Soutenance de thèse : Baptiste LAFABREGUE
Titre : Clustering et apprentissage profond sous contraintes pour l’analyse de séries temporelles - Application à l'analyse temporelle incrémentale en télédétection
Équipe : SDC
Résumé : Les projets de séquençage à haut débit produisent quotidiennement une énorme quantité de données biologiques brutes. Cependant, ces données sont difficilement exploitables si elles ne sont pas annotées. Afin de pouvoir traiter ces données massives, des programmes d’annotation de génomes ont été développés, malheureusement ces derniers sont encore trop sujets aux erreurs de prédiction, faisant de l’annotation des génomes un des défis majeurs en bio-informatique. Dans ce contexte, mes travaux de thèse s’organisent autour d’un trinôme indissociable : i) l’amélioration de la prédiction des gènes eucaryotes codant pour des protéines en se focalisant spécifiquement sur les sites d’épissage ii) en exploitant des algorithmes d’intelligence artificielle (réseaux de neurones convolutif et algorithmes évolutionnaires), iii) entraînés avec des données de haute qualité incluant une forte hétérogénéité d’organismes eucaryotes (de l’Homme aux protistes). La stratégie mise au point consiste à combiner l’ensemble des données traitées et validées (G3PO) avec les programmes développés (Spliceator et SpliceSLEIA) afin d’améliorer la prédiction des gènes en diminuant le taux d’erreurs afin qu’elles ne se propagent plus dans les bases de données publiques. De plus, ces travaux permettront une meilleure compréhension des organismes et de leurs mécanismes biologiques.
Les membres du Jury sont :
La soutenance aura lieu en français le lundi 20 septembre 2021 à 13h15, dans l'amphithéâtre A207 du pôle API (ICube Illkirch).
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