Recherche d'ARN non-codants par réseaux de contraintes pondérées

• Soutenue le : 12/12/2007
• Directeurs de thèse : Christine Gaspin et Thomas Schiex
• Ecole doctorale : Mathématiques, Informatique et Télécommunications de Toulouse (Toulouse III)
• Manuscrit : Manuscrit (français)

Résumé : De récentes découvertes sur les ARN non-codants ont révélé le rôle multiple de ces molécules. De nombreuses méthodes, notamment in silico, ont été développées afin de localiser ces ARN. Nous avons développé dans nos travaux une approche recherchant ces ARN à partir de la connaissance d’éléments de structures discriminant une famille d’ARN, appelés signature. Ces recherches ont été valorisées par l’élaboration d’un outil appelé DARN!, qui trouve, dans des séquences génomiques, les occurrences d’une signature donnée. DARN! est basé sur les réseaux de contraintes pondérées (formalisme associant recherche combinatoire et optimisation). Nos recherches de thèse nous ont d’ailleurs amené à concevoir deux techniques de filtrages dans ces réseaux : EDAC* (une des techniques de filtrage les plus efficaces pour des problèmes classiques) et BAC* (à ce jour la seule technique pour des problèmes contenant des grands domaines comme celui de la recherche des ARN non-codants). DARN! intégre de plus des techniques basées sur du pattern-matching dans un outil de résolution de contraintes pondérées. Comparé à d’autres approches, celle-ci est rapide et permet de décrire des signatures comportant des structures complexes. DARN! comprend aussi un mécanisme qui élimine les solutions redondantes, et un autre, permettant générer automatiquement une signature à partir d’un alignement donné en entrée.