisons se passent par comparer les prédictions de chaque méthode basée sur l'ensemble des 414 pseudonœuds, et les sous-ensembles qui sont classés par les deux mesures complexes et la longueur, le type de l'ARN et de l'organisme des pseudonœuds.Le résultat montre que les pseudo-noeuds portent une complexité relativement faible dans toutes les mesures. Et la performance des méthodes modernes varie de sous-classe à l’autre, mais diminue constamment lors que la complexité de pseudonoeuds augmente. Plus généralement, les méthodes heuristiques sont supérieurs globalement à celles exacts. Et les résultats de l'évaluation sensibles sont dépendants fortement de la qualité de structure de référence et le système d'évaluation. Enfin, cette partie du travail est fourni comme une référence en ligne pour la communauté bioinformatique. / Lots of researches convey the importance of the RNA molecules, as they play vital roles in many molecular procedures. And it is commonly believed that the structures of the RNA molecules hold the key to the discovery of their functions.During the investigation of RNA structures, the researchers are dependent on the bioinformatical methods increasingly. Many in silico methods of predicting RNA secondary structures have emerged in this big wave, including some ones which are capable of predicting pseudoknots, a particular type of RNA secondary structures.The purpose of this dissertation is to try to compare the state-of-the-art methods predicting pseudoknots, and offer the colleagues some insights into how to choose a practical method for the given single sequence. In fact, lots of efforts have been done into the prediction of RNA secondary structures including pseudoknots during the last decades, contributing to many programs in this field. Some challenging questions are raised consequently. How about the performance of each method, especially on a particular class of RNA sequences? What are their advantages and disadvantages? What can we benefit from the contemporary methods if we want to develop new ones? This dissertation holds the confidence in the investigation of the answers.This dissertation carries out quite many comparisons of the performance of predicting RNA pseudoknots by the available methods. One main part focuses on the prediction of frameshifting signals by two methods principally. The second main part focuses on the prediction of pseudoknots which participate in much more general molecular activities.In detail, the second part of work includes 414 pseudoknots, from both the Pseudobase and the Protein Data Bank, and 15 methods including 3 exact methods and 12 heuristic ones. Specifically, three main categories of complexity measurements are introduced, which further divide the 414 pseudoknots into a series of subclasses respectively. The comparisons are carried out by comparing the predictions of each method based on the entire 414 pseudoknots, and the subsets which are classified by both the complexity measurements and the length, RNA type and organism of the pseudoknots.The result shows that the pseudoknots in nature hold a relatively low complexity in all measurements. And the performance of contemporary methods varies from subclass to subclass, but decreases consistently as the complexity of pseudoknots increases. More generally, the heuristic methods globally outperform the exact ones. And the susceptible assessment results are dependent strongly on the quality of the reference structures and the evaluation system. Last but not least, this part of work is provided as an on-line benchmark for the bioinformatics community.

Aligner des macromolécules telles que des protéines, des ADN et des ARN afin de révéler ou exploiter, leur homologie fonctionnelle est un défi classique en bioinformatique, qui offre de nombreuses applications, notamment dans la modélisation de structures et l'annotation des génomes. Un certain nombre d'algorithmes et d'outils ont été proposés pour le problème d'alignement structure-séquence d'ARN. Cependant, en ce qui concerne les ARN complexes, comportant des pseudo-noeuds, des interactions multiples et des paires de bases non canoniques, de tels outils sont rarement utilisés dans la pratique, en partie à cause de leurs grandes exigences de calcul, et de leur incapacité à supporter des types généraux de structures. Récemment, Rinaudo et al. ont donné un algorithme paramétré général pour la comparaison structure-séquence d'ARN, qui est capable de prendre en entrée n'importe quel type de structures comportant des pseudo-noeuds. L'algorithme paramétré est un algorithme de programmation dynamique basée sur la décomposition arborescente. Nous avons développé plusieurs variantes et extensions de cet algorithme. Afin de l'accélérer sans perte sensible de précision, nous avons introduit une approche de programmation dynamique par bandes. De plus, trois algorithmes ont été développés pour obtenir des alignements sous-optimaux. De plus, nous introduisons dans ce contexte la notion de MEA (Maximum-expected Structure-Alignment) pour calculer un alignement avec la précision maximale attendue sur un ensemble d'alignements. Tous ces algorithmes ont été implémentés dans un logiciel nommé LiCoRNA (aLignment of Complex RNAs). Les performances de LiCoRNA ont été évaluées d'abord sur l'alignement des graines des familles de de la base de données RFAM qui comportent des pseudo-noeuds. Comparé aux autres algorithmes de l'état de l'art, LiCoRNA obtient généralement des résultats équivalents ou meilleurs que ses concurrents. Grâce à la grande précision démontrée par LiCoRNA, nous montrons que cet outil peut être utilisé pour améliorer les alignements de certaines familles de RFAM qui comportent des pseudo-noeuds. / Aligning macromolecules such as proteins, DNAs and RNAs in order to reveal, or conversely exploit, their functional homology is a classic challenge in bioinformatics, with far-reaching applications in structure modelling and genome annotation. In the specific context of complex RNAs, featuring pseudoknots, multiple interactions and non-canonical base pairs, multiple algorithmic solutions and tools have been proposed for the structure sequence alignment problem. However, such tools are seldom used in practice, due in part to their extreme computational demands, and because of their inability to support general types of structures. Recently, Rinaudo et al. gave a fully general parameterised algorithm for structure-sequence comparison, which is able to take as input any type of pseudoknotted structures. The parameterised algorithm is a tree decomposition based dynamic programming. To accelerate the dynamic programming algorithm without losing two much accuracy, we introduced a banded dynamic programming. Then three algorithms are introduced to get the suboptimal structure-sequence alignments. Furthermore, we introduce the notation Maximum Expected structure-sequence Alignment (MEA) to compute an alignment with maximum expected accuracy over a set of alignments. The Boltzmann match probability are computed based on the inside-outside algorithm. The algorithms are implemented in a software named LiCoRNA (aLignment of Complex RNAs). We first evaluate the performance of LiCoRNA on the seed alignment in the pseudoknotted RFAM families. Compared to the state-of-the-art algorithms, LiCoRNA shows generally equivalent or better results than its competitors. With the high accuracy showed by LiCoRNA, we further curate RFAM full pseudoknotted alignment. The reason why we realign full alignments is that covariance model does not support pseudoknot which may lead to misalign when building the full alignment.