Méthodes de comparaison entre séquences multi-échelles végétales

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1 Méthodes de comparaison entre séquences multi-échelles végétales
Sylvain DEMEY

2 Introduction Séquençage haut débit → forte augmentation des données
Besoin d’outils d’analyses de comparaison Même besoin en biologie végétale au niveau de l’architecture des plantes Objectifs: implémentation d’un nouvel algorithme de comparaison entre séquences multi-échelles dans le cadre du logiciel AMAPmod comparaison de 2 méthodes

3 1.Le contexte et le travail demandé

4 Architecture des plantes
Description d’un individu avec au moins 1 des informations suivantes: Information géométrique Information topologique décrivant les connections entre les entités Information de décomposition entre-noeud

5 Modélisation de l’architecture des plantes
Description arborescente (plus complexe) Description sous la forme de séquences 1 Unité de croissance Exemple de séquence ( )( )( ) Multi-échelles

6 Pourquoi la notion de séquence multi-échelles?
1 1 (0101)( ) ( )(1010)

7 Les ordres de ramification
ORDRE (Tronc)

8 Travail demandé Doit pouvoir s’intégrer dans AMAPmod (dans la librairie Treematching) Implémentation d’une méthode de comparaison globale De comparaison locale Algorithme pour la comparaison d’arborescences appliqué à la comparaison de séquences Analyses

9 2. Algorithmes de comparaison de séquences et implémentation

10 Algorithmes utilisés et développés
Wagner-Fisher (74): alignement global Smith-Waterman (81): alignement local Selkow (77): méthode de comparaison entre arborescences (utilisé pour la comparaison de séquences multi-échelles)

11 Construction des chaînes parenthésées
T1 T2 T3 T= ((001) (0001) (1010)) ( ) ) ) ( ) ( )

12 La comparaison d’arborescences
T1 T2 substitution de a délétion de d insertion de e substitution de a substitution de b

13 Les contraintes de l’algorithme de Selkow

14 Les contraintes de l’algorithme de Selkow

15 Les contraintes de l’algorithme de Selkow

16 Selkow Algorithme récursif
Utilise Wagner-Fisher pour la comparaison entre sous-arbres Insertion d’un sous-arbre Délétion d’un sous-arbre

17 Implémentation Langage C++ Qt pour l’interface R pour les analyses
Coût des opérations d’édition: 0 ou 1

18 Présentation du logiciel

19 Les résultats pour l’alignement global

20 Les résultats pour l’alignement de séquences multi-échelles

21 Exemple de gestion des load/save

22 Exemple de gestion des erreurs

23 3. Analyses

24 Modèle théorique Modèle " simple " : 1 Modèle "multi-échelle" 1
0,5 0,5 0,5 1 0,5 Modèle "multi-échelle" 1 Modèle " multi-échelle " 2 0,4 0,3 0,4 0,4 0,4 0,4 0,3 1 1 0,4 0,3 0,15 0,3 0,2 0,2 0,15 0,5 0’ 1’ 0’ 1’ 0,5 0,5 0,5 0,5 0,3 0,5 0,4

25 Les méthodes Wagner-Fisher Selkow

26 Les exemples choisis Braeburn Fuji Sur les 5 premiers ordres
Chaque ordre 3 types (uc, axil, uc1 axil) Alignement global/Alignement de séquences multi-échelles

27 Format des données

28 Exemple sur l’ordre 1 Wagner-Fisher Selkow

29 Interprétations sur ordre1
L’ordre 1 → le plus représentatif Bonne séparation mais généralement meilleure avec Selkow Tjrs à peu près les mêmes intrus sur les 3 types Groupe vaste/groupe compact

30 Conclusion et perspectives

31 Conclusion Implémentation d’une nouvelle méthode de comparaison de séquences multi-échelles Validation de la méthode par des analyses Séparation suivant les espèces Apprentissage du C/C++, de Qt et du clustering avec R

32 perspectives Nouvelles matrices d’édition Intégration dans AMAPmod
Analyses des résultats des alignements Autre application botanique: validation de modèles Application dans d’autres domaines: Exemple structure secondaire de l’ARN

33 Exemple Epingle à cheveux (élément de structure secondaire)
On peut représenter cet élément de structure sous la forme de la séquence : (AAUCC) [AUUGCACUCC] (GGAUU)