Une infrastructure de calcul parallèle et son application à la détection de sites d'épissage dans le génome humain
L'épissage alternatif, un évènement ayant lieu au cours de la transcription d'une séquence d'ADN en un brin d'ARN messager, est une des clés de la compréhension de l'expression du génotype, et par là-même du fonctionnement du corps humain. De multiples approches existent po...
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Université de Sherbrooke
2008
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ndltd-usherbrooke.ca-oai-savoirs.usherbrooke.ca-11143-47892016-04-07T05:24:35Z Une infrastructure de calcul parallèle et son application à la détection de sites d'épissage dans le génome humain Le Fillâtre, Jean-François Girard, Gabriel L'épissage alternatif, un évènement ayant lieu au cours de la transcription d'une séquence d'ADN en un brin d'ARN messager, est une des clés de la compréhension de l'expression du génotype, et par là-même du fonctionnement du corps humain. De multiples approches existent pour détecter ou prédire les sites d'épissage potentiels, se basant sur ce qui est connu des mécanismes d'épissage. Au cours de cette maîtrise, nous avons tenté de détecter ab initio les meilleurs candidats possibles dans la séquence d'un gène, en utilisant une stratégie de recherche de signaux basée sur la caractérisation statistique des extrémités des introns. Afin d'augmenter la vitesse de la détection, une infrastructure de gestion de tâches parallèles a été développée, ainsi qu'un mécanisme de graphes acycliques pour représenter les dépendances entre tâches. 2008 Mémoire 9780494495261 http://savoirs.usherbrooke.ca/handle/11143/4789 fre © Jean-François Le Fillâtre Université de Sherbrooke |
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L'épissage alternatif, un évènement ayant lieu au cours de la transcription d'une séquence d'ADN en un brin d'ARN messager, est une des clés de la compréhension de l'expression du génotype, et par là-même du fonctionnement du corps humain. De multiples approches existent pour détecter ou prédire les sites d'épissage potentiels, se basant sur ce qui est connu des mécanismes d'épissage. Au cours de cette maîtrise, nous avons tenté de détecter ab initio les meilleurs candidats possibles dans la séquence d'un gène, en utilisant une stratégie de recherche de signaux basée sur la caractérisation statistique des extrémités des introns. Afin d'augmenter la vitesse de la détection, une infrastructure de gestion de tâches parallèles a été développée, ainsi qu'un mécanisme de graphes acycliques pour représenter les dépendances entre tâches. |
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