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Jeudi 12 janvier 2012 - Jean-Baka Domelevo Entfellner (LIRMM, Montpelier) Print
Written by Pierre PETERLONGO   
Combinaison de modèles phylogénétiques et longitudinaux pour l'analyse des séquences biologiques : reconstruction de HMM profils
ancestraux
La modélisation statistique de séquences homologues par HMM profils
laisse de côté l'information phylogénétique reliant les séquences.
Nous proposons ici des modèles combinant efficacement analyse
longitudinale (séquences protéiques vues comme des enchaînements
d'acides aminés) et verticale (séquences vues comme étant le produit
d'une évolution le long des branches d'un arbre phylogénétique). De
tels modèles appartiennent à la famille des phylo-HMM, introduite dans
le courant des années 1990 (Mitchison & Durbin). Notre objectif étant
la détection d'homologues distants dans les bases de données, nous
décrivons une méthodologie de dérivation complète des paramètres des
phylo-HMM profils basée sur la phylogénie : les modèles que nous
proposons sont des HMM de reconstruction ancestrale, issus d'un
processus d'inférence phylogénétique des positions conservées, des
probabilités d'émission de caractères sur les états Match et
Insertion, ainsi que des probabilités de transition entre états du
HMM. Nous suggérons notamment une nouvelle modélisation pour
l'évolution des transitions entre états du HMM, ainsi qu'un modèle de
type Ornstein-Uhlenbeck pour l'évolution des longueurs des insertions.
Contraintes évolutives et contraintes longitudinales sont ainsi
simultanément prises en compte. Le processus d'apprentissage développé
a été implémenté et testé sur une base de données de familles de
séquences homologues, mettant en évidence des gains à la fois en
termes de vraisemblance accrue des homologues distants et en termes de
performance lorsqu'il s'agit de détecter ceux-ci dans les grandes
bases de données protéiques.
 
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