Modélisation statistique avancée et sélection de variables pour les séquences protéiques

Over the last few decades, protein sequencing techniques have been developed and continuous experiments have been done. Thanks to all of these efforts, nowadays, we have obtained more than two hundred million protein sequence data. In order to deal with such a huge amount of biological data, now, we need theories and technologies to extract information that we can understand and interpret.The key idea to resolve this problem is statistical physics and the state of the art of machine learning (ML). Statistical physics is a field of physics that can successfully describe many complex systems by extracting or reducing variables to be interpretable variables based on simple principles. ML, on the other hand, can represent data (such as reconstruction and classification) without assuming how the data was generated, i.e. physical phenomenon behind of data. In this dissertation, we report studies of protein sequence generative modeling and protein-residue contact predictions using statistical physics-inspired modeling and ML-oriented methods. In the first part, we review the general background of biology and genomics. Then we discuss statistical modelings for protein sequence. In particular, we review Direct Coupling Analysis (DCA), which is the core technology of our research. We also discuss the effects of higher-order statistics contained in protein sequences and introduces deep learning-based generative models as a model that can go beyond pairwise interaction.Au cours des dernières décennies, des techniques de séquençage de protéines ont été développées et des expériences continues ont été menées. Grâce à tous ces efforts, de nos jours, nous avons obtenu plus de deux-cents millions données relative à des séquences de protéines. Afin de traiter une telle quantité de données biologiques, nous avons maintenant besoin de théories et de technologies pour extraire des informations de ces données que nous pouvons comprendre et pour apporter des idées. L'idée clé pour résoudre ce problème est la physique statistique et l'état de l'art de le Machine Learning (ML). La physique statistique est un domaine de la physique qui peut décrire avec succès de nombreux systèmes complexes en extrayant ou en réduisant les variables pour en faire des variables interprétables basées sur des principes simples.ML, d'autre part, peut représenter des données (par exemple en les reconstruisant ou en les classifiant) sans comprendre comment les données ont été générées, c'est-à-dire le phénomène physique à l'origine de la création de ces données. Dans cette thèse, nous rapportons des études de modélisation générative de séquences protéiques et de prédictions de contacts protéines-résidus à l'aide de la modélisation statistique inspirée de la physique et de méthodes orientées ML. Dans la première partie, nous passons en revue le contexte général de la biologie et de la génomique. Ensuite, nous discutons des modélisations statistiques pour la séquence des protéines. En particulier, nous passons en revue l'analyse de couplage direct (DCA), qui est la technologie de base de notre recherche