Agrégation de classi eurs et d'experts pour la recherche d'homologues chez les cytokines à quatre hélices alpha

L'objectif de ce travail est la mise au point d'une méthode de détection d'homologues de cytokines inconnues. J'ai dans un premier temps évalué plusieurs classifieurs SVM. J'ai ensuite proposé d'ajouter, sous la forme d'experts automatiques, des connaissances spéci...

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Auteur principal : Beaume Nicolas (Auteur)
Collectivités auteurs : Nantes Université Pôle Santé UFR Médecine et Techniques Médicales Nantes (Autre partenaire associé à la thèse), École doctorale chimie biologie Nantes ....-2008 (Ecole doctorale associée à la thèse), Université de Nantes 1962-2021 (Organisme de soutenance)
Autres auteurs : Jacques Yannick (Directeur de thèse), Ramstein Gérard (Directeur de thèse)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : français
Titre complet : Agrégation de classi eurs et d'experts pour la recherche d'homologues chez les cytokines à quatre hélices alpha / Nicolas Beaume; sous la direction de Yannick Jacques, Gérard Ramstein
Publié : [S.l.] : [s.n.] , 2008
Description matérielle : 1 vol. (197 p.)
Note de thèse : Thèse de doctorat : Médecine. Sciences de la vie et de la santé. Bioinformatique : Nantes : 2008
Sujets :
Documents associés : Reproduit comme: Agrégation de classi eurs et d'experts pour la recherche d'homologues chez les cytokines à quatre hélices alpha
Description
Résumé : L'objectif de ce travail est la mise au point d'une méthode de détection d'homologues de cytokines inconnues. J'ai dans un premier temps évalué plusieurs classifieurs SVM. J'ai ensuite proposé d'ajouter, sous la forme d'experts automatiques, des connaissances spécifiques à la famille étudiée. Enfin, afin de maximiser l'efficacité de leur association, j'ai comparé différentes méthodes d'agrégation. Je propose une méthode performante, basée sur la combinaisons de ces classifieurs et de ces experts, généralisable à d'autres familles de protéines.
I was working on a particular gene family : the four helix cytokines. The major purpose of this work was to design a new method to detected still unknown members in the human genome. The first part of my work was to compare SVM classifiers, which is known as the best strategy for homologs research, from the literature. During the second part of my work, i designed automatical experts which deals with information like biological features.The last part of my work consisted in evaluating methods to aggregate classifiers and experts. This strategy achieve better results than the best classifer alone and it can easily be adapted to other gene family.
Variantes de titre : Identification of four helix cytokine homologs by aggregation of classifiers and automated experts
Bibliographie : Bibliogr. p. 191-197 [63 réf.]