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Industrialisation d'un logiciel pour la prédiction de structures secondaires d'ARN non codants Maitre de stage : Fariza TAHI Tuteur universitaire : Valérie.

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1 Industrialisation d'un logiciel pour la prédiction de structures secondaires d'ARN non codants Maitre de stage : Fariza TAHI Tuteur universitaire : Valérie CHAUDRU Master Génie Biologique et Informatique, première année Gabriel CHANDESRIS

2 2 Quest ce que lindustrialisation dun logiciel ? Mise à disposition (ici via le web). Utilisable sur des jeux de données importants. Examinable : documentation, tests. Extensible, modifiable : architecture du logiciel.

3 3 Contexte Biologique Structure => Fonction Structure secondaire Structure tertiaire

4 4 Prédiction des structures secondaires dARN Connaître les structures Techniques expérimentales lourdes (RMN, cristallographie…). Méthodes informatiques : plus rapides, moins chères. Méthodes in silico complètent méthodes expérimentales. Différentes approches : Approche thermodynamique. Approche comparative. Nombreux algorithmes existants : complexité élevée et/ou manque defficacité

5 5 TFold / P-DCFold

6 6 Mon travail sur le logiciel Etude et formalisation de l'existant : TFold et P-DCFold Diagrammes UML (classes et cas d'utilisation) Modifications de P-DCFold. Documentation, tests. Développement de linterface.

7 7 Formalisation de TFold (cas dutilisation UML) *

8 8 Etude et modification du code de P-DCFold Formalisation Modification Documentation et tests

9 9 Interface graphique : existant

10 10 Interface graphique : web SSCA : Sequence Selection for the Comparative Approach

11 11 Interface graphique : web Pseudoknots, Divide and Conquer Fold

12 12 Conclusion Compétence en biologie Comprendre le modèle utilisé, contexte biologique. Adapter le modèle : contraintes. Compétence informatique Conceptualisation et formalisation objet (UML, classes, cas dutilisations…). Programmation java : modèle, interface, contrôle. Tests de développement et de fonctionnement (JUnit).

13 13 Perspectives Export de l'application / importation des données (soucis de confidentialité). Amélioration de lergonomie de linterface, Documentation technique (à destination des utilisateurs). Tester massivement avec des données publiques (et résultats connus). Extension de TFold pour la recherche des petits ARN.

14 14

15 15 Intérêt de TFold / P-DCFold Prédiction de structure secondaire des ARN Construit sur l'approche comparative. Utilisation de critères thermodynamiques. But du stage : améliorer et rendre accessible Interface web Documentation -----

16 16 De l'ARN à la structure secondaire Que fait le logiciel TFold / P-DCFold ? Structure secondaire Structure tertiaire

17 17 Comment cela fonctionne (++)

18 18 Les algorithmes (++) « Valeur Ajoutée » : fonctionnement logiciel, Adaptation des abstractions : Vecteurs (non typés) et Listes / Ensembles d'instances, Correction des représentations (simplification), Résultat : interface, systèmes de tests, recherche de dysfonctionnements Documentation et tests : extension à venir.


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