Étude de la dynamique des populations du viroïde de la mosaïque latente du pêcher par séquençage à haut débit et segmentation

Les viroïdes sont des agents pathogènes responsables de maladies affectant les plantes telles que l'avocatier, le pêcher, la tomate, la pomme dé terre, etc. Parce qu'ils dégradent la qualité des fruits et des légumes qu'ils infectent, les viroïdes sont la cause de la perte d'environ 50 % de la production mondiale des cultures touchées. La compréhension des mécanismes couvrant l'infection aux viroïdes constitue un enjeu économique majeur visant l'amélioration de la productivité, dans l'exploitation de ces plantes. Cette étude aborde l'analyse des processus liés à l'infection aux viroïdes par la découverte de nouveaux aspects caractérisant la variabilité génétique du viroïde de la mosaïque latente du pêcher (PLMVd). Elle décrit la dynamique des populations de PLMVd. La grande variabilité de PLMVd, expliquée par un fort taux de mutations, implique la génération de séquences diverses et variées, prenant la forme de nuages. Notre approche pour comprendre cette variabilité génétique de PLMVd consiste à infecter un pêcher à partir d'une seule séquence de PLMVd, puis à en extraire les séquences et analyser leurs caractéristiques intrinsèques par une nouvelle méthode bio-informatique. À notre connaissance, notre étude, à ce jour, est la première à utiliser les récentes techniques de séquençage à haut débit, à des fins d'analyses des viroïdes. La structure relativement simple des viroïdes, brin d'ARN circulaire d'environ 240 à 400 nucléotides, leur confère l'avantage de pouvoir être séquencé dans leur longueur totale par le séquençage à haut débit. Ce dernier couvre de grands volumes de données biologiques, ce qui convient pour séquencer les nuages de séquences qu'on peut retrouver au sein de la population de PLMVd. En bio-informatique, il existe de nombreux algorithmes permettant de comparer des séquences pour en extraire de l'information. L'un des défis majeurs de ces algorithmes est la prise en charge efficace et rapide de quantité de données en constante croissance. Dans le cadre de notre étude, le volume de séquences généré par PLMVd rend impraticable l'application des algorithmes d'alignement pour comparer les séquences et en estimer leurs similarités. D'autres algorithmes tels que ceux basés sur les N-grammes impliquent une perte partielle de l'information contenue dans les séquences. Nous avons donc utilisé une mesure de similarité basée sur le modèle de probabilité conditionnelle (CPD) qui nous permet d'une part, de conserver l'information sous forme de patrons (sous-séquences) contenus dans les séquences, et d'autre part, d'éviter l'alignement de séquences tout en comparant directement chaque séquence avec un ensemble de séquences. Le modèle CPD est intégré dans un nouvel algorithme de segmentation pour les séquences catégoriques, appelé DHCS. Cette étude révèle de nouveaux aspects dans la variabilité génétique de PLMVd. En effet, elle nous a permis d'une part d'extraire des familles de séquences caractérisées par des mutations spécifiques, puis d'autre part, de représenter la distribution de ces mutations dans une arborescence. Par la suite, elle a favorisé l'observation de mutations localisées dans le noyau d'un motif particulier, nommé le ribozyme en tête de marteau des séquences, servant à l'amélioration de l'adaptation de PLMVd. Celui-ci est effectivement sujet à mutations parce que la séquence inoculée au pêcher après 6 mois d'infections n'a pas été retrouvée et que le nombre de mutations enregistrées varie de 2 à 51. Des deux librairies obtenues, nous avons répertorié 1125 et 1061 séquences pour un total de 2186 nouvelles séquences de PLMVd. Seules 300 séquences étaient connues à ce jour. Nous avons observé que les séquences possèdent, selon la librairie, en moyenne 4.6 et 6.3 mutations par rapport à la séquence inoculée. Certaines d'entre elles ont jusqu'à 20 % de dissimilarité par rapport à la séquence inoculée, ce qui est considérable. Grâce à DHCS, les différentes séquences ont pu être groupées en familles, au nombre de 7 et 8 selon la librairie

Une nouvelle approche pour la détection des spams se basant sur un traitement des données catégorielles

Le problème des spams connaît depuis ces 20 dernières années un essor considérable. En effet, le pollupostage pourrait représenter plus de 72% de l'ensemble du trafic de courrier électronique. Au-delà de l'aspect intrusif des spams, ceux-ci peuvent comporter des virus ou des scripts néfastes ; d'où l'intérêt de les détecter afin de les supprimer.Le coût d'un envoi de courriels par un spammeur étant infime, ce dernier peut se permettre de transmettre le spam au plus d'adresse de messagerie électronique. Pour le spammeur qui arrive à récupérer même une petite partie d'utilisateurs, son opération devient commercialement viable. Imaginant un million de courriels envoyés et seul 0,1% de personnes qui se font appâtées [i.e. appâter], cela représente tout de même 1 millier de personnes ; et ce chiffre est très réaliste. Nous voyons que derrière la protection de la vie privée et le maintien d'un environnement de travail sain se cachent également des enjeux économiques. La détection des spams est une course constante entre la mise en place de nouvelles techniques de classification du courriel et le contournement de celles-ci par les spammeurs. Jusqu'alors, ces derniers avaient une avance dans cette lutte. Cette tendance s'est inversée avec l'apparition de techniques basées sur le filtrage du contenu. Ces filtres pour la plupart sont basés sur un classificateur bayésien naïf. Nous présentons dans ce mémoire une approche nouvelle de cette classification en utilisant une méthode basée sur le traitement de données catégorielles. Cette méthode utilise les N-grams pour identifier les motifs significatifs afin de limiter l'impact du morphisme des courriers indésirables

Contribution à l'analyse des séquences de protéines similarité, clustering et alignement

La prédiction des fonctions biologiques des protéines est primordiale en biologie cellulaire. On peut comprendre facilement tout l'enjeu de pouvoir différencier efficacement les protéines par leurs fonctions, quand on sait que ceci peut rendre possible la réparation des protéines anormales causants des maladies, ou du moins corriger ou améliorer leurs fonctions. Les méthodes expérimentales, basées sur la structure tridimensionnelle des protéines sont les plus fiables pour la prédiction des fonctions biologiques des protéines. Néanmoins, elles sont souvent coûteuses en temps et en ressources, et ne permettent pas de traiter de grands nombres de protéines. Il existe toutefois des algorithmes qui permettent aux biologistes d'arriver à de bons résultats de prédictions en utilisant des moyens beaucoup moins coûteux. Le plus souvent, ces algorithmes sont basés sur la similarité, le clustering, et l'alignement. Cependant, les algorithmes qui sont basés sur la similarité et le clustering utilisent souvent l'alignement des séquences et ne sont donc pas efficaces sur les protéines non alignables. Et lorsqu'ils ne sont pas basés sur l 'alignement, ces algorithmes utilisent souvent des approches qui ne tiennent pas compte de l'aspect biologique des séquences de protéines. D'autre part, l'efficacité des algorithmes d'alignements dépend souvent de la nature structurelle des protéines, ce qui rend difficile le choix de l'algorithme à utiliser quand la structure est inconnue. Par ailleurs, les algorithmes d'alignement ignorent les divergences entre les séquences à aligner, ce qui contraint souvent les biologistes à traiter manuellement les séquences à aligner, une tâche qui n'est pas toujours possible en pratique. Dans cette thèse nous présentons un ensemble de nouveaux algorithmes que nous avons conçus pour l'analyse des séquences de protéines. Dans le premier chapitre, nous présentons CLUSS, le premier algorithme de clustering capable de traiter des séquences de protéines non-alignables. Dans le deuxième chapitre, nous présentons CLUSS2 une version améliorée de CLUSS, capable de traiter de plus grands ensembles de protéines avec plus de de fonctions biologiques. Dans le troisième chapitre, nous présentons SCS, une nouvelle mesure de similarité capable de traiter efficacement non seulement les séquences de protéines mais aussi plusieurs types de séquences catégoriques. Dans le dernier chapitre, nous présentons ALIGNER, un algorithme d'alignement, efficace sur les séquences de protéines indépendamment de leurs types de structures. De plus, ALIGNER est capable de détecter automatiquement, parmi les protéines à aligner, les groupes de protéines dont l'alignement peut révéler d'importantes propriétés biochimiques structurelles et fonctionnelles, et cela sans faire appel à l'utilisateur

A hierarchical n-Grams Extraction Approach for Classification Problem

aibsa09mreInternational audienceWe are interested in protein classification based on their primary structures. The goal is to automatically classify proteins sequences according to their families. This task goes through the extraction of a set of descriptors that we present to the supervised learning algorithms. There are many types of descriptors used in the literature. The most popular one is the n-gram. It corresponds to a series of characters of n-length. The standard approach of the n-grams consists in setting first the parameter n, extracting the corresponding ngrams descriptors, and in working with this value during the whole data mining process. In this paper, we propose an hierarchical approach to the n-grams construction. The goal is to obtain descriptors of varying length for a better characterization of the protein families. This approach tries to answer to the domain knowledge of the biologists. The patterns, which characterize the proteins' family, have most of the time a various length. Our idea is to transpose the frequent itemsets extraction principle, mainly used for the association rule mining, in the n-grams extraction for protein classification context. The experimentation shows that the new approach is consistent with the biological reality and has the same accuracy of the standard approach

Using Text Mining to Identify Crime Patterns from Arabic Crime News Report Corpus

Most text mining techniques have been proposed only for English text, and even here, most research has been conducted on specific texts related to special contexts within the English language, such as politics, medicine and crime. In contrast, although Arabic is a widely spoken language, few mining tools have been developed to process Arabic text, and some Arabic domains have not been studied at all. In fact, Arabic is a language with a very complex morphology because it is highly inflectional l, and therefore, dealing with texts written in Arabic is highly complicated. This research studies the crime domain in the Arabic language, exploiting unstructured text using text mining techniques. Developing a system for extracting important information from crime reports would be useful for police investigators, for accelerating the investigative process (instead of reading entire reports) as well as for conducting further or wider analyses. We propose the Crime Profiling System (CPS) to extract crime-related information (crime type, crime location and nationality of persons involved in the event), automatically construct dictionaries for the existing information, cluster crime documents based on certain attributes and utilize visualisation techniques to assist in crime data analysis. The proposed information extraction approach is novel, and it relies on computational linguistic techniques to identify the abovementioned information, i.e. without using predefined dictionaries (e.g. lists of location names) and annotated corpus. The language used in crime reporting is studied to identify patterns of interest using a corpus-based approach. Frequency analysis, collocation analysis and concordance analysis are used to perform the syntactic analysis in order to discover the local grammar. Moreover, the Self Organising Map (SOM) approach is adopted in order to perform the clustering and visualisation tasks for crime documents based on crime type, location or nationality. This clustering technique is improved because only refined data containing meaningful keywords extracted through the information extraction process are inputted into it, i.e. the data is cleaned by removing noise. As a result, a huge reduction in the quantity of data fed into the SOM is obtained, consequently, saving memory, data loading time and the execution time needed to perform the clustering. Therefore, the computation of the SOM is accelerated. Finally, the quantization error is reduced, which leads to high quality clustering. The outcome of the clustering stage is also visualised and the system is able to provide statistical information in the form of graphs and tables about crimes committed within certain periods of time and within a particular area.Saudi Cultural Burea