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*Ecole doctorale : Mathématiques, Informatique et Télécommunications de Toulouse (Toulouse III)  
 
*Ecole doctorale : Mathématiques, Informatique et Télécommunications de Toulouse (Toulouse III)  
 
*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.  
 
*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.  
*Manuscrit<br>
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*[http://carlit.toulouse.inra.fr/wikiz/images/e/ef/Zytnicki-fr.pdf Manuscrit (français)]<br>
  
 
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Version du 7 octobre 2009 à 14:54

Thèses en cours

Approche comparative et intégrative de la prédiction de régions fonctionnelles dans les génomes eucaryotes

par Eric Audemard

  • Directeur de thèse : Thomas Schiex
  • Co-directeur Thomas Faraut (Laboratoire de Génétique Cellulaire, INRA Toulouse)
  • Début de thèse : Novembre 2007
  • Ecole doctorale : Mathématiques Informatique et Télécommunications de Toulouse
  • Etablissement : Université Paul Sabatier (Toulouse III)
  • Financement : 100% INRA


Reconstruction d'haplotypes dans les pedigrees complexes

par Aurélie FAVIER

  • Directeur de thèse : Simon de Givry
  • Co-directeur : Andres Legarra (Station d'Amélioration Génétique des Animaux, INRA Toulouse)
  • Début de thèse : Octobre 2008
  • Ecole doctorale : Mathématiques Informatique et Télécommunications de Toulouse
  • Etablissement : Université Paul Sabatier (Toulouse III)
  • Financement : 100% INRA


Analyse des bases génétiques et moléculaires de la tolérance à la sècheresse chez le maïs par génétique d'association

par Sofiane MEZMOUK

  • Directeur de thèse : Brigitte Mangin
  • Co-directeur : Pierre Dubreuil (Biogemma, Génétique et Génomique des Céréales)
  • Début de thèse : Janvier 2009
  • Ecole doctorale : Sciences Ecologiques, Vétérinaires, Agronomiques, Bioingénieries
  • Etablissement : Université Paul Sabatier (Toulouse III)
  • Financement : Bourse CIFRE


Recherche et caractérisation de nouveaux ARN non codants chez l'archaeon hyperthermophile Pyrococcus abyssi

par Kounthéa PHOK

  • Directeur de thèse : Béatrice Clouet-d'Orval (Laboratoire de Microbiologie et de Génétique Moléculaire, Université Toulouse III)
  • Co-directeur : Christine Gaspin 
  • Co-encadrante : Annick Moisan
  • Début de thèse : Octobre 2007
  • Ecole doctorale : Biologie-Santé-Biotechnologies
  • Etablissement : Université Paul Sabatier (Toulouse III)
  • Financement : Bourse MENRT


Apprentissage de réseaux de régulation de gènes à partir de données d'expression et de polymorphisme

par Jimmy VANDEL

  • Directeur de thèse : Simon de Givry
  • Co-directeur :
  • Début de thèse : Octobre 2009
  • Ecole doctorale : Mathématiques Informatique et Télécommunications de Toulouse
  • Etablissement : Université Paul Sabatier (Toulouse III)
  • Financement : MENRT


Post-Doctorants

Marti SANCHEZ

  • Responsable : Thomas Schiex & Simon de Givry
  • Période : 01/07/06 au 31/05/08
  • Contrat ANR Blanc STALDECOPT "Stratégies et algorithmes pour la décomposition et la résolution de problèmes d’optimisation sous contraintes"

Thèses soutenues

Prédiction de gènes d'ARN dans les séquences génomiques

par Ana KOZOMARA

  • Soutenue le : 15/06/09
  • Directeur de thèse : Christine Gaspin
  • Co-directeurs : Christine Cierco-Ayrolles et Christian Boucher (Laboratoire des Interactions plantes-microorganismes, INRA, Toulouse)
  • Ecole doctorale : Sciences Ecologiques, Vétérinaires, Agronomiques, Bioingénieries (Toulouse III)
  • Résumé :
  • Manuscrit


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

par Matthias ZYTNICKI

  • Soutenue le : 12/12/07
  • Directeurs de thèse : Christine Gaspin et Thomas Schiex
  • Ecole doctorale : Mathématiques, Informatique et Télécommunications de Toulouse (Toulouse III)
  • 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.
  • Manuscrit (français)


Cartographie de gènes à caractères quantitatifs par déséquilibre de liaison

par Simon BOITARD

  • Soutenue le : 12/12/06
  • Directeurs de thèse : Brigitte Mangin, Jean-Marc Azaïs (Institut Mathématique de Toulouse, Toulouse III) et Hubert de Rochambeau (Station d'Amélioration Génétique des Animaux, INRA, Toulouse)
  • Ecole doctorale : Mathématiques, Informatique et Télécommunications de Toulouse (Toulouse III)
  • Résumé : Le but de ma thèse est de développer des méthodes statistiques permettant d'estimer la position des gènes qui influencent l'expression d'un caractère à valeurs continues (QTL). Je propose d'abord un algorithme numérique permettant d'approcher la densité de transition des fréquences d'haplotypes sous un modèle de diffusion à deux loci avec recombinaison. Je montre aussi que cette méthode peut être utilisée pour calculer la vraisemblance de la position d'un gène. Je présente ensuite une méthode de cartographie de QTL par maximum de vraisemblance. Je calcule la vraisemblance à l'ordre 1 en utilisant l'espérance des fréquences d'haplotypes sous un modèle de Wright-Fisher à 3 loci avec recombinaison, dont je dérive une expression approchée. Je m'intéresse enfin au problème de la détection de QTL dans le cas de populations structurées. J'étudie la loi asymptotique du Transmission Desequilibrium Test (TDT) et en déduis des résultats concernant son erreur de première espèce et sa puissance.
  • Manuscrit :


Un cadre algébrique général pour représenter et résoudre des problèmes de décision séquentielle avec incertitudes, faisabilités et utilités

par Cédric PRALET

  • Soutenue le : 17/11/06
  • Directeurs de thèse : Thomas Schiex, Gérard Verfaillie (ONERA, Toulouse)
  • Ecole doctorale :
  • Résumé : De nombreux formalismes existent pour modéliser et résoudre des problèmes de décision séquentielle. Certains, comme les réseaux de contraintes, permettent de formuler des problèmes de décision "simples" alors que d'autres peuvent prendre en compte des données plus complexes telles que des incertitudes, des infaisabilités sur les décisions et des utilités. Diverses extensions d'un même formalisme sont de plus souvent introduites de manière à représenter l'incertain et les préférences sous des formes variées (probabilités, possibilités...; utilités additives ou non...). Chacun de ces formalismes est généralement équipé d'algorithmes dédiés capables de répondre à certaines requêtes. La première partie de cette thèse définit un cadre de représentation général qui englobe de nombreux formalismes de décision séquentielle dans l'incertain. Ce cadre, nommé cadre PFU pour "Plausibilité-Faisabilité-Utilité", repose sur trois éléments clés: (1) une structure algébrique spécifiant comment combiner et synthétiser des informations; (2) des fonctions locales portant sur certaines variables et exprimant des incertitudes, des faisabilités ou des utilités; (3) une classe de requêtes sur ces fonctions locales, qui permet de considérer des scénarios décisionnels variés en termes d'observabilité et de contrôlabilité. Ce travail de représentation de la connaissance est complété, dans la seconde partie de la thèse, par un travail algorithmique. Cette approche duale reflète l'ambition de construire un cadre algébrique général permettant à la fois de représenter des problèmes de décision variés et de les résoudre. Les deux types d'algorithmes développés sont des algorithmes de type élimination de variables ou de type recherche arborescente avec bornes et techniques de mémorisation. Nous montrons également qu'il est possible d'utiliser une architecture de calcul générale qui exploite la structure des requêtes considérées pour les décomposer en calcul locaux. En unifiant des formalismes variés, tels que les formules booléennes quantifiées et les diagrammes d'influence, le cadre PFU apporte une meilleure compréhension des formalismes existants et des liens qui existent entre eux. Il n'est pas qu'un cadre unificateur, étant donné que certaines de ces intanciations correspondent à de nouveaux formalismes. Enfin, il permet de définir des algorithmes génériques qui correspondent soit à des généralisations d'algorithmes existants soit à des nouvelles techniques applicables directement à tous les formalismes couverts.
  • Manuscrit (Version courte en français)
  • Manuscrit (Version longue en anglais)
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