Outils et méthodes pour l'analyse et la classification d'ARN non-codant

Abstract

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.