Contribution au développement d'une méthode hybride discriminante-générative de prédiction de la structure secondaire des protéines

Julien Vannesson 1
1 ABC - Machine Learning and Computational Biology
LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Résumé : De nombreuses méthodes ont été développées ces dernières décennies pour effectuer la prédiction de la structure secondaire des protéines. Alors que les systèmes à base de réseaux de neurones se sont imposés en premier, d'autres méthodes ont vu le jour avec des résultats tout à fait prometteurs et parmi elles notamment, les SVM multiclasses. Ainsi, ce document traite dans un premier temps de ce qu'est une M-SVM et comment l'appliquer au problème du traitement des séquences protéiques. Ensuite, nous voyons quelle est l'architecture proposée par l'équipe et la mise en oeuvre du premier module concernant l'utilisation des alignements, avec les problèmes de pondération associés. Enfin les tests de cette nouvelle architecture avec les alignements montrent que le gain de précision est de plus de 5% en dépassant les 69% de taux de reconnaissance.
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Contributeur : Yann Guermeur <>
Soumis le : mardi 30 octobre 2007 - 16:28:27
Dernière modification le : mardi 24 avril 2018 - 13:36:08
Document(s) archivé(s) le : lundi 24 septembre 2012 - 14:46:41

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Julien Vannesson. Contribution au développement d'une méthode hybride discriminante-générative de prédiction de la structure secondaire des protéines. [Travaux universitaires] 2007. 〈inria-00184160〉

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