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

Systèmes interactifs auto-adaptatifs par systèmes multi-agents auto-organisateurs : application à la personnalisation de l'accès à l'information

Les réseaux de systèmes d'information tendent à devenir de plus en plus complexes en raison de leur hétérogénéité, de leur dynamique et de leur croissance permanente. Afin de gérer cette complexité et ces problèmes de surcharge informationnelle, les moteurs de recherche actuels s'appuient sur la notion de profil usager qui représente les centres d'intérêts, les préférences et les besoins d'un individu. Or, ces techniques dérivées de la recherche d'information et de l'apprentissage artificiel ne proposent pas de solution réellement adaptative pour la prise en compte de l'aspect évolutif du profil et le respect de la vie privée de l'utilisateur. Nous proposons d'exploiter le paradigme des systèmes multi-agents, et plus spécifiquement l'approche par AMAS (Adaptive Multi-Agent System), pour apporter une solution distribuée à la personnalisation et à l'adaptation des services offerts aux utilisateurs. Nos contributions portent tout d'abord sur l'évaluation adaptative et personnalisée du feedback implicite de l'utilisateur, puis sur la construction adaptative de son profil à partir de documents textuels représentant ses intérêts. Elles proposent également une plateforme nommée SWAPP dédiée à la recherche d'information personnalisée sur le Web. Ce cadre applicatif a permis d'expérimenter nos deux premières contributions individuellement, puis conjointement. Cette évaluation simultanée a mis en évidence un nouveau problème théorique : le couplage de deux AMAS conçus de manière totalement indépendante. Ce travail propose ainsi une première approche pour la conception de systèmes de systèmes auto-adaptatifs.Networks of information systems are becoming more and more complex due to their heterogeneity, their dynamics and their continuous growing. In order to cope with this information overload and this complexity, nowadays search engines make use of the notion of user profile that aim to model main interests, preferences and user's needs. Nevertheless, these techniques, derived from information retrieval and artificial learning research field, does not represent truly adaptive solutions able to cope with user profiles evolutions and to ensure user's privacy. Faced to these challenges, we propose to use the multi-agent system paradigm, and more specifically the AMAS approach (Adaptive Multi-Agent System), in order to provide a distributed solution for the personalisation and the adaptation of services and information access. Our first contribution consists in the adaptive and personalised evaluation of user implicit feedback. The second contribution studies the adaptive modelling of user profile from textual documents that represents its interests. We also propose the SWAPP platform which is dedicated to the evaluation of our approach to the web personalised information retrieval. After the individual experimentation and validation of these two first contributions within this applicative framework, they have been evaluated together. This last evaluation underlined a new theoretical problem : the coupling of two AMAS that were independently designed. Thus, this study proposes a first approach for the design of systems of self-adaptive systems