Algorithmique de l'alignement structure-séquence d'ARN (une approche générale et paramétrée)

L'alignement de macromolécules biologiques comme les protéines, l'ADN ou encore l'ARN est une problématique biologique et bio-informatique qui a pour but de révéler une partie des mystères du fonctionnement des cellules, constituants des êtres vivants. Les ARN non-codant sont des macromolécules intervenant dans le métabolisme de tout être vivant et les deux problématiques majeurs les concernant sont: la prédiction de leur structure pour mieux comprendre leur fonctionnement et leur détection dans des bases de données ou des génomes. L'une des approches: l'alignement structure-séquence d'ARN, répond à ces deux problématiques. Le problème d'alignement structure-séquence consiste à aligner une structure connue d'un premier ARN avec la séquence d'un deuxième ARN.La structure est représentée sous la forme d'un graphe ou de façon équivalente sous la forme d'une séquence arc-annotées et la séquence représente la suite des nucléotides de l'ARN.Pour résoudre ce problème, nous cherchons à optimiser l'alignement selon une fonction de coût. C'est donc un problème d'optimisation, qui malheureusement se révèle NP-Difficile.En conséquence différents travaux définissent des classes d'instances réduites pour lesquelles ils proposent des algorithmes spécifiques mais à complexités polynomiales.Les travaux de ma thèse unifient et la généralisent les approches précédentes par la construction d'un algorithme à complexité paramétrée non spécifique à une classe d'instances. En utilisant cet algorithme, il est possible de résoudre le problème d'alignement structure-séquence pour toutes les instances possibles, et aussi efficacement que les précédentes approches sur leur domaine de résolution respectif. Cet algorithme utilise une technique empruntée à la théorie des graphes: la décomposition arborescente, c'est-à-dire qu'il transforme la structure donnée en une décomposition arborescente et c'est ensuite cette décomposition qui est alignée avec la séquence donnée. L'alignement entre une décomposition arborescente et une séquence se fait par programmation dynamique.Sa mise en place a nécessité une reformulation du problème ainsi qu'une modification importante de l'utilisation classique de la programmation dynamique pour les décompositions arborescentes. Au final, cela conduit à un algorithme paramétré dont le paramètre est entièrement lié à la décomposition arborescente. La construction des décompositions arborescentes pour lesquelles l'alignement s'effectuera plus le efficacement possible est malheureusement un problème lui aussi NP-Difficile. Néanmoins, nous avons créé une heuristique de construction de décompositions adaptée aux structures d'ARN.Nous avons alors défini des nouvelles classes de structures pour lesquelles notre algorithme (décomposition et alignement) possède une faible complexité. Ces classes incluent notamment toutes les autres classes précédemment définies et la complexité de notre algorithme est au moins aussi faible que celles des algorithmes spécifiques sur leurs classes de structures respectives. Ces classes de structures représentent la majorité des structures connues et contiennent de nombreux éléments importants jusqu'alors non pris en compte (tel que les motifs tertiaires d'ARN). Le problème de l'alignement structure-séquence tente de répondre aux problématiques de prédictions de structures et de recherche d'ARN. Néanmoins, la qualité des résultats obtenus par sa résolution dépendent de la fonction de coût utilisée. Durant ma thèse j'ai commencé la mise place de la construction par apprentissage d'une nouvelle fonction de coût, adaptée aux nouvelles classes de structures que nous avons défini. Enfin de par la nature de l'algorithme, le travail réalisé permet des améliorations non négligeables, en terme de qualité des résultats et de rapidité de calcul comme la recherche de solution sous-optimales ou l'utilisation de l'algorithme au sein d'heuristiques dérivées d'heuristiques classiques.The alignment of biological macromolecules such as proteins, DNA or RNA is a biological and bio-informatics problematic which aims to reveal some of the mysteries of how cells works. The non-coding RNA are involved in the metabolism of all living beings. The two major issues concerning them are: the prediction of their structure to better understand their function and their detection in databases or genomes. One approach, the structure-sequence alignment of RNA, addresses these two issues. The work done during my thesis provides some constructive elements on this problem and led me to call the graph algorithmic for its resolution. The alignment problem is to align a structure of a first RNA with the sequence of a second RNA. The structure on the first RNA is represented as a graph or equivalently as an arc-annotated sequence and the sequence represents the nucleotide sequence of the second RNA.To solve this problem, we aim to compute a minimal cost alignment, according to a given cost function. So, this is an optimization problem, which turns out to be NP-hard.Accordingly, different works define several reduced structure classes for which they propose specific algorithms but with polynomial complexity. The work of my thesis unifies and generalizes previous approaches by the construction of a unique (not class specific) parameterized algorithm. Using this algorithm, it is possible to solve the problem of structure-sequence alignment for all possible instances, and as effectively as previous approaches in their respective field of resolution.This algorithm uses a technique from graph theory: the tree decomposition, that is to say, it transforms the given structure into a tree-decomposition and the decomposition is then aligned with the sequence. The alignment between a tree-decomposition and a sequence is done by dynamic programming. Its implementation requires a reformulation of the problem as well as a substantial modifications to the conventional use of dynamic programming for tree decompositions. This leads to an algorithm whose parameter is entirely related to the tree-decomposition.The construction of tree decompositions for which the alignment is the most effective is unfortunately a NP-Hard problem. Nevertheless, we have developed a heuristic construction of decompositions adapted to RNA structures. We then defined new structure classes which extend existing ones without degrading the complexity of the alignment but which can represent the majority of known structures containing many important elements that had not be taken into account previously (such as RNA tertiary motifs).The sequence-structure alignment problem attempts to answer the problem of prediction of structures and RNA research. However, the quality of the results obtained by its resolution depends on the cost function. During my PhD I started to define new cost functions adapted to the new structure classes by a machine learning approach. Finally, the work allows significant improvements in terms of quality of results and computation. For example the approach directly allows the search for sub-optimal solutions or its use within heuristics derived from traditional heuristic methods.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF