Pour mieux saisir les liens complexes entre génotype et phénotype, une méthode utilisée consiste à étudier les relations entre différents éléments biologiques (entre les protéines, entre les métabolites...). Celles-ci forment ce qui est appelé un réseau biologique, que l'on représente algorithmiquement par un graphe. Nous nous intéressons principalement dans cette thèse au problème de la recherche d'un motif (multi-ensemble de couleurs) dans un graphe coloré, représentant un réseau biologique. De tels motifs correspondent généralement à un ensemble d'éléments conservés au cours de l'évolution et participant à une même fonction biologique. Nous continuons l'étude algorithmique de ce problème et de ses variantes (qui admettent plus de souplesse biologique), en distinguant les instances difficiles algorithmiquement et en étudiant différentes possibilités pour contourner cette difficulté (complexité paramétrée, réduction d'instance, approximation...). Nous proposons également un greffon intégré au logiciel Cytoscape pour résoudre efficacement ce problème, que nous testons sur des données réelles.Nous nous intéressons également à différents problèmes de génomique comparative. La démarche scientifique adoptée reste la même: depuis une formalisation d'un problème biologique, déterminer ses instances difficiles algorithmiquement et proposer des solutions pour contourner cette difficulté (ou prouver que de telles solutions sont impossibles à trouver sous des hypothèses fortes) / To investigate the complex links between genotype and phenotype, one can study the relations between different biological entities. It forms a biological network, represented by a graph. In this thesis, we are interested in the occurrence of a motif (a multi-set of colors) in a vertex-colored graph, representing a biological network. Such motifs usually correspond to a set of elements realizing a same function, and which may have been evolutionarily preserved. We follow the algorithmic study of this problem, by establishing hard instances and studying possibilities to cope with the hardness (parameterized complexity, preprocessing, approximation...). We also develop a plugin for Cytoscape, in order to solve efficiently this problem and to test it on real data.We are also interested in different problems related to comparative genomics. The scientific method is the same: studying problems arising from biology, specifying the hard instances and giving solutions to cope with the hardness (or proving such solutions are unlikely)
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2011PEST1048 |
| Date | 30 September 2011 |
| Creators | Sikora, Florian |
| Contributors | Paris Est, Vialette, Stéphane |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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