Classification multi-étiquettes pour l'alignement multiple de séquences protéiques

Lina Fahed (1, 2) , Gabriel Frey (1, 2) , Julie Dawn Thompson (3) , Nicolas Lachiche (1, 2)

1 ICube - Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie
2 UNISTRA - Université de Strasbourg
3 IGBMC - Institut de Génétique et de Biologie Moléculaire et Cellulaire

Cet article présente une application de classification multi-étiquettes permettant de déterminer le programme à utiliser pour construire un alignement multiple d’un ensemble de séquences protéiques donné. Dans un premier temps, nous avons réussi à améliorer le système existant, Alexsys en ajoutant des attributs. Dans un second temps, nous déterminons pour un ensemble de séquences protéiques donné le ou les aligneurs capable de produire les alignements de meilleur score, à epsilon près. Les mesures de performances propres à la classification multi-étiquette nous permettent d’analyser l’influence de epsilon et de choisir une valeur assez petite pour distinguer les meilleurs aligneurs des autres.

Mots clés: Classification multi-étiquette; apprentissage automatique; fouille de données; séquences protéiques

Domaines: Bio-informatique [q-bio.QM]; Apprentissage [cs.LG]; Intelligence artificielle [cs.AI]

Lina Fahed, Gabriel Frey, Julie Dawn Thompson, Nicolas Lachiche. Classification multi-étiquettes pour l'alignement multiple de séquences protéiques. Extraction et gestion des connaissances (EGC'2013), Jan 2013, Toulouse, France. pp.431--436. ⟨hal-03204153⟩