Méthodes de comparaison entre séquences multi-échelles végétales Sylvain DEMEY.
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Méthodes de comparaison entre séquences
multi-échelles végétales
Sylvain DEMEY
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Introduction
Séquençage haut débit → forte augmentation des données
Besoin d’outils d’analyses de comparaison Même besoin en biologie végétale au niveau de
l’architecture des plantes Objectifs: implémentation d’un nouvel algorithme de
comparaison entre séquences multi-échelles dans le cadre du logiciel AMAPmod
comparaison de 2 méthodes
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1.Le contexte et le travail demandé
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Architecture des plantes
Description d’un individu avec au moins 1 des informations suivantes:
Information géométrique Information topologique décrivant les connections
entre les entités Information de décomposition
entre-noeud
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Unité de croissance
Modélisation de l’architecture des plantes
Description arborescente (plus complexe) Description sous la forme de séquences
Exemple de séquence
00 1 0000
0
0
0
0
0
0
1
( )( )( )Multi-échelles
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Pourquoi la notion de séquence multi-échelles?
01010101010
01010101010
(0101)(0101010) (0101010)(1010)
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Les ordres de ramification
ORDRE 1 (Tronc)
ORDRE 2
ORDRE 3
ORDRE 4
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Travail demandé
Doit pouvoir s’intégrer dans AMAPmod (dans la librairie Treematching)
Implémentation d’une méthode de comparaison globale
De comparaison locale Algorithme pour la comparaison
d’arborescences appliqué à la comparaison de séquences
Analyses
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2. Algorithmes de comparaison de séquences et implémentation
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Algorithmes utilisés et développés
Wagner-Fisher (74): alignement global Smith-Waterman (81): alignement local Selkow (77): méthode de comparaison entre
arborescences (utilisé pour la comparaison de séquences multi-échelles)
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Construction des chaînes parenthésées
T1 T2 T3
T= ((001) (0001) (1010)) (
)
) ( ) ( )
)
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La comparaison d’arborescences
T1 T2
insertion de e
substitution de a
substitution de b
délétion de d
substitution de a
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Les contraintes de l’algorithme de Selkow
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Les contraintes de l’algorithme de Selkow
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Les contraintes de l’algorithme de Selkow
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Selkow
Algorithme récursif Utilise Wagner-Fisher pour la comparaison
entre sous-arbres Insertion d’un sous-arbre Délétion d’un sous-arbre
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Implémentation
Langage C++ Qt pour l’interface R pour les analyses Coût des opérations d’édition:
0 ou 1
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Présentation du logiciel
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Les résultats pour l’alignement global
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Les résultats pour l’alignement de séquences multi-échelles
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Exemple de gestion des load/save
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Exemple de gestion des erreurs
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3. Analyses
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Modèle théoriqueModèle " simple " :
0 10,50,5 0,5
0,5
Modèle "multi-échelle" 1
0 1
0,40,4 0,4
0,4
0’ 1’
Modèle " multi-échelle " 2
0 10,40,4
0,3
0,3
0’ 1’
0,2
0,50,5
0,5
0,5
0,2
0,3
0,15 0,3
0,15
0,5 0,30,4
0,5
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Les méthodesWagner-Fisher Selkow
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Les exemples choisis
Braeburn Fuji Sur les 5 premiers ordres Chaque ordre 3 types (uc, axil, uc1 axil) Alignement global/Alignement de séquences
multi-échelles
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Format des données
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Exemple sur l’ordre 1
Wagner-Fisher Selkow
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Interprétations sur ordre1
L’ordre 1 → le plus représentatif Bonne séparation mais généralement
meilleure avec Selkow Tjrs à peu près les mêmes intrus sur les 3
types Groupe vaste/groupe compact
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Conclusion et perspectives
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Conclusion
Implémentation d’une nouvelle méthode de comparaison de séquences multi-échelles
Validation de la méthode par des analyses Séparation suivant les espèces Apprentissage du C/C++, de Qt et du
clustering avec R
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perspectives
Nouvelles matrices d’édition Intégration dans AMAPmod Analyses des résultats des alignements Autre application botanique: validation de
modèles Application dans d’autres domaines: Exemple structure secondaire de l’ARN
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Exemple
Epingle à cheveux (élément de structure secondaire)
On peut représenter cet élément de structure sous la forme de la séquence :
(AAUCC) [AUUGCACUCC] (GGAUU)