Tableau d’honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2018-2019 / La compréhension du lien entre les caractéristiques génomiques d’un individu, le génotype, et son état biologique, le phénotype, est un élément essentiel au développement d’une médecine personnalisée où les traitements sont adaptés à chacun. Elle permet notamment d’anticiper des maladies, d’estimer la réponse à des traitements et même d’identifier de nouvelles cibles pharmaceutiques. L’apprentissage automatique est une science visant à développer des algorithmes capables d’apprendre à partir d’exemples. Ces algorithmes peuvent être utilisés pour produire des modèles qui estiment des phénotypes à partir de génotypes, lesquels peuvent ensuite être étudiés pour élucider les mécanismes biologiques sous-jacents aux phénotypes. Toutefois, l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage dans ce contexte pose d’importants défis algorithmiques et théoriques. La haute dimensionnalité des données génomiques et la petite taille des échantillons de données peuvent mener au surapprentissage; le volume des données requiert des algorithmes adaptés qui limitent leur utilisation des ressources computationnelles; et finalement, les modèles obtenus doivent pouvoir être interprétés par des experts du domaine, ce qui n’est pas toujours possible. Cette thèse présente des algorithmes d’apprentissage produisant des modèles interprétables pour la prédiction de phénotypes à partir de génotypes. En premier lieu, nous explorons la prédiction de phénotypes discrets à l’aide d’algorithmes à base de règles. Nous proposons de nouvelles implémentations hautement optimisées et des garanties de généralisation adaptées aux données génomiques. En second lieu, nous nous intéressons à un problème plus théorique, soit la régression par intervalles, et nous proposons deux nouveaux algorithmes d’apprentissage, dont un à base de règles. Finalement, nous montrons que ce type de régression peut être utilisé pour prédire des phénotypes continus et que ceci mène à des modèles plus précis que ceux des méthodes conventionnelles en présence de données censurées ou bruitées. Le thème applicatif de cette thèse est la prédiction de la résistance aux antibiotiques, un problème de santé publique d’envergure mondiale. Nous démontrons que nos algorithmes peuvent servir à prédire, de façon très précise, des phénotypes de résistance, tout en contribuant à en améliorer la compréhension. Ultimement, nos algorithmes pourront servir au développement d’outils permettant une meilleure utilisation des antibiotiques et un meilleur suivi épidémiologique, un élément clé de la solution à ce problème. / A thorough understanding of the relationship between the genomic characteristics of an individual (the genotype) and its biological state (the phenotype) is essential to personalized medicine, where treatments are tailored to each individual. This notably allows to anticipate diseases, estimate response to treatments, and even identify new pharmaceutical targets. Machine learning is a science that aims to develop algorithms that learn from examples. Such algorithms can be used to learn models that estimate phenotypes based on genotypes, which can then be studied to elucidate the biological mechanisms that underlie the phenotypes. Nonetheless, the application of machine learning in this context poses significant algorithmic and theoretical challenges. The high dimensionality of genomic data and the small size of data samples can lead to overfitting; the large volume of genomic data requires adapted algorithms that limit their use of computational resources; and importantly, the learned models must be interpretable by domain experts, which is not always possible. This thesis presents learning algorithms that produce interpretable models for the prediction of phenotypes based on genotypes. Firstly, we explore the prediction of discrete phenotypes using rule-based learning algorithms. We propose new implementations that are highly optimized and generalization guarantees that are adapted to genomic data. Secondly, we study a more theoretical problem, namely interval regression. We propose two new learning algorithms, one which is rule-based. Finally, we show that this type of regression can be used to predict continuous phenotypes and that this leads to models that are more accurate than those of conventional approaches in the presence of censored or noisy data. The overarching theme of this thesis is an application to the prediction of antibiotic resistance, a global public health problem of high significance. We demonstrate that our algorithms can be used to accurately predict resistance phenotypes and contribute to the improvement of their understanding. Ultimately, we expect that our algorithms will take part in the development of tools that will allow a better use of antibiotics and improved epidemiological surveillance, a key component of the solution to this problem.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/34944 |
| Date | 23 May 2019 |
| Creators | Drouin, Alexandre |
| Contributors | Laviolette, François, Corbeil, Jacques, Marchand, Mario |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | thèse de doctorat, COAR1_1::Texte::Thèse::Thèse de doctorat |
| Format | 1 ressource en ligne (xix, 225 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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