Un des buts principaux de la biologie évolutive et de la médecine moléculaire consiste à reconstruire les relations phylogénétiques entre organismes à partir de leurs séquences moléculaires. En littérature, cette question est connue sous le nom d’inférence phylogénétique et a d'importantes applications dans la recherche médicale et pharmaceutique, ainsi que dans l’immunologie, l’épidémiologie, et la dynamique des populations. L’accumulation récente de données de séquences d’ADN dans les bases de données publiques, ainsi que la facilité relative avec laquelle des données nouvelles peuvent être obtenues, rend l’inférence phylogénétique particulièrement difficile (l'inférence phylogénétique est un problème NP-Hard sous tous les critères d’optimalité connus), de telle manière que des nouveaux critères et des algorithmes efficaces doivent être développés. Cette thèse a pour but: (i) d’analyser les limites mathématiques et biologiques des critères utilisés en inférence phylogénétique, (ii) de développer de nouveaux algorithmes efficaces permettant d’analyser de plus grands jeux de données.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:BICfB/oai:ulb.ac.be:ETDULB:ULBetd-08252008-133419 |
| Date | 28 October 2008 |
| Creators | Catanzaro, Daniele |
| Contributors | Martine Labbé, Patrick Mardulyn, Guy Latouche, Bernard Fortz, Raffaele Pesenti, Michel Gendreau, Jean-Pierre Barthelemy |
| Publisher | Universite Libre de Bruxelles |
| Source Sets | Bibliothèque interuniversitaire de la Communauté française de Belgique |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | text |
| Format | application/pdf |
| Source | http://theses.ulb.ac.be/ETD-db/collection/available/ULBetd-08252008-133419/ |
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