Découverte automatique des associations cachées en utilisant la similarité vectorielle : application à la prédiction de l'annotation biologique

Automatic Discovery of Hidden Associations Using Vector Similarity : Application to Biological Annotation Prediction

• Auteur / Autrice : Seyed Ziaeddin Alborzi
• Direction : David Ritchie, Marie-Dominique Devignes
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 23/02/2018
• Etablissement(s) : Université de Lorraine
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications
• Jury : Président / Présidente : Anne Boyer
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Wim Vranken, Graham Kemp, Malika Smaïl-Tabbone, Alessandra Carbone, Olivier Poch
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Wim Vranken, Graham Kemp

Mots clés

Mots clés contrôlés

Analyse des données symboliques

Bases de données

Biologie

Théorie des graphes

Protéomique

Associations moléculaires

Bioinformatique

Mots clés libres

Graphes tripartites

Similarité vectorielle

Règles d'associations

Bases de données biologiques

Domaines protéiques

Annotation fonctionnelle des protéines

Interactions domaine-domaine

Tripartite graphs

Vector similarity

Association rules

Biological databases

Protein domains

Functional annotation of proteins

Domain-domain interactions

Résumé

Cette thèse présente: 1) le développement d'une nouvelle approche pour trouver des associations directes entre des paires d'éléments liés indirectement à travers diverses caractéristiques communes, 2) l'utilisation de cette approche pour associer directement des fonctions biologiques aux domaines protéiques (ECDomainMiner et GODomainMiner) et pour découvrir des interactions domaine-domaine, et enfin 3) l'extension de cette approche pour annoter de manière complète à partir des domaines les structures et les séquences des protéines. Au total, 20 728 et 20 318 associations EC-Pfam et GO-Pfam non redondantes ont été découvertes, avec des F-mesures de plus de 0,95 par rapport à un ensemble de référence Gold Standard extrait d'une source d'associations connues (InterPro). Par rapport à environ 1500 associations déterminées manuellement dans InterPro, ECDomainMiner et GODomainMiner produisent une augmentation de 13 fois le nombre d'associations EC-Pfam et GO-Pfam disponibles. Ces associations domaine-fonction sont ensuite utilisées pour annoter des milliers de structures de protéines et des millions de séquences de protéines pour lesquelles leur composition de domaine est connue mais qui manquent actuellement d'annotations fonctionnelles. En utilisant des associations de domaines ayant acquis des annotations fonctionnelles inférées, et en tenant compte des informations de taxonomie, des milliers de règles d'annotation ont été générées automatiquement. Ensuite, ces règles ont été utilisées pour annoter des séquences de protéines dans la base de données TrEMBL

This thesis presents: 1) the development of a novel approach to find direct associations between pairs of elements linked indirectly through various common features, 2) the use of this approach to directly associate biological functions to protein domains (ECDomainMiner and GODomainMiner), and to discover domain-domain interactions, and finally 3) the extension of this approach to comprehensively annotate protein structures and sequences. ECDomainMiner and GODomainMiner are two applications to discover new associations between EC Numbers and GO terms to protein domains, respectively. They find a total of 20,728 and 20,318 non-redundant EC-Pfam and GO-Pfam associations, respectively, with F-measures of more than 0.95 with respect to a “Gold Standard” test set extracted from InterPro. Compared to around 1500 manually curated associations in InterPro, ECDomainMiner and GODomainMiner infer a 13-fold increase in the number of available EC-Pfam and GO-Pfam associations. These function-domain associations are then used to annotate thousands of protein structures and millions of protein sequences for which their domain composition is known but that currently lack experimental functional annotations. Using inferred function-domain associations and considering taxonomy information, thousands of annotation rules have automatically been generated. Then, these rules have been utilized to annotate millions of protein sequences in the TrEMBL database