Louis Becquey soutient sa thèse de doctorat le mercredi 6 octobre 2021 : « Algorithmes multicritères pour la prédiction de structures d’ARN »

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Louis Becquey soutient sa thèse de doctorat le mercredi 6 octobre 2021 : « Algorithmes multicritères pour la prédiction de structures d’ARN »

Louis BECQUEY soutient sa thèse de doctorat le mercredi 6 octobre 2021 à 14h30. La soutenance se déroule au Grand Amphithéatre du site IBGBI. Il est aussi possible d’assister à la soutenance via Collaborate : https://lnkd.in/gbAZAicP

Titre : Algorithmes multicritères pour la prédiction de structures d’ARN

Résumé :

Les méthodes informatiques de prédiction des structures d’ARN reposent sur deux étapes algorithmiques : proposer des structures (l’échantillonnage), et les trier par pertinence (l’évaluation). Une grande diversité de méthodes d’évaluation existe. Certaines reposent sur des modèles physiques, d’autres sur la similarité à des données déjà observées. Cette thèse propose des méthodes de prédiction de structure combinant deux ou plusieurs critères de tri des solutions, divers d’un point de vue de l’échelle de modélisation (structure secondaire, tertiaire), et du type (theory-based, data-based, compatibilité avec des données expérimentales de sondage chimique). Les méthodes proposées identifient le front de Pareto du problème d’optimisation multi-objectif formé par ces critères. Ceci permet d’identifier des solutions (structures) bien notées selon tous les modèles, et également d’étudier la corrélation entre critères. Les approches présentées exploitent les dernières avancées, comme l’identification de modules ou de réseaux d’interactions récurrents, ainsi que les algorithmes d’apprentissage profond. Deux architectures de réseaux de neurones (un RNN et un CNN) sont adaptées des protéines à l’ARN. Un jeu de données d’ARN est proposé pour entrainer ces réseaux : RNANet. Deux outils logiciels sont proposés : BiORSEO, qui prédit la structure secondaire des ARN sur la base de deux critères (l’un énergétique, l’autre relatif à la présence de modules connus). MOARNA, qui propose des structures 3D gros grains sur la base de 4 critères : l’énergie de la structure secondaire, l’énergie en 3D, la compatibilité avec des données expérimentales de sondage chimique, ou la forme d’une famille connue d’ARN si une famille est identifiée.

Composition du jury de thèse

Membre du jury Titre Lieu d’exercice Fonction dans le jury
Eric ANGEL Professeure des Universités Université d’Évry, Université Paris-Saclay Co-directeur de thèse
Alain DENISE Professeure des Universités Université Paris-Saclay Examinateur
Marie-Dominique DEVIGNES Chargée de Recherche CNRS LORIA Examinatrice
François MAJOR Professeur des Universités Université de Montreal, Canada Rapporteur
Samuela PASQUALI Professeure au CiTCoM Université de Paris Examinatrice
Fariza TAHI Professeure des Universités Université d’Évry, Université Paris-Saclay Directrice de thèse
Jérôme WALDISPÜHL Professeur associé Université McGill, Canada Rapporteur
  • Date : mercredi 06/10/2021, 14h30
  • Lieu : Grand Amphithéatre du site IBGBI et soutenance via Collaborate
  • Doctorant : Louis BECQUEY, Université d’Évry Université Paris Saclay, IBISC équipe AROB@S
  • Directrice de thèse : Fariza TAHI (PR Univ. Évry, IBISC équipe AROB@S)
  • Co-directeur de thèse : Eric ANGEL (PR Univ. Évry, IBISC équipe AROB@S)
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