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Thèse de

Jean-Charles Boisson

lundi 8 décembre 2008
Bâtiment des thèses - Université de Lille1

Modélisation et résolution par métaheuristiques coopératives : de l'atome à la séquence protéique

Directeur de Thèse : El-Ghazali Talbi, Professeur, Université de Lille I
Co-encadrant : Laetitia Jourdan, CR INRIA, Université de Lille I
Rapporteurs :
Jin-Kao Hao, Professeur, Université d?Angers
Pascal Bouvry, Professeur, Université du Luxembourg
Examinateurs:
Ralph Blossey, DR CNRS, Université de Lille I
Pierre Tufféry, DR INSERM, Université de Paris VII

A travers cette thèse, nous montrons l'importance de la modélisation et de la coopération de métaheuristiques pour la résolution de problèmes réels en bioinformatique. Pour ce faire, deux problèmes ont été étudiés : le premier dans le domaine de la protéomique pour l'identification de protéines à partir de données spectrales et le second dans le domaine de l'analyse structurale des molécules pour le problème du docking moléculaire flexible. Ainsi, pour le premier problème, un nouveau modèle basé sur une comparaison directe des bases de données protéiques avec les données expérimentales brutes a été mise en place. L'approche associée a été intégrée au sein d'un moteur d'identification par empreinte de masse peptide appelé ASCQ_ME. Ce modèle d'identification a permis ensuite de proposer et de valider une modélisation pour le problème de de novo protein sequencing qui consiste à retrouver la séquence d'une protéine à partir seulement des données expérimentales. Il s'agit d'un modèle en trois étapes appelé SSO pour « Sequence », « Shape » et « Order ». Après une étude de chacune de ces étapes, SSO a été implémenté et testé à travers trois métaheuristiques collaborant de manière séquentielle. Pour le second problème, une étude des nouvelles modélisations multi-objectif a été menée et a conduit à la définition d'un ensemble de huit modèles différents testés à l'aide d'algorithmes génétiques multi-objectif parallèles. Une douzaine de configuration d'opérateurs génétiques ont été testé afin de mettre en évidence l'efficacité de l'hybridation des algorithmes génétiques avec des recherches locales. Pour chacune des parties, l'implémentation et la mise en place des collaborations fut possible grâce à la plateforme ParadisEO et notamment grâce à nos contributions à la partie ParadisEO-MO dédiée aux métaheuristiques à base de solution unique. L'ensemble de ces travaux a été soutenu par le PPF Bio-Informatique de l'Université des Sciences et Technologies de Lille et le projet ANR Dock.

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