Aspects algorithmiques de la comparaison d'éléments biologiques
- 30 March 2026
- thesis
- Published by Agence Bibliographique de l'Enseignement Supérieur
Abstract
Pour mieux saisir les liens complexes entre génotype et phénotype, une méthode utilisée consiste à étudier les relations entre différents éléments biologiques (entre les protéines, entre les métabolites...). Celles-ci forment ce qui est appelé un réseau biologique, que l'on représente algorithmiquement par un graphe. Nous nous intéressons principalement dans cette thèse au problème de la recherche d'un motif (multi-ensemble de couleurs) dans un graphe coloré, représentant un réseau biologique. De tels motifs correspondent généralement à un ensemble d'éléments conservés au cours de l'évolution et participant à une même fonction biologique. Nous continuons l'étude algorithmique de ce problème et de ses variantes (qui admettent plus de souplesse biologique), en distinguant les instances difficiles algorithmiquement et en étudiant différentes possibilités pour contourner cette difficulté (complexité paramétrée, réduction d'instance, approximation...). Nous proposons également un greffon intégré au logiciel Cytoscape pour résoudre efficacement ce problème, que nous testons sur des données réelles.Nous nous intéressons également à différents problèmes de génomique comparative. La démarche scientifique adoptée reste la même: depuis une formalisation d'un problème biologique, déterminer ses instances difficiles algorithmiquement et proposer des solutions pour contourner cette difficulté (ou prouver que de telles solutions sont impossibles à trouver sous des hypothèses fortes)Keywords
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- Analysis of Biological Networks2007
- Divide-and-Color2006
- Finding Common RNA Pseudoknot Structures in Polynomial TimeLecture Notes in Computer Science, 2006
- Approximation of RNA Multiple Structural Alignment2006
- Integer Linear Programs for Discovering Approximate Gene Clusters2006
- The Approximability of the Exemplar Breakpoint Distance Problem2006
- Pairwise Local Alignment of Protein Interaction Networks Guided by Models of EvolutionLecture Notes in Computer Science, 2005
- The Incompatible Desiderata of Gene Cluster Properties2005
- Parameterized Complexity: The Main Ideas and Connections to Practical Computing2002
- Parallel Algorithms for Hierarchical Clustering and Applications to Split Decomposition and Parity Graph RecognitionJournal of Algorithms, 2000