Alignements locaux par programmation linéaire en nombres entiers
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Détecter des similarités et des homologies entre protéines est une étape cruciale du processus d'annotation des génomes. Afin de détecter des homologies, les alignements de séquences, globaux ou locaux, sont couramment utilisés. Néanmoins, dans la "zone d'ombre", nous devons utiliser les méthodes de reconnaissance de repliements. Dans ce domaine, le problème du "Protein Threading" (PTP) utilise des paramètres pairés pour aligner globalement une séquence de protéine avec une structure de protéine. À notre connaissance, il n'existe pas de méthode d'alignement local utilisant de...
Détecter des similarités et des homologies entre protéines est une étape cruciale du processus d'annotation des génomes. Afin de détecter des homologies, les alignements de séquences, globaux ou locaux, sont couramment utilisés. Néanmoins, dans la "zone d'ombre", nous devons utiliser les méthodes de reconnaissance de repliements. Dans ce domaine, le problème du "Protein Threading" (PTP) utilise des paramètres pairés pour aligner globalement une séquence de protéine avec une structure de protéine. À notre connaissance, il n'existe pas de méthode d'alignement local utilisant des paramètres pairés. À partir du PTP, nous proposons cinq modélisations mathématiques de ces alignements locaux qui ont été implémentées et testées grâce au logiciel CPLEX 10.0. Nous avons ensuite développé un algorithme dédié permettant de résoudre un de ces modèles. Cet algorithme utilise des techniques connues en recherche opérationnelle: la séparation-évaluation, la descente de sous-gradient et la relaxation lagrangienne. Bien que les alignements locaux soient d'une plus grande complexité, nous montrons qu'ils sont réalisables et qu'ils améliorent la qualité des alignements.
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