Extraction d'informations sur la régulation transcriptionnelle de gènes à partir d'articles biomédicaux 2008
La cartographie des réseaux de régulation de la transcription des gènes et des mécanismes moléculaires impliqués sont des problématiques importantes pour les biologistes. Les ressources bibliographiques de biologie moléculaire sont une mine prodigieuse d informations expérimentales qui couvrent l�...
| Main Author: | |
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| Language: | FRE |
| Published: |
Université de Nantes
2008
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| Online Access: | http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00481403 http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/48/14/03/PDF/these_julien_lorec.pdf |
| Summary: | La cartographie des réseaux de régulation de la transcription des gènes et des mécanismes moléculaires impliqués sont des problématiques importantes pour les biologistes. Les ressources bibliographiques de biologie moléculaire sont une mine prodigieuse d informations expérimentales qui couvrent l'état de l'art actuel dans le domaine de l expression de gènes. Cependant en raison de la taille gigantesque que représentent les données textuelles du domaine, des méthodes automatisées doivent être mises au point afin d explorer ces données de manière systématique. Dans cette thèse, nous proposons un ensemble de méthodes pour fouiller la littérature de biologie moléculaire et extraire les faits pertinents en relation avec l'expression de gènes humains. Nous présentons tout d'abord une procédure générique destinée à l extraction d'entités nommées candidates à partir des textes. Celle-ci combine une approche d identification à base de règles de groupes nominaux en tant qu entités nommées candidates avec une étape de mise en correspondance au sein de dictionnaires expertisés et élaborés à partir de ressources terminologiques publiques. Des techniques de désambiguïsation spécifiques au domaine sont aussi présentées afin de déterminer la nature réelle de l entité nommée identifiée. Nous détaillons ensuite une méthode qui permet à la fois d extraire les relations pertinentes établies entre les entités nommées et de retrouver certaines caractéristiques de ces associations grâce à une analyse syntaxique dite profonde et l utilisation de structures prédicat-arguments. Nous montrons que l'acquisition de la sémantique à partir de la syntaxe peut être séparée en deux phases distinctes afin de réduire le coût associé à la conception manuelle de règles d'extraction spécifiques au domaine. Finalement, les performances du système sont évaluées à l'aide d'un corpus annoté de pubIications complètes de biologie moléculaire. Les résultats sont prometteurs et malgré la nature hétérogène des données extraites, le système présente des performances à la fois homogènes et compatibles avec la montée en charge. |
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