L'apprentissage d'ensemble basé sur la complétion matricielle améliore la prédiction des associations microbe-maladie

Contexte académique et problématique de recherche Les micro-organismes, en tant que l’une des formes de vie les plus répandues sur Terre, entretiennent des relations étroites avec les océans, les sols ainsi que le corps humain. On estime que le corps humain héberge environ 350 000 milliards de cellules microbiennes (microbial cells), dont la présen...

HSSPPI : Modélisation hiérarchique et spatiale-séquentielle pour la prédiction des sites d'interaction protéine-protéine

Introduction générale : Révéler les goulets d’étranglement et les opportunités de la prédiction des interactions protéiques Les protéines, en tant que molécules centrales de l’activité vitale, participent à presque tous les processus biologiques et fonctions cellulaires, y compris l’expression des gènes, la transcription de l’ARN, la synthèse de l’...

MAEST : Détection précise de domaines spatiaux en transcriptomique spatiale avec autoencodeur masqué de graphe

Transcriptomique spatiale — Une technologie de pointe pour décrypter l’hétérogénéité spatiale des tissus La transcriptomique spatiale (Spatial Transcriptomics, ST) est une technologie de séquençage en plein essor ces dernières années, dont le cœur réside dans la capacité à combiner les informations d’expression génique et de localisation spatiale a...

TopoQA : une approche basée sur l'apprentissage profond topologique pour l'évaluation de la qualité des interfaces de structures de complexes protéiques

Contexte académique L’analyse de la structure tridimensionnelle des complexes protéiques constitue un enjeu central en biologie structurale moderne, dans la recherche des mécanismes moléculaires, la conception de médicaments, voire la création de protéines artificielles. La fonction des protéines dépend le plus souvent de leur structure, et de nomb...

Inférer les réseaux de régulation génique à partir de données de séquençage d'ARN monocellulaire en série temporelle via des autoencodeurs récurrents causaux de Granger

1. Contexte académique et motivation de la recherche Ces dernières années, le séquençage de l’ARN à cellule unique (single-cell RNA sequencing, scRNA-seq) est devenu l’une des technologies les plus disruptives dans le domaine de la recherche scientifique et médicale, permettant aux chercheurs de capturer au niveau d’une cellule unique les subtiles ...

Cox-SAGE : Amélioration du modèle de risques proportionnels de Cox avec des réseaux de neurones graphiques interprétables pour le pronostic du cancer

I. Contexte de la recherche et avancées disciplinaires L’analyse du pronostic du cancer a toujours constitué un axe central de recherche dans le domaine médical. Ces dernières années, grâce à la large diffusion des technologies de séquençage à haut débit (high-throughput sequencing technologies), les scientifiques ont pu explorer en profondeur les ...