Outils et méthodes pour l'analyse et la classification d'ARN non-codant
Dans ce mémoire, je présente deux résultats de mes expériences sur la classification d'ARN non-codant. En premier lieu, je démontre à travers des tests sur des modèles de matrices de substitution standards qu'un alignement supérieur d'ARNnc ne peut être obtenu avec ces matrices. Mes e...
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Université de Sherbrooke
2010
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ndltd-usherbrooke.ca-oai-savoirs.usherbrooke.ca-11143-48752016-04-07T05:24:39Z Outils et méthodes pour l'analyse et la classification d'ARN non-codant Nordell Markovits, Alexei Wang, Shengrui Lafontaine, Daniel Dans ce mémoire, je présente deux résultats de mes expériences sur la classification d'ARN non-codant. En premier lieu, je démontre à travers des tests sur des modèles de matrices de substitution standards qu'un alignement supérieur d'ARNnc ne peut être obtenu avec ces matrices. Mes expériences sur des matrices créées en variant la composition des données ont cependant permis de faire ressortir des observations sur l'information contenue dans les alignements d'ARNnc. En deuxième lieu, je présente un nouvel algorithme, CLUSS-RNA qui est une amélioration de l'outil de classification fonctionnel CLUSS. En intégrant l'information des structures secondaires prédites, il est possible d'offrir un clustering de qualité supérieure pour les ARNnc. 2010 Mémoire 9780494656198 http://savoirs.usherbrooke.ca/handle/11143/4875 fre © Alexei Nordell Markovits Université de Sherbrooke |
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Dans ce mémoire, je présente deux résultats de mes expériences sur la classification d'ARN non-codant. En premier lieu, je démontre à travers des tests sur des modèles de matrices de substitution standards qu'un alignement supérieur d'ARNnc ne peut être obtenu avec ces matrices. Mes expériences sur des matrices créées en variant la composition des données ont cependant permis de faire ressortir des observations sur l'information contenue dans les alignements d'ARNnc. En deuxième lieu, je présente un nouvel algorithme, CLUSS-RNA qui est une amélioration de l'outil de classification fonctionnel CLUSS. En intégrant l'information des structures secondaires prédites, il est possible d'offrir un clustering de qualité supérieure pour les ARNnc. |
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