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Etudes d'objets combinatoires : applications à la bio-informatique

Cette thèse porte sur des classes d'objets combinatoires, qui modélisent des données en bio-informatique. Nous étudions notamment deux méthodes de mutation des gènes à l'intérieur du génome : la duplication et l'inversion. Nous étudions d'une part le problème de la duplication-miroir complète avec perte aléatoire en termes de permutations à motifs exclus. Nous démontrons que la classe de permutations obtenue avec cette méthode après p duplications à partir de l'identité est la classe de permutations qui évite les permutations alternées de longueur 2p + 1. Nous énumérons également le nombre de duplications nécessaires et suffisantes pour obtenir une permutation quelconque de longueur n à partir de l'identité. Nous proposons également deux algorithmes efficaces permettant de reconstituer deux chemins différents entre l'identité et une permutation déterminée. Nous donnons enfin des résultats connexes sur d'autres classes proches. La restriction de la relation d'ordre < induite par le code de Gray réfléchi à l'ensemble des compositions et des compositions bornées induit de nouveaux codes de Gray pour ces ensembles. La relation d'ordre < restreinte à l'ensemble des compositions bornées d'un intervalle fournit encore un code de Gray. L'ensemble des ncompositions bornées d'un intervalle généralise simultanément l'ensemble produit et l'ensemble des compositions d'un entier et donc la relation < définit de façon unifiée tous ces codes de Gray. Nous réexprimons les codes de Gray de Walsh et Knuth pour les compositions (bornées) d'un entier à l'aide d'une unique relation d'ordre. Alors, le code de Gray deWalsh pour des classes de compositions et de permutations devient une sous-liste de celui de Knuth, lequel est à son tour une sous-liste du code de Gray réfléchi.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00668134
Date29 June 2011
CreatorsVernay, Rémi
PublisherUniversité de Bourgogne
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
Languagefra
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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