L'identification des ARN non codants (ARNncs) permet d'améliorer notre compréhension de la biologie.Actuellement, les fonctions biologiques d'une grande partie des ARNncs sont connues.Mais il reste d'autre classes à découvrir.L'identification et la classification des ARNncs n'est pas une tâche triviale.Elle dépend de plusieurs types de données hétérogènes (séquence, structure secondaire, interaction avec d'autres composants biologiques, etc.) et nécessite l'utilisation de méthode appropriées.Durant cette thèse, nous avons développé des méthodes basées sur les cartes auto-organisatrice (SOM).Les SOMs nous permettent analyser et de représenter les ARNncs par une carte où la topologie des données est conservée.Nous avons proposé un nouvel algorithme de SOM qui permet d'intégrer plusieurs sources de données sous forme numérique ou sous forme complexe (représenté par des noyaux).Ce nouvel algorithm que nous appelons MSSOM calcule une SOM pour chaque source de données et les combine à l'aide d'une SOM finale.MSSOM calcule pour chaque cluster la meilleur combinaison de sources.Nous avons par ailleurs développer une variante supervisée de SOM qui s'appelle SLSOM.SLSOM classifie les classes connues à l'aide d'un perceptron multicouche et de la sortie d'une SOM.SLSOM intègre également une option de rejet qui lui permet de rejeter les prédictions incertaines et d’identifier de nouvelles classes.Ces méthodes nous ont permis de développer deux nouveaux outils bioinformatique.Le premier est l'application d'une variante de SLSOM pour la discrimination entre les ARNs codants et non-codants.Cet outil que nous appelons IRSOM a été testé sur plusieurs espèce venant de différents règnes (plantes, animales, bactéries et champignons).A l'aide de caractéristique simples, nous avons montré que IRSOM permet de séparer les ARNs codants des non-codants.De plus, avec la visualisation de SOM et l'option de rejet nous avons pu identifier les ARNs ambiguë chez l'humain.Le second s'appelle CRSOM et permet de classifier les ARNncs en différentes sous-classes.CRSOM est une combinaison de MSSOM et SLSOM et utilise deux sources de données qui sont la fréquence des k-mers de séquence et un noyau Gaussien de structure secondaire utilisant la distance d'édition.Nous avons montrer que CRSOM obtient des performances comparable à l'outil de référence (nRC) sans rejet, et de meilleur résultats avec le rejet. / The non-coding RNA (ncRNA) identification helps to improve our comprehension of biology. We know the biological functions for a majority of ncRNA classes. But, we don't know all the classes of ncRNAs. Besides, the identification of ncRNAs using computational methods is not a trivial task. The relevant features for each class of ncRNAs rely on multiple heterogeneous sources of data (sequences, secondary structure, interaction with other biological components, etc.). During this thesis, we developed methods relying on Self-Organizing Maps (SOM).The SOM is used to analyze and represent the ncRNAs by a map of clusters where the topology of the data is preserved.We proposed a new SOM version called MSSOM which can handle multiple sources of data composed of numerical data or complex data (represented by kernels). MSSOM combines data sources by using a SOM for each source and learns the weights of each source at the cluster level.We also proposed a supervised variant of SOM with rejection called SLSOM. SLSOM is able to identify and classify the known classes using multi layer perceptron and the output of a SOM.The rejection options associated to the output layer allow to reject the unreliable prediction and to identify the potential new classes.These methods lead to the development of bioinformatic tools.We applied a variant of SLSOM to the discrimination of coding and non-coding RNAs. This method called IRSOM has been evaluated on a wide range of species coming from different reigns (plants, animals, bacteria and fungi).By using a simple set of sequence features, we showed that IRSOM is able to separate the coding and non-coding RNAs efficiently.With the SOM visualization and the rejection option, we also highlighted and analyzed some ambiguous RNAs on the human. The second one is called CRSOM.CRSOM classify ncRNAs into sub classes by integrating two data sources which are the sequence k-mer frequencies and a Gaussian kernel using the edit distance. We show that CRSOM give comparable results with the reference tool (nRC) without reject and better results with the rejection option.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2019SACLE003 |
| Date | 30 January 2019 |
| Creators | Platon, Ludovic |
| Contributors | Université Paris-Saclay (ComUE), Tahi, Fariza |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text, StillImage |
Page generated in 0.0022 seconds