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197 results on '"Denise, Alain"'

3. Flexible RNA design under structure and sequence constraints using formal languages

Author

Zhou, Yu, Ponty, Yann, Vialette, Stéphane, Waldispühl, Jérôme, Zhang, Yi, and Denise, Alain

Subjects
Quantitative Biology - Quantitative Methods
Abstract

The problem of RNA secondary structure design (also called inverse folding) is the following: given a target secondary structure, one aims to create a sequence that folds into, or is compatible with, a given structure. In several practical applications in biology, additional constraints must be taken into account, such as the presence/absence of regulatory motifs, either at a specific location or anywhere in the sequence. In this study, we investigate the design of RNA sequences from their targeted secondary structure, given these additional sequence constraints. To this purpose, we develop a general framework based on concepts of language theory, namely context-free grammars and finite automata. We efficiently combine a comprehensive set of constraints into a unifying context-free grammar of moderate size. From there, we use generic generic algorithms to perform a (weighted) random generation, or an exhaustive enumeration, of candidate sequences. The resulting method, whose complexity scales linearly with the length of the RNA, was implemented as a standalone program. The resulting software was embedded into a publicly available dedicated web server. The applicability demonstrated of the method on a concrete case study dedicated to Exon Splicing Enhancers, in which our approach was successfully used in the design of \emph{in vitro} experiments., Comment: ACM BCB 2013 - ACM Conference on Bioinformatics, Computational Biology and Biomedical Informatics (2013)

Published
2013

4. Tree decomposition and parameterized algorithms for RNA structure-sequence alignment including tertiary interactions and pseudoknots

Author

Rinaudo, Philippe, Ponty, Yann, Barth, Dominique, and Denise, Alain

Subjects
Quantitative Biology - Quantitative Methods, Computer Science - Data Structures and Algorithms
Abstract

We present a general setting for structure-sequence comparison in a large class of RNA structures that unifies and generalizes a number of recent works on specific families on structures. Our approach is based on tree decomposition of structures and gives rises to a general parameterized algorithm, where the exponential part of the complexity depends on the family of structures. For each of the previously studied families, our algorithm has the same complexity as the specific algorithm that had been given before., Comment: (2012)

Published
2012

5. Controlled non uniform random generation of decomposable structures

Author

Denise, Alain, Ponty, Yann, and Termier, Michel

Subjects
Computer Science - Discrete Mathematics
Abstract

Consider a class of decomposable combinatorial structures, using different types of atoms $\Atoms = \{\At_1,\ldots ,\At_{|{\Atoms}|}\}$. We address the random generation of such structures with respect to a size $n$ and a targeted distribution in $k$ of its \emph{distinguished} atoms. We consider two variations on this problem. In the first alternative, the targeted distribution is given by $k$ real numbers $\TargFreq_1, \ldots, \TargFreq_k$ such that $0 < \TargFreq_i < 1$ for all $i$ and $\TargFreq_1+\cdots+\TargFreq_k \leq 1$. We aim to generate random structures among the whole set of structures of a given size $n$, in such a way that the {\em expected} frequency of any distinguished atom $\At_i$ equals $\TargFreq_i$. We address this problem by weighting the atoms with a $k$-tuple $\Weights$ of real-valued weights, inducing a weighted distribution over the set of structures of size $n$. We first adapt the classical recursive random generation scheme into an algorithm taking $\bigO{n^{1+o(1)}+mn\log{n}}$ arithmetic operations to draw $m$ structures from the $\Weights$-weighted distribution. Secondly, we address the analytical computation of weights such that the targeted frequencies are achieved asymptotically, i. e. for large values of $n$. We derive systems of functional equations whose resolution gives an explicit relationship between $\Weights$ and $\TargFreq_1, \ldots, \TargFreq_k$. Lastly, we give an algorithm in $\bigO{k n^4}$ for the inverse problem, {\it i.e.} computing the frequencies associated with a given $k$-tuple $\Weights$ of weights, and an optimized version in $\bigO{k n^2}$ in the case of context-free languages. This allows for a heuristic resolution of the weights/frequencies relationship suitable for complex specifications. In the second alternative, the targeted distribution is given by a $k$ natural numbers $n_1, \ldots, n_k$ such that $n_1+\cdots+n_k+r=n$ where $r \geq 0$ is the number of undistinguished atoms. The structures must be generated uniformly among the set of structures of size $n$ that contain {\em exactly} $n_i$ atoms $\At_i$ ($1 \leq i \leq k$). We give a $\bigO{r^2\prod_{i=1}^k n_i^2 +m n k \log n}$ algorithm for generating $m$ structures, which simplifies into a $\bigO{r\prod_{i=1}^k n_i +m n}$ for regular specifications.

Published
2010
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6. Mechanisms for U2AF to define 3′ splice sites and regulate alternative splicing in the human genome

Author

Shao, Changwei, Yang, Bo, Wu, Tongbin, Huang, Jie, Tang, Peng, Zhou, Yu, Zhou, Jie, Qiu, Jinsong, Jiang, Li, Li, Hairi, Chen, Geng, Sun, Hui, Zhang, Yi, Denise, Alain, Zhang, Dong-Er, and Fu, Xiang-Dong

Subjects
Biological Sciences, Bioinformatics and Computational Biology, Genetics, Human Genome, 1.1 Normal biological development and functioning, Generic health relevance, Alternative Splicing, Base Sequence, Binding Sites, Exons, Genome, Human, HeLa Cells, Humans, Introns, Molecular Sequence Data, Mutation, Nuclear Proteins, Protein Binding, RNA Splice Sites, Ribonucleoproteins, Splicing Factor U2AF, Hela Cells, Chemical Sciences, Medical and Health Sciences, Biophysics, Developmental Biology, Biological sciences, Biomedical and clinical sciences, Chemical sciences
Abstract

The U2AF heterodimer has been well studied for its role in defining functional 3' splice sites in pre-mRNA splicing, but many fundamental questions still remain unaddressed regarding the function of U2AF in mammalian genomes. Through genome-wide analysis of U2AF-RNA interactions, we report that U2AF has the capacity to directly define ~88% of functional 3' splice sites in the human genome, but numerous U2AF binding events also occur in intronic locations. Mechanistic dissection reveals that upstream intronic binding events interfere with the immediate downstream 3' splice site associated either with the alternative exon, to cause exon skipping, or with the competing constitutive exon, to induce exon inclusion. We further demonstrate partial functional impairment with leukemia-associated mutations in U2AF35, but not U2AF65, in regulated splicing. These findings reveal the genomic function and regulatory mechanism of U2AF in both normal and disease states.

Published
2014

7. Uniform Random Sampling of Traces in Very Large Models

Author

Denise, Alain, Gaudel, Marie-Claude, Gouraud, Sandrine-Dominique, Lasseigne, Richard, Peyronnet, Sylvain, and Collaboration, the RaST

Subjects
Computer Science - Logic in Computer Science, D.2.4, D.2.5
Abstract

This paper presents some first results on how to perform uniform random walks (where every trace has the same probability to occur) in very large models. The models considered here are described in a succinct way as a set of communicating reactive modules. The method relies upon techniques for counting and drawing uniformly at random words in regular languages. Each module is considered as an automaton defining such a language. It is shown how it is possible to combine local uniform drawings of traces, and to obtain some global uniform random sampling, without construction of the global model.

Published
2006

8. Generating functions for generating trees

Author

Banderier, Cyril, Flajolet, Philippe, Gardy, Daniele, Bousquet-Melou, Mireille, Denise, Alain, and Gouyou-Beauchamps, Dominique

Subjects
Mathematics - Combinatorics, Computer Science - Discrete Mathematics, Computer Science - Data Structures and Algorithms
Abstract

Certain families of combinatorial objects admit recursive descriptions in terms of generating trees: each node of the tree corresponds to an object, and the branch leading to the node encodes the choices made in the construction of the object. Generating trees lead to a fast computation of enumeration sequences (sometimes, to explicit formulae as well) and provide efficient random generation algorithms. We investigate the links between the structural properties of the rewriting rules defining such trees and the rationality, algebraicity, or transcendence of the corresponding generating function., Comment: This article corresponds, up to minor typo corrections, to the article submitted to Discrete Mathematics (Elsevier) in Nov. 1999, and published in its vol. 246(1-3), March 2002, pp. 29-55

Published
2004
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10. Optimisation Problems for Pairwise RNA Sequence and Structure Comparison: A Brief Survey

Author

Denise, Alain, Rinaudo, Philippe, Hutchison, David, editor, Kanade, Takeo, editor, Kittler, Josef, editor, Kleinberg, Jon M., editor, Mattern, Friedemann, editor, Mitchell, John C., editor, Naor, Moni, editor, Nierstrasz, Oscar, editor, Pandu Rangan, C., editor, Steffen, Bernhard, editor, Sudan, Madhu, editor, Terzopoulos, Demetri, editor, Tygar, Doug, editor, Vardi, Moshe Y., editor, Weikum, Gerhard, editor, Nguyen, Ngoc-Thanh, editor, and Le-Thi, Hoai An, editor

Published
2014
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11. ConQuR-Bio: Consensus Ranking with Query Reformulation for Biological Data

Author

Brancotte, Bryan, Rance, Bastien, Denise, Alain, Cohen-Boulakia, Sarah, Hutchison, David, editor, Kanade, Takeo, editor, Kittler, Josef, editor, Kleinberg, Jon M., editor, Kobsa, Alfred, editor, Mattern, Friedemann, editor, Mitchell, John C., editor, Naor, Moni, editor, Nierstrasz, Oscar, editor, Pandu Rangan, C., editor, Steffen, Bernhard, editor, Terzopoulos, Demetri, editor, Tygar, Doug, editor, Weikum, Gerhard, editor, Istrail, Sorin, editor, Pevzner, Pavel, editor, Waterman, Michael S., editor, Galhardas, Helena, editor, and Rahm, Erhard, editor

Published
2014
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12. Tree Decomposition and Parameterized Algorithms for RNA Structure-Sequence Alignment Including Tertiary Interactions and Pseudoknots : (Extended Abstract)

Author

Rinaudo, Philippe, Ponty, Yann, Barth, Dominique, Denise, Alain, Hutchison, David, editor, Kanade, Takeo, editor, Kittler, Josef, editor, Kleinberg, Jon M., editor, Mattern, Friedemann, editor, Mitchell, John C., editor, Naor, Moni, editor, Nierstrasz, Oscar, editor, Pandu Rangan, C., editor, Steffen, Bernhard, editor, Sudan, Madhu, editor, Terzopoulos, Demetri, editor, Tygar, Doug, editor, Vardi, Moshe Y., editor, Weikum, Gerhard, editor, Istrail, Sorin, editor, Pevzner, Pavel, editor, Waterman, Michael S., editor, Raphael, Ben, editor, and Tang, Jijun, editor

Published
2012
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13. Using Medians to Generate Consensus Rankings for Biological Data

Author

Cohen-Boulakia, Sarah, Denise, Alain, Hamel, Sylvie, Hutchison, David, Series editor, Kanade, Takeo, Series editor, Kittler, Josef, Series editor, Kleinberg, Jon M., Series editor, Mattern, Friedemann, Series editor, Mitchell, John C., Series editor, Naor, Moni, Series editor, Nierstrasz, Oscar, Series editor, Pandu Rangan, C., Series editor, Steffen, Bernhard, Series editor, Sudan, Madhu, Series editor, Terzopoulos, Demetri, Series editor, Tygar, Doug, Series editor, Vardi, Moshe Y., Series editor, Weikum, Gerhard, Series editor, Bayard Cushing, Judith, editor, French, James, editor, and Bowers, Shawn, editor

Published
2011
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14. Uniform Monte-Carlo Model Checking

Author

Oudinet, Johan, Denise, Alain, Gaudel, Marie-Claude, Lassaigne, Richard, Peyronnet, Sylvain, Hutchison, David, Series editor, Kanade, Takeo, Series editor, Kittler, Josef, Series editor, Kleinberg, Jon M., Series editor, Mattern, Friedemann, Series editor, Mitchell, John C., Series editor, Naor, Moni, Series editor, Nierstrasz, Oscar, Series editor, Pandu Rangan, C., Series editor, Steffen, Bernhard, Series editor, Sudan, Madhu, Series editor, Terzopoulos, Demetri, Series editor, Tygar, Doug, Series editor, Vardi, Moshe Y., Series editor, Weikum, Gerhard, Series editor, Giannakopoulou, Dimitra, editor, and Orejas, Fernando, editor

Published
2011
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22. A Graph-Based Similarity Approach to Classify Recurrent Complex Motifs from Their Context in RNA Structures

Author

Gianfrotta, Coline, Reinharz, Vladimir, Barth, Dominique, Denise, Alain, Données et algorithmes pour une ville intelligente et durable - DAVID (DAVID), Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ), Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique (LISN), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université du Québec à Montréal = University of Québec in Montréal (UQAM), Institut de Biologie Intégrative de la Cellule (I2BC), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
RNA 3D folding, RNA motif, [SDV]Life Sciences [q-bio], [INFO]Computer Science [cs], Applied computing → Molecular structural biology, Graph similarity, clustering
Abstract

This article proposes to use an RNA graph similarity metric, based on the MCES resolution problem, to compare the occurrences of specific complex motifs in RNA graphs, according to their context represented as subgraph. We rely on a new modeling by graphs of these contexts, at two different levels of granularity, and obtain a classification of these graphs, which is consistent with the RNA 3D structure. RNA many non-translational functions, as a ribozyme, riboswitch, or ribosome, require complex structures. Those are composed of a rigid skeleton, a set of canonical interactions called the secondary structure. Decades of experimental and theoretical work have produced precise thermodynamic parameters and efficient algorithms to predict, from sequence, the secondary structure of RNA molecules. On top of the skeleton, the nucleotides form an intricate network of interactions that are not captured by present thermodynamic models. This network has been shown to be composed of modular motifs, that are linked to function, and have been leveraged for better prediction and design. A peculiar subclass of complex structural motifs are those connecting RNA regions far away in the secondary structure. They are crucial to predict since they determine the global shape of the molecule, therefore important for the function. In this paper, we show by using our graph approach that the context is important for the formation of conserved complex structural motifs. We furthermore show that a natural classification of structural variants of the motifs emerges from their context. We explore the cases of three known motif families and we exhibit their experimentally emerging classification., LIPIcs, Vol. 190, 19th International Symposium on Experimental Algorithms (SEA 2021), pages 19:1-19:18

Published
2021
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30. Forbidden substrings and the connectivity of the Hamming graph of RNA sequences: Partial disconnectivity tests

Author

Mallem, Maher, Denise, Alain, Ponty, Yann, Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Algorithms and Models for Integrative BIOlogy (AMIBIO), Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau] (LIX), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X), and Ponty, Yann

Subjects
Aho-Corasick Automaton, De Bruijn graph, RNA design, [INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], Forbidden subsequences, [INFO.INFO-BI] Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM]
Abstract

National audience; RNA structure design methods have grown in complexity to cover an increasing scope of application. Recent approaches combine an initial random generation with a local optimization step, and consider both a user-specified secondary structure and sets of mandatory and forbidden substrings. Although these additional constraints lead to better design results, they may interfere with the local optimization phase. Indeed, forbidden substrings may disrupt the connectivity of their underlying search space, a key property for the success of the local search. A naive connectivity test would explore the whole graph of candidate sequences, leading to an exponential time connectivity test. In this work, we propose two partial algorithms based on compact graph structures-the De Bruijn graphs and the Aho-Corasick automaton-allowing the detection of disconnectivity in time independent from the length of RNA sequence. Tested on random instances, our tests were able to detect the disconnectivity with sensitivity ranging between 35% and 55%, motivating further research.

Published
2019

34. Additional file 13 of CoMetGeNe: mining conserved neighborhood patterns in metabolic and genomic contexts

Author

Zaharia, Alexandra, Labedan, Bernard, Froidevaux, Christine, and Denise, Alain

Abstract

Trail grouping by reactions. Group of reactions defining the trail in Fig. 4a (glycine, serine, and threonine metabolism pathway, eco00260). The reference species is E. coli (eco). For colors used in this figure, see Additional file 10 above. (PDF 21 kb)

Published
2019
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39. Heterogeneous Graph Mining for Biological Pattern Discovery in Metabolic Pathways

Author

Zaharia , Alexandra, Labedan , Bernard, Froidevaux , Christine, Denise , Alain, Bioinformatique (LRI) ( BioInfo - LRI ), Laboratoire de Recherche en Informatique ( LRI ), Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Institut de Biologie Intégrative de la Cellule ( I2BC ), Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ), Bioinformatique (LRI) (BioInfo - LRI), Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Biologie Intégrative de la Cellule (I2BC), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Denise, Alain

Subjects
[SDV.BIBS] Life Sciences [q-bio]/Quantitative Methods [q-bio.QM], [ INFO.INFO-BI ] Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], [INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], [ SDV.BIBS ] Life Sciences [q-bio]/Quantitative Methods [q-bio.QM], [SDV.BIBS]Life Sciences [q-bio]/Quantitative Methods [q-bio.QM], [INFO.INFO-BI] Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM]
Abstract

International audience; Systems biology studies biological networks and the relations between them. Among the various types of biological networks, we focus on metabolic pathways and gene neighboring networks, respectively modeled by directed and undirected graphs. We attempt to identify maximal sets of consecutive metabolic reactions catalyzed by products of neighboring genes. The approach proposed here is HNet, a non-exhaustive exact method that is capable to take into account (i) skipped genes and/or reactions and (ii) metabolic pathways containing cycles. HNet relies on a previously described graph reduction method and on trail finding in a directed graph by performing path finding in its line graph. A trail is a path that can contain repeated vertices, but not repeated arcs. HNet is used to analyze the genomes and metabolic networks of 50 prokaryotic species in order to gain insight into metabolic pathway evolution.

Published
2016

40. Mining for recurrent long-range interactions in RNA structures reveals embedded hierarchies in network families

Author

Reinharz, Vladimir, Soulé, Antoine, Westhof, Eric, Waldispühl, Jérôme, Denise, Alain, McGill Centre for Bioinformatics ( MCB ), McGill University, Ben-Gourion University of the Negev, Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau] ( LIX ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -École polytechnique ( X ), Architecture et réactivité de l'ARN ( ARN ), Université Louis Pasteur - Strasbourg I-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Institut de Biologie Intégrative de la Cellule ( I2BC ), Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ), Bioinformatique (LRI) ( BioInfo - LRI ), Laboratoire de Recherche en Informatique ( LRI ), Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), McGill Centre for Bioinformatics (MCB), McGill University = Université McGill [Montréal, Canada], Ben-Gurion University of the Negev (BGU), Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau] (LIX), École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Architecture et réactivité de l'ARN (ARN), Université Louis Pasteur - Strasbourg I-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Biologie Intégrative de la Cellule (I2BC), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Bioinformatique (LRI) (BioInfo - LRI), Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and CentraleSupélec-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-CentraleSupélec-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
[SDV.BBM.BS]Life Sciences [q-bio]/Biochemistry, Molecular Biology/Structural Biology [q-bio.BM], [ INFO.INFO-BI ] Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], [INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], [ SDV.BBM.BS ] Life Sciences [q-bio]/Biochemistry, Molecular Biology/Biomolecules [q-bio.BM]
Abstract

International audience; The wealth of the combinatorics of nucleotide base pairs enables RNA molecules to assemble into sophisticated interaction networks, which are used to create complex 3D substructures. These interaction networks are essential to shape the 3D architecture of the molecule, and also to provide the key elements to carry molecular functions such as protein or lig-and binding. They are made of organised sets of long-range tertiary interactions which connect distinct secondary structure elements in 3D structures. Here, we present a de novo data-driven approach to extract automatically from large data sets of full RNA 3D structures the recurrent interaction networks (RINs). Our methodology enables us for the first time to detect the interaction networks connecting distinct components of the RNA structure, highlighting their diversity and conservation through non-related functional RNAs. We use a graphical model to perform pairwise comparisons of all RNA structures available and to extract RINs and modules. Our analysis yields a complete catalog of RNA 3D structures available in the Protein Data Bank and reveals the intricate hierarchical organization of the RNA interaction networks and modules. We assembled our results in an online database (http://carnaval.lri.fr) which will be regularly updated. Within the site, a tool allows users with a novel RNA structure to detect automatically whether the novel structure contains previously observed RINs.

Published
2018

41. Résultats algorithmiques pour le design d’ARN avec contraintes de séquence

Author

Le Gallic , Vincent, Denise , Alain, Ponty , Yann, Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Biologie Intégrative de la Cellule (I2BC), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau] (LIX), École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Algorithms and Models for Integrative Biology (AMIB ), École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Laboratoire de Recherche en Informatique ( LRI ), Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Institut de Biologie Intégrative de la Cellule ( I2BC ), Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ), Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau] ( LIX ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -École polytechnique ( X ), Algorithms and Models for Integrative Biology ( AMIB ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -École polytechnique ( X ) -Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -Laboratoire de Recherche en Informatique ( LRI ), Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -CentraleSupélec-Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau] ( LIX ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -École polytechnique ( X ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), and Denise, Alain

Subjects
langages formels, [ INFO.INFO-BI ] Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], [INFO.INFO-DS]Computer Science [cs]/Data Structures and Algorithms [cs.DS], [INFO.INFO-DS] Computer Science [cs]/Data Structures and Algorithms [cs.DS], Structure secondaire d'ARN, design de séquence, [INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], [ INFO.INFO-DS ] Computer Science [cs]/Data Structures and Algorithms [cs.DS], [INFO.INFO-BI] Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM]
Abstract

National audience; Le problème du design consiste à concevoir une ou des séquences d’ARN qui vont, dans un modèleénergétique, se replier en une structure cible. Les algorithmes déjà existants dans le domaine negèrent pour la plupart pas l’ajout au problème des contraintes de séquence, c’est-à-dire l’interdictionou l’obligation d’utiliser certains motifs.Zhou et al. (2013) ont proposé un algorithme qui utilise de la génération aléatoire dans un langageformel conditionné par un automate fini qui gère les contraintes de motifs interdits/imposés et unegrammaire non contextuelle qui gère les contraintes imposées par la structure recherchée.On propose ici de se baser sur cet algorithme en y ajoutant des optimisations permettant de réduiresa complexité. Ce travail soulève également des questions ouvertes sur la construction efficace d’unautomate (quasi) minimal, ainsi que l’incorporation de contraintes supplémentaires garantissant lerepliement des séquences engendrées vers une structure cible à l’exclusion de tout autre repliement.

Published
2015

43. Homology ­modeling of complex structural RNAs

Author

Wang​, Wei, Barba​, Matthieu, Rinaudo​, Philippe, Denise, Alain, Ponty, Yann, Laboratoire de Recherche en Informatique ( LRI ), Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Institut de Biologie Intégrative de la Cellule ( I2BC ), Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ), Algorithms and Models for Integrative Biology ( AMIB ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -École polytechnique ( X ) -Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -Laboratoire de Recherche en Informatique ( LRI ), Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -CentraleSupélec-Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau] ( LIX ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -École polytechnique ( X ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau] ( LIX ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -École polytechnique ( X ), ANR-14-CE34-0011,RNALands,Fast and Efficient Sampling of Structures in RNA Folding Landscapes ( 2014 ), Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Biologie Intégrative de la Cellule (I2BC), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Algorithms and Models for Integrative Biology (AMIB ), Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau] (LIX), École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ANR-14-CE34-0011,RNALands,Fast and Efficient Sampling of Structures in RNA Folding Landscapes(2014), Ponty, Yann, and Appel à projets générique - Fast and Efficient Sampling of Structures in RNA Folding Landscapes - - RNALands2014 - ANR-14-CE34-0011 - Appel à projets générique - VALID

Subjects
[ INFO.INFO-BI ] Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], [INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], [INFO.INFO-BI] Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM]
Abstract

National audience; Aligning macromolecules such as proteins, DNAs and RNAs in order to reveal, or conversely exploit, their functional homology is a classic challenge in bioinformatics, with far­reaching applications in structure modelling and genome annotations. In the specific context of complex RNAs, featuring pseudoknots, multiple interactions and non­canonical base pairs, multiple algorithmic solutions and tools have been proposed for the structure/sequence alignment problem. However, such tools are seldom used in practice, due in part to their extreme computational demands, and because of their inability to support general types of structures. Recently, a general parameterized algorithm based on tree decomposition of the query structure has been designed by Rinaudo et al. We present an implementation of the algorithm within a tool named LiCoRNA. We compare it against state­of­the­art algorithms. We show that it both gracefully specializes into a practical algorithm for simple classes pseudoknot, and offers a general solution for complex pseudoknots, which are explicitly out­of­reach of competing softwares.

Published
2016

44. A new method for improving the prediction and the functional annotation of ortholog groups

Author

Pereira, Cécile, Denise, Alain, Lespinet, Olivier, Denise, Alain, Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de génétique et microbiologie [Orsay] (IGM), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Algorithms and Models for Integrative Biology (AMIB ), Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau] (LIX), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), and École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI)

Subjects
[INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, [INFO.INFO-BI] Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM]
Abstract

International audience

Published
2014

46. Actes des Journées SeqBio 2015 : Algorithmique des séquences pour la bioinformatique: Journées du groupe de travail COMATEGE

Author

Denise, Alain, Lespinet, Olivier, Régnier, Mireille, Laboratoire de Recherche en Informatique ( LRI ), Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Institut de Biologie Intégrative de la Cellule ( I2BC ), Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ), Algorithms and Models for Integrative Biology ( AMIB ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -École polytechnique ( X ) -Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -Laboratoire de Recherche en Informatique ( LRI ), Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -CentraleSupélec-Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau] ( LIX ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -École polytechnique ( X ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau] ( LIX ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -École polytechnique ( X ), GdR CNRS Informatique Mathématique, GdR CNRS Bioinformatique Moléculaire, Université Paris-Sud, Inria Saclay, LIX, I2BC, LRI, Université Paris-Saclay, Alain Denise, Olivier Lespinet, Mireille Régnier, Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Biologie Intégrative de la Cellule (I2BC), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Algorithms and Models for Integrative Biology (AMIB ), Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau] (LIX), École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), and École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
[ INFO.INFO-BI ] Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], [INFO.INFO-DS]Computer Science [cs]/Data Structures and Algorithms [cs.DS], [INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], [ INFO.INFO-DS ] Computer Science [cs]/Data Structures and Algorithms [cs.DS]
Abstract

National audience; Le workshop pluridisciplinaire SeqBio 2015 s’est déroulé à l’Université Paris-Sud à Orsay le 26 et 27 novembre 2015.Il réunit les communautés d’informatique et de bioinformatique travaillant sur les méthodes d’analyses des textes et les biologistes, génomiciens intéressés par la bioinformatique de séquences.Grâce au financement des GdR CNRS BIM et IM, d’Inria Saclay, du LIX, de l’I2BC et du LRI, la participation est entièrement gratuite, mais obligatoire pour des raisons de capacité limitée. Le programme comprend des exposés sélectionnés sur soumission et des exposés invités.Les thèmes abordés à SeqBio vont de la combinatoire et de l’algorithmique du texte à leurs applications à l’analyse bio-informatique des séquences biologiques. Cela inclut les sujets suivants, sans y être limité : algorithmique du texte structures d’indexation combinatoire et statistiques des mots algorithmique haute performance ou parallèle fouille de textes compression alignement et recherche de similarité recherche, découverte et inférence de motifs ou de répétitions analyse des données de séquençage haut-débit (génomique, RNA-seq, Chip-seq, …) annotation des génomes, prédiction de gènes haplotypes et polymorphismes génomique comparative signaux de régulation

Published
2015

47. Interrogation de bases de données biologiques publiques par reformulation de requêtes et classement des résultats avec ConQuR-Bio

Author

Brancotte, Bryan, Rance, Bastien, Denise, Alain, Cohen-Boulakia, Sarah, Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre de Recherche des Cordeliers (CRC), Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Scientific Data Management (ZENITH), Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Modeling plant morphogenesis at different scales, from genes to phenotype (VIRTUAL PLANTS), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales (UMR AGAP), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Institut de Biologie Computationnelle (IBC), Université de Montpellier (UM)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-École pratique des hautes études (EPHE)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales (UMR AGAP), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de Recherche en Informatique ( LRI ), Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Centre de Recherche des Cordeliers ( CRC ), Université Paris Diderot - Paris 7 ( UPD7 ) -École pratique des hautes études ( EPHE ) -Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ) -Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ) -Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ), Scientific Data Management ( ZENITH ), Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier ( LIRMM ), Université de Montpellier ( UM ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Montpellier ( UM ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Inria Sophia Antipolis - Méditerranée ( CRISAM ), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ), Modeling plant morphogenesis at different scales, from genes to phenotype ( VIRTUAL PLANTS ), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée ( CRISAM ), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Centre de coopération internationale en recherche agronomique pour le développement [CIRAD] : UMR51, Institut de Biologie Computationnelle ( IBC ), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement ( CIRAD ) -Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Université de Montpellier ( UM ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-École Pratique des Hautes Études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), and Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)

Subjects
[ INFO.INFO-IR ] Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], [ INFO.INFO-DB ] Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], [ INFO.INFO-BI ] Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], [INFO.INFO-IR]Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], [INFO.INFO-DS]Computer Science [cs]/Data Structures and Algorithms [cs.DS], [INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], [ INFO.INFO-DS ] Computer Science [cs]/Data Structures and Algorithms [cs.DS]
Abstract

National audience; L’analyse d'expériences bioinformatiques comprend la comparaison des nouveaux résultats obtenus auxdonnées existantes. Durant ces trente dernières années, les scientifiques ont du faire face à une avalanche dedonnées, de différents types, et présentes dans une multitude de bases de données publiques. L’accès auxdonnées publiques se fait par l’interrogation de portails (tels que le portail Entrez du NCBI) au moyen demots clés. Cependant, deux requêtes très similaires peuvent fournir des ensembles de réponses différentsconduisant l’utilisateur à devoir tester différentes reformulations de ses requêtes (termes synonymes,variantes orthographiques, abréviations).... Les résultats obtenus doivent ensuite être filtrés, comparés... Enoutre, chaque ensemble de résultats est classé par le portail (en utilisant le nombre d'occurrences du mot-clédans chaque résultat). Cependant, lorsque plusieurs reformulations sont considérées, il n'est pas simple deproduire un classement triant par ordre de pertinence l'ensemble des résultats recueillis séparément, d'autantque ces résultats peuvent être fournis par centaines.Dans cette démonstration, nous présentons ConQuR-Bio (http://conqur-bio.lri.fr) qui permet auxutilisateurs d'interroger les bases de données publiques du NCBI tout en générant automatiquement toutes lesreformulations possibles et fournit des réponses triées en utilisant des techniques de consensus de classement(ou agrégation de classements). Notre démonstration montrera l’intérêt de notre approche pour des requêtesbiomédicales, lors de la recherche de gènes issus d’EntrezGene et impliqués dans des maladies.

Published
2015

48. Comparative analysis of phylogenetic profiles for the enzymatic characterization of fungal group

Author

Pereira, Cécile, Azé, Jérôme, Denise, Alain, Drevet, Christine, Froidevaux, Christine, Silar, Philippe, Lespinet, Olivier, University of Florida [Gainesville] (UF), Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Algorithms and Models for Integrative Biology (AMIB ), Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau] (LIX), École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Institut de génétique et microbiologie [Orsay] (IGM), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), PEPS Bio-Maths-Info (BMI) CNRS-INSERM-INRIA, and Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI)

Subjects
[INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], [SDV.BIBS]Life Sciences [q-bio]/Quantitative Methods [q-bio.QM]
Abstract

National audience; We try to characterize the evolutionary origin of the enzymatic repertoire of different fungal groups. The characteristics for each of the groups studied are determined through the application of data mining method on enzyme profiles previously determined by comparative genomics. Through the presentation of results for taxonomic groups Agaricomycetes and Pezizomycota, we show that the application of supervised learning methods is effective in extracting information from phylogenetic profiles. We extract specific enzyme activities combinations for each taxonomic groups covered by our analysis. Our approach also enables us to highlight the existence of probable horizontal gene transfers.

Published
2013

49. Graph Algorithms and Software Framework for Interactive RNA Structure Modelling

Author

Jossinet, Fabrice, Lamiable, Alexis, Rinaudo, Philippe, Al-Shikhley, Liza, Quessette, Franck, Vial, Sandrine, Barth, Dominique, Westhof, Eric, Denise, Alain, Architecture et Réactivité de l'ARN (ARN), Institut de biologie moléculaire et cellulaire (IBMC), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Parallélisme, Réseaux, Systèmes, Modélisation (PRISM), Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Algorithms and Models for Integrative Biology (AMIB ), Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau] (LIX), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Institut de génétique et microbiologie [Orsay] (IGM), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), projet Digiteo PASAPAS et projet PASAPRES du PRES UniverSud Paris, and École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI)

Subjects
[INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], [SDV.BIBS]Life Sciences [q-bio]/Quantitative Methods [q-bio.QM], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

National audience

Published
2012

50. A new approach to suboptimal pairwise sequence alignment

Author

Clote, Peter, Feng, Lou, Denise, Alain, Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau] (LIX), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X), Department of Biology, Boston College (BC), Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Algorithms and Models for Integrative Biology (AMIB ), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Institut de génétique et microbiologie [Orsay] (IGM), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Digiteo, École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI)

Subjects
ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience

Published
2011

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