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Méthodes et logiciel pour le traitement efficace des données de criblage à haut débit

Dans ce mémoire, nous abordons le problème de la correction d'erreurs systématiques et de la recherche des composés prometteurs (i.e. «hits») dans les procédures de criblage à haut débit (HTS). Nous introduisons une nouvelle approche pour la correction des erreurs systématiques dans les procédures HTS et la comparons à quelques méthodes couramment utilisées. La nouvelle méthode, appelée «well correction» ou correction par puits, procède par une analyse des erreurs systématiques localisées au niveau des puits, à travers toute la procédure de criblage. Cette méthode permet une amélioration des résultats obtenus lors de la sélection des «hits», par des méthodes utilisant un seuil prédéfini. La correction par puits à montré des résultats supérieurs aux méthodes suggérées dans la littérature telles que: correction par soustraction de l'arrière-plan
(«background correction» : Kevorkov et Makarenkov, 2005a, 2005b); «median-polish» et «B score» (Brideau et al., 2003; Malo et al., 2006).
Nous avons également comparé trois méthodes de recherche des «hits» utilisant des approches de groupement (i.e. «clustering»): k-mean; somme des distances inter-cluster moyennes (SASD) et distance moyenne entre clusters (AICD). Ces méthodes proposent des algorithmes différents pour mesurer la distance entre les données provenant du criblage. Les méthodes de groupement utilisant k-means et SASD ont montré des résultats intéressants, mais aucune des méthodes étudiées n'a montré des performances pouvant justifier son utilisation dans tous les cas de figure. Un logiciel, «HTS Corrector», a été développé dans le cadre de ce travail. Il intègre toutes les méthodes étudiées dans ce mémoire. D'autres fonctionnalités auxiliaires, pouvant aider le praticien dans l'analyse des résultats provenant d'une procédure HTS, ont aussi été intégrées. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Criblage à haut débit, High-throughput Screening, Erreurs systématiques, Correction de données, Méthodes de groupement, Recherche de hits, Normalisation de données.

Identiferoai:union.ndltd.org:LACETR/oai:collectionscanada.gc.ca:QMUQ.869
Date January 2007
CreatorsZentilli, Pablo
Source SetsLibrary and Archives Canada ETDs Repository / Centre d'archives des thèses électroniques de Bibliothèque et Archives Canada
Detected LanguageFrench
TypeMémoire accepté, PeerReviewed
Formatapplication/pdf
Relationhttp://www.archipel.uqam.ca/869/

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