Mots-Clés

Protéines Evolution Alignement Apprentissage statistique Réseaux de neurones

Description

Le Muséum d’Histoire Naturelle est un haut lieu de l’étude de l’évolution et de la biodiversité. La recherche dans ces domaines a connu un grand essor ces dernières années dû notamment aux technologies de séquençage toujours plus performantes, mais aussi aux progrès des méthodes informatiques d’analyse, le dernier en date concernant les méthodes d’apprentissage profond ou deep learning. Les programmes d’alignement de séquences biologiques sont centraux dans la plupart des études bioinformatiques : ils sont à la base de l’annotation des séquences, mais aussi des reconstructions phylogénétiques, etc. Ces programmes utilisent toujours des fonctions de score simples, ignorant beaucoup d’informations biologiques. Nous voulons palier cette limitation en développant un nouveau type de fonction de score "contextuelle" en utilisant les méthodes d’apprentissage qui ont déjà démontré leurs qualités pour résoudre ce type de problèmes.

Ce stage sera encadré par :

Mathilde Carpentier (équipe Atelier de Bioinformatique, https://bioinfo.mnhn.fr/abi/people/mathilde/index.html)

Olivier Gascuel (équipe BIPEM, https://isyeb.mnhn.fr/fr/annuaire/olivier-gascuel-7496)