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Extraction d'informations sur la régulation transcriptionnelle de gènes à partir d'articles biomédicaux
La cartographie des réseaux de régulation de la transcription des gènes et des mécanismes moléculaires impliqués sont des problématiques importantes pour les biologistes. Les ressources bibliographiques de biologie moléculaire sont une mine prodigieuse d informations expérimentales qui couvrent l�...
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| Auteur principal : | |
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| Collectivités auteurs : | , , |
| Autres auteurs : | |
| Format : | Thèse ou mémoire |
| Langue : | français |
| Titre complet : | Extraction d'informations sur la régulation transcriptionnelle de gènes à partir d'articles biomédicaux / Julien Lorec; sous la direction de Yannick Jacques |
| Publié : |
[S.l.] :
[s.n.]
, 2008 |
| Description matérielle : | 1 vol. (194-xxxvi f.) |
| Note de thèse : | Thèse de doctorat : Médecine. Bioinformatique : Nantes : 2008 |
| Sujets : | |
| Documents associés : | Reproduit comme:
Extraction d'informations sur la régulation transcriptionnelle de gènes à partir d'articles biomédicaux |
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| 330 | |a La cartographie des réseaux de régulation de la transcription des gènes et des mécanismes moléculaires impliqués sont des problématiques importantes pour les biologistes. Les ressources bibliographiques de biologie moléculaire sont une mine prodigieuse d informations expérimentales qui couvrent l'état de l'art actuel dans le domaine de l expression de gènes. Cependant en raison de la taille gigantesque que représentent les données textuelles du domaine, des méthodes automatisées doivent être mises au point afin d explorer ces données de manière systématique. Dans cette thèse, nous proposons un ensemble de méthodes pour fouiller la littérature de biologie moléculaire et extraire les faits pertinents en relation avec l'expression de gènes humains. Nous présentons tout d'abord une procédure générique destinée à l extraction d'entités nommées candidates à partir des textes. Celle-ci combine une approche d identification à base de règles de groupes nominaux en tant qu entités nommées candidates avec une étape de mise en correspondance au sein de dictionnaires expertisés et élaborés à partir de ressources terminologiques publiques. Des techniques de désambiguïsation spécifiques au domaine sont aussi présentées afin de déterminer la nature réelle de l entité nommée identifiée. Nous détaillons ensuite une méthode qui permet à la fois d extraire les relations pertinentes établies entre les entités nommées et de retrouver certaines caractéristiques de ces associations grâce à une analyse syntaxique dite profonde et l utilisation de structures prédicat-arguments. Nous montrons que l'acquisition de la sémantique à partir de la syntaxe peut être séparée en deux phases distinctes afin de réduire le coût associé à la conception manuelle de règles d'extraction spécifiques au domaine. Finalement, les performances du système sont évaluées à l'aide d'un corpus annoté de pubIications complètes de biologie moléculaire. Les résultats sont prometteurs et malgré la nature hétérogène des données extraites, le système présente des performances à la fois homogènes et compatibles avec la montée en charge. | ||
| 330 | |a Charting transcriptionally regulated networks of genes and gathering related molecular mechanisms are important issues for biologists- The molecular biology literature is a very rich mine of experimental information that encompasses the current state of knowledge in the gene expression domain. However, due to its tremendous size, automated methods must be devised in order to explore these data in a systemic way. In this thesis, we propose a method set for mining the molecular biology literature and extracting relevant facts about human gene expression regulation We first present a generic methodology to extract potential named entities from texts. This combines rule-based identification of noun phrases as candidate named entities with matching against manually cleaned dictionaries from public sources. Domain-specific disambiguation techniques are also reported in order to help classifying the true nature of an identified named entity. Then we detail a procedure for both retrieving relevant relationships between named entities and their associated features using a deep syntactic analysis and predicate-argument structures. We show that the acquisition of semantics from syntax can be split into several distinct phases so as to lessen the labour usually associated with the design of domain-specific extraction rules. Finally the performance of the system is evaluated using an annotated corpus of specialized full-text publications. The results are promising and despite the heterogeneous nature of the information to retrieve from the data set, the system exhibits homogeneous and highly-scalable performances. | ||
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