Proposition de thèse dans le cadre du projet régional BIL

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Acti - Richer Jean-Michel

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Proposition de thèse dans le cadre du projet régional BILApprentissage supervisé pour la prédiction de la localisati onsubcellulaire des protéinesDirection de thèse : Jin-Kao Hao, LERIA, Université d’Angers, 2 Bouleva rdLavoisier, 49045 Angers Cedex 01, tél: 02 41 73 50 76, email : jin-kao.hao@univ-angers.frCo-encadrement : Dominique Tessier, Unité BIA, INRA, rue de la géraudière , BP71627, 44316 Nantes Cedex, tél: 02 40 67 51 76 tessier@nantes.inra.frDébut de thèse souhaité : Septembre 2008Contexte ScientifiqueLes cellules eucaryotes font l’objet d’une compartimentation poussée . Lesdifférents organites sont séparés du reste de la cellule par des membranes, et certainsorganites comme les plastes ou la mitochondrie comportent eux-mêmes plus ieurscompartiments internes. A l’exception des protéines synthétisées in-situ à pa rtir deleurs génomes spécifiques, les protéines codées par le noyau doivent être d irigéesvers leur compartiment spécifique au moyen de signaux d’adressage. Pl usieurslogiciels mettant en œuvre principalement des méthodes d’apprentissage supe rvisésont disponibles pour prédire la localisation subcellulaire des protéines. C eux-ciexploitent principalement des biais de composition en acides aminés, la détecti on designaux en partie N-terminale, C-terminale ou internes à la protéine, ou utilis ent desinformations d’homologie - deux protéines homologues tendent à être adressé es aumême compartiment subcellulaire. Les performances de ...

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Extrait

Proposition de thèse dans le cadre du projet régional BIL

Apprentissage supervisé pour la prédiction de la localisation

subcellulaire des protéines

Direction de thèse

: Jin-Kao Hao, LERIA, Université d’Angers, 2 Boulevard

Lavoisier, 49045 Angers Cedex 01, tél: 02 41 73 50 76, email : jin-kao.hao@univ-

angers.fr

Co-encadrement

: Dominique Tessier, Unité BIA, INRA, rue de la géraudière, BP

71627, 44316 Nantes Cedex, tél: 02 40 67 51 76 tessier@nantes.inra.fr

Début de thèse souhaité

: Septembre 2008

Contexte Scientifique

Les cellules eucaryotes font l’objet d’une compartimentation poussée. Les

différents organites sont séparés du reste de la cellule par des membranes, et certains

organites comme les plastes ou la mitochondrie comportent eux-mêmes plusieurs

compartiments internes. A l’exception des protéines synthétisées in-situ à partir de

leurs génomes spécifiques, les protéines codées par le noyau doivent être dirigées

vers leur compartiment spécifique au moyen de signaux d’adressage. Plusieurs

logiciels mettant en œuvre principalement des méthodes d’apprentissage supervisé

sont disponibles pour prédire la localisation subcellulaire des protéines. Ceux-ci

exploitent principalement des biais de composition en acides aminés, la détection de

signaux en partie N-terminale, C-terminale ou internes à la protéine, ou utilisent des

informations d’homologie - deux protéines homologues tendent à être adressées au

même compartiment subcellulaire. Les performances de ces logiciels ne sont pas

satisfaisantes dans le cas des protéines végétales.

La détermination de plusieurs localisations intéressent particulièrement l’unité

BIA de l’INRA : la membrane du golgi (recherche de glycosyl-transferases impliquées

dans la biosynthèse des parois), les vacuoles de stockage (stockage des protéines de

réserve), les amyloplastes (lieu de synthèse de l’amidon). La prédiction précise de la

localisation subcellulaire permet une meilleure identification de gènes ou de protéines

candidat(e)s pour des démarches de génétique inverse. Ainsi la problématique de

cette thèse est de nature très générale.

Déroulement de la thèse et objectif à atteindre

L’objectif principal du travail sera la conception et le développement

d’algorithmes innovants pour la prédiction de la localisation subcellulaire. Le protocole

d'apprentissage développé devra garantir de solides performances tout en fournissant

aux biologistes une interprétation aisée des résultats. On s'appuiera pour cela sur les

travaux en « soft computing » (algorithmes génétiques, réseaux neuronaux, ...) et en

apprentissage (SVM, Modèles de Markov, ...), en étudiant comment un ensemble de

critères explicatifs pertinents peuvent être extraits de ces classifieurs statistiques.

Un autre aspect important de ce travail sera de permettre l'intégration de

connaissances dans le protocole proposé afin de garantir que les dernières avancées

sur la compréhension des mécanismes biologiques puissent être pris en compte par le

système. En développant cette possibilité, le travail réalisé dans cette thèse visera des

résultats généraux applicables à une large classe de problèmes de localisation.

Un répertoire à jour des protéines identifiées expérimentalement dans les

plastes - à la fois les chloroplastes et les amyloplastes - devra être constitué à partir

des données expérimentales du laboratoire et des données de bibliographie récentes.

Une recherche bibliographique devrait également permettre de retrouver un ensemble

de protéines avec une double localisation pour essayer de les caractériser. La base de

données ainsi constituée permettra l'évaluation de la méthode de prédiction proposée.

Financement et Candidature

Cette thèse est entièrement financée par le projet «

Bioinformatique Ligérienne – BIL

sous forme d’une Allocation de Recherche Régionale (montant identique à une AR

ministérielle) d’une durée de trois ans.

Les candidatures sont à envoyer au plus tôt avant le 30 juin 2008 à :

jin-

kao.hao@univ-angers.fr

(LERIA, Université d’Angers) et

tessier@nantes.inra.fr

(BIA,

INRA Nantes) avec 1) CV détaillé indiquant le classement et la mention, 2) relevé des

notes du Master, 3) lettre de motivation, 4) nom d’un référant, et 5) éventuelles

recommandations.

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