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  • cours - matière potentielle : du temps architectures
MABioVis Modèles et Algorithmes pour la Bio-informatique et la Vi li tisua sa on Visite ENS Cachan 5 janvier 2011
  • construction de réseaux biologiques
  • échelle des algorithmes ¶
  • laboratoire d'exploration et d'analyse des données ¶
  • confirmation d'hypothèses ¶
  • gènes gènes
  • comparaison de génomes
  • arborescences multi
Publié le : mardi 27 mars 2012
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MABioVis
Modèles etet Algorithmes pour la
Bio-informatique et la
ViVisualilisation
Visite ENS Cachan 5 janvier 2011MABioVis
• GUY MELANÇON(f(PR UFR Maths Info // EPI GRAVITE)
(là, maintenant) - MABioVis
• DAVIDAVID SHERMAN DR INRIAINRIA (EPI(EPI MAGNOME)
Mercredi 17h – Génomique
•DAVID AUBER (()MCF UFR Maths Info / EPI GRAVITE)
Jeudi 10h – Visual Analytics
•BRUNO PINAUD (MCF UFR Maths Info / EPI
GRAVITE) JJeudidi 11h-13h « RéRéseaux bibiochimiiques
évolutifs et visualisations de graphes » (discussion)MABioVis
• La bio-informatique comme domaine d’application
cible
• Objectifs complémentaires
– Travailler au plus près des données biologiques, concevoir
et mettre en œuvre des modèles
– Apporter des objets/modèles combinatoires à des fins
algorithmique, d’analyse etet de modélisation
– Développer des méthodes offrant ultimement à l’expert un
laboratoire d’exppyloration et d’analyse des donnéesDonnées
biologiques
Annotation
Production de
primaire
données
Analyse
Exploration /
et algorithmes
Formulation
d’hypothèses // Analyse
Objets/modèles
(combinatoires)
Intégration
et visualisation
Elaboration
de modèlesMABioVis – nos fondamentaux
• Apport des fondamentaux informatiques
– Méthodes formelles
– Théorie des graphes, mathématiques combinatoires
– Optimisation combinatoire
• Abstraire la méthodologie des objets modélisés
– Structures et algorithmes des mathématiques discrètes
• Permutations et motifs interdits
• Arborescences multi-échelle
• Graphes planaires, petit monde, invariant d’échelleLa bio-informatique – domaine
fédérateur et catalyseur
• Comparaison de génomes / structure, évolution
– Deux à deux: combinatoire des structures
– Multiple: optimisation combinatoire
• (Re))g construction de réseaux biologiqques
• Modélisation multi- échelle
– Représentation des connaissances
• Intégration de données
• Approche exploratoire
• Confirmation d’hypothèsesMABioVis –méthodologie(s)
• Calcul de similarités (sur des objets ou sur des
groupes d’objets)
• Réduction de dimension, clustering
• Autosimilarité, compression, échantillonnage,
passage à l’échelle
• Analyse des séquences et du texte (structures
linéaires), des structures arborescentes
• Objets/mesures combinatoires
– Formulation des algorithmes
– Analyse des algorithmes – Complexité, convergence ou
passage à l’ééchellechelle des algorithmesBilan Sciienttifiifique
Quelques résultatsDe la comparaison de génomes
aux modèles
Cartes comparatives
Loci et Gènes
gènes annotés
EMBL
ADN génomique
G Architectures
1
génomiques
G
2
ancestraux
G
3
GG
4
Gain et perte de gènes
G
5
Conservation de réseaux
GGGG
6
Groupes de Familles de
Modèèlesles
homologues protéinesDe la comparaison de génomes
aux modèles
• Comprendre l’évolution et la fonction des
Cartes comparatives
génomes
Loci et Gènes
gènes annotés
– La comparaison des génomes est révélatrice
EMBLEMBL
dede relations développées auau cours du temps
ADN gADN énomique
Architectures
G
1
– Besoin de comprendre la dynamique des
génomiques
G
2
ancestraux
gènes etet des génomes
G
3
G
4
Gain et perte de gènes
– Besoin de prédire le rôle et la fonction des
G
5
Conservation de réseaux
GG
g 6ènes
– Etablir le lien entre génotype et phénotype
Groupes de Familles de
Modèles
hlhomologues protéines

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