Dans ce travail, nous nous intéressons à la localisation des protéines adressées vers la membrane du réticulum endoplasmique, et plus spécifiquement à la reconnaissance des segments transmembranaires et des peptides signaux. En utilisant les dernières connaissances acquises sur les mécanismes d'insertion d'un segment dans la membrane, nous proposons une méthode de discrimination de ces deux types de séquences basée sur le potentiel d'insertion de chaque acide aminé dans la membrane. Cela amène à rechercher pour chaque acide aminé une courbe donnant son potentiel d'insertion en fonction de sa place dans une fenêtre correspondant à l'épaisseur de la membrane. Notre objectif est de déterminer ≪ in silico ≫ une courbe pour chaque acide aminé, afin d'obtenir les meilleures performances pour notre méthode de classification. L'optimisation, sur des jeux de données construits à partir des banques de données de protéines, des courbes est un problème difficile que nous abordons grâce aux méthodes méta-heuristiques. Nous présentons tout d'abord un premier algorithme de recherche locale permettant d'apprendre un ensemble de courbes. Son évaluation sur les différents jeux de données montre de bons résultats de classification. Cependant, nous constatons une difficulté d'ajustement pour les courbes de certains acides aminés. La restriction de l'espace de recherche grâce à des informations pertinentes sur les acides aminés et l'introduction d'un voisinage multiple nous permettent d'améliorer les performances de notre méthode et en même temps de stabiliser les courbes apprises. Nous présentons également un algorithme génétique développé afin d'explorer de manière plus diversifiée l'espace de recherche de ce problème.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-01064309 |
| Date | 25 November 2011 |
| Creators | Laroum, Sami |
| Publisher | Université d'Angers |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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