Segmentation du génome de Streptomyces coelicolor par chaînes de Markov pour la recherche de réitérations

Sébastien Hergalant 1
1 ORPAILLEUR - Knowledge representation, reasonning
INRIA Lorraine, LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Résumé : Les modèles de Markov cachés (HMM), introduits dans les années 1960, ont connu un succès important en reconnaissance de la parole où ils se sont imposés comme un des modèles de référence. Leur adaptation à l'analyse de grands fragments nucléotidiques est désormais rendue possible par l'accroissement du nombre de génomes bactériens dont la séquence complète est disponible. Nous avons développé une panoplie d'outils permettant d'une part la segmentation de séquences par des HMM d'ordre deux , et d'autre part la visualisation graphique de cette segmentation. Une analyse fouillée des cosmides issus du séquençage du génome de Streptomyces coelicolor a ainsi pu être entreprise. Ce travail a permis de démontrer la capacité de tels modèles à détecter certains types de motifs réitérés présents sur le chromosome.l'étude détaillée de ces motifs montre que certains d'entre eux pourraient être la cause ou la conséquence des phénomènes d'instabilité génétique chez cette bactérie. || Hidden Markov Models (HMM) are still a reference in speech recognition processing since their introduction in the 1960's. Completely sequenced bacterial genomes provides the datas needed for their analysis by these models. We developed a bunch of tools fo
Type de document :
Rapport
[Stage] A01-R-392 || hergalant01a, 2001, 50 p
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Contributeur : Publications Loria <>
Soumis le : mardi 26 septembre 2006 - 14:48:38
Dernière modification le : samedi 31 mars 2018 - 22:20:02

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Sébastien Hergalant. Segmentation du génome de Streptomyces coelicolor par chaînes de Markov pour la recherche de réitérations. [Stage] A01-R-392 || hergalant01a, 2001, 50 p. 〈inria-00100649〉

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