519 research outputs found
Noxious weed survey of Peterson Air Force Base
No full textIncludes bibliographical references.October 31, 2003.Prepared for: Peterson Air Force Base, Dept. of Natural Resources; prepared by: David G. Anderson, Amy Lavender and Ron Abbott
Stratégies d'optimisation combinatoire pour le problème de l'alignement local multiple sans indels, et application aux séquences protéiques
No full textL'alignement local multiplie et sans indels est une procédure classique en bioinformatique. Elle consiste à déterminer à partir d'un ensemble de séquences supposées apparentées les "n" facteurs de taille "W" qui présentent une conservation maximale. La mesure de conservation classiquement utilisée est l'entropie relative. Dans la littérature, ce problème est principalement abordé d'un point de vue statistique. Nous proposons de l'approcher sous la forme d'une optimisation combinatoire par voisinage. Nous proposons également une nouvelle fonction objectif : l'entropie recouvrante, laquelle est dédiée aux alignements de séquences protéiques. Cette fonction permet, contrairement à la fonction classique, de prendre en compte le fait que certaines substituions d'acides aminés sont plus probables que d'autres. Cette fonction présente des avantages significatifs, aussi bien du point de vue de la pertinence biologique, que de son effet favorable sur le paysage d'exploration, rendant l'optimisation par le grimpeur considérablement plus efficace
Modèles vectoriels et bibliométriques pour la recherche d'information et la détection de nouveauté appliqués à la protéomique
No full textCe mémoire débute par un état de l'art couvrant les problématiques modernes de la fouille de données textuelles et de la bilbliométrie, appliquées à la mise à jour de l'information dans les bases de données de biologie moléculaire, dont une source d'information importante est la bibliothèque numérique MEDLINE. Puis, nous montrons comme l'information argumentative - extraite via un classificateur bayésien - peut significativement améliorer la précision d'un moteur dans une tâche de recherche d'articles similaires. Pour l'évaluation de cette expérience, nous utilisons des jugements de pertinence extraits automatiquement de réseaux de citations bibliographiques. Finalement, nous proposons une extension du modèle classique de recherche d'information appliqué à la littérature en modélisant une tâche de mise à jour d'information telle que réalisée par les annotateurs de la base de données Swiss-Prot. L'information textuelle y est enrichie d'informations topologiques spécifiques aux réseaux de citations bibliographiques pour des gains en précision de l'ordre de 10%
Peptide identification by tandem mass spectrometry : a tag-oriented open-modification search method
No full textDans la majorité des projets de recherche en protéomique, il faut, à un moment ou un autre, déterminer l'identité des protéines présentes dans l'échantillon biologique étudié. Généralement, la méthode utilisée est la corrélation de spectres obtenus par spectrométrie de masse avec des séquences protéiques répertoriées dans des banques de données. Nous avons développé une méthode pour identifier des protéines portant des modifications non attendues. Lorsque les spectres contiennent suffisamment d'information, il est possible de spécifier la position et la nature des modifications présentes
Annotated Translation: Ron Rosenbaum, Explaining Hitler. Harper Perennial, 1999, part of chapter 3.
No full textThe aim of this bachelor thesis is to translate a part of the third chapter of the book Explaining Hitler by the American author Ron Rosenbaum. The selected excerpt discusses the German newspaper the Munich Post that was being published until 1933 and focuses on the crucial role its editors played during Hitler's rise to power. The thesis also includes a translation analysis of the source text, a description of the translation method, a typology of translation procedures and shifts as well as an analysis of the translation problems
Managing and publishing proteomics data : the Make2D-DB II tool, an integrative environment applied to 2-DE datasets
No full textWe have developed Make2D-DB II, a distributed environment that converts, processes, publishes, maintains, and interonnects Two-Dimensional Polyacrylamide Gel Electrophoresis (2-DPAGE) databases. The tool is based on top of an extended, realistic, and highly consistent data model that efficiently captures all aspects of 2D-PAGE analyses and related data. The environment ensures strong data reliability, automatic integration of external data, and interoperability between remote databases. In addition, the tool is provided with an intuitive query interface that can access simultaneously any number of remote 2D-PAGE databases. Dynamic synchronisation between remote databases ensures that distant databases are up-to-date with regard to each other. Make2D-DB II is a fully functional environment that can be used to build single databases, dynamic portals, and public repositories. Many world-famous institutions are currently managing and publishing their proteomics data using our tool
High-throughput phylogenomics : from vertebrate conserved non-coding sequences to viral genomics
No full textL'abondance de données de séquence a permis d'aborder des problèmes biologiques au niveau du génome entier (par opposition, par exemple, à l'étude d'une seule famille de gènes). De nouvelles méthodes phylogénétiques, de même que la puissance croissante des ordinateurs, ont rendu possible l'utilisation de l'information à l'échelle génomique pour construire des phylogénies (qui peuvent à leur tour être utilisées dans l'étude des génomes), donnant naissance à la phylogénomique. Mais l'abondance même des données pose aussi des défis techniques: les procédés d'analyse doivent être entièrement automatisés, les outils logiciels doivent être capables de traiter des ensembles de données plus grands que jamais, et les temps de calcul doivent rester raisonnables. En d'autres termes, le présent travail aborde le problème de la phylogénomique à haut débit
Computational prediction of microRNA targets: thermodynamic, probabilistic and evolutionary models parameterized by genome-scale experimental data
No full textMicroRNAs, or miRNAs, post-transcriptionally repress the expression of protein-coding genes. The human genome encodes over 1000 miRNA genes that collectively target the vast majority of messenger RNAs (mRNAs). Base-pairing of the so-called miRNA "seed" region with mRNAs identifies many thousands of putative targets. Evaluating the strength of the resulting mRNA repression remains challenging, but is essential for a biologically informative ranking of potential miRNA targets. To address these challenges, predictors may employ thermodynamic, evolutionary, probabilistic, or sequence-based features. We developed an open source software library, miRmap, which for the first time comprehensively covers all four approaches using eleven predictor features, three of which are novel. This allowed us to examine feature correlations and to compare their predictive power in an unbiased way using high throughput experimental data from immunopurification, transcriptomics, proteomics and polysome fractionation experiments. Overall, target site accessibility appears to be the most predictive feature. Our novel feature based on PhyloP, which evaluates the significance of negative selection, is the best performing predictor in the evolutionary category. We combined all the features into an integrated model that almost doubles the predictive power of TargetScan
Modèles automatiques de questions / réponses pour les sciences biomédicales
No full textLes professionnels du domaine sont confrontés à un déluge de données textuelles, et ont besoin d'outils au-delà des moteurs de recherche classiques pour traiter toute l'information disponible. Les systèmes de Question/Answering (Q/A) ont pour fonction, à partir d'une question posée en langage naturel, de fournir à l'utilisateur non pas des documents susceptibles de contenir les réponses, mais directement des réponses extraites de ces documents. De tels systèmes utilisent la Recherche d'Information pour retrouver dans la littérature des documents pertinents, puis l'Extraction d'Information pour extraire de ces documents les réponses potentiellement attendues par l'utilisateur. Ce mémoire étudie un système de Q/A à travers l'hypothèse centrale suivante : d'un point de vue statistique, la littérature biomédicale est si abondante que des méthodes simples de Recherche et d'Extraction d'Information employées dans des systèmes de Q/A peuvent exploiter cette redondance d'information et s'avérer aussi efficaces que des méthodes plus complexes. Un état de l'art présente le domaine de la biomédecine à travers ses spécificités, les différentes bases de données et ontologies disponibles, les différents moteurs de recherche, et les différents classifieurs pour extraire des concepts du texte. Le troisième chapitre présente les détails communs aux chapitres expérimentaux et les données d'évaluation. Le premier des trois chapitres expérimentaux s'intéresse à la catégorisation automatique de texte. Trois approches différentes sont évaluées : appariement naïf (Rabin-Karp), appariement morphosyntaxique (EAGL) et appariement par apprentissage (k-NN). L'approche par apprentissage fournit les meilleurs résultats avec des performances entre 2 et 3 fois supérieures pour la GO, et entre 1.5 et 2 fois supérieures pour le MeSH. Le deuxième des trois chapitres expérimentaux s'intéresse, dans le système de Q/A, à l'extraction de réponses. Les trois approches étudiées dans le chapitre précédent sont reprises et évaluées de façon extrinsèque. Pour les réponses MeSH, il est montré qu'une combinaison de deux méthodes simples produit des performances équivalentes à la catégorisation par apprentissage pour l'extraction de réponses, alors que cette méthode était supérieure aux deux autres pour une tâche d'annotation. Ce résultat confirme l'hypothèse centrale. Ce constat n'est en revanche pas fait pour les réponses GO. Le dernier des trois chapitres expérimentaux compare le moteur de recherche booléen par défaut (Pubmed) avec un moteur vectoriel plus complexe (Terrier) qui retourne les documents par score de similarité avec la requête. Pour fournir des réponses MeSH, une sensible amélioration des performances du système est montrée avec Terrier. Pour fournir des réponses GO, les deux moteurs montrent en revanche des performances quasi-identiques. Dans ces travaux, les performances du système de Q/A se sont montrées plus dépendantes des méthodes d'Extraction d'Information que des méthodes de Recherche d'Information. Les approches statistiques sur lesquelles EAGLi s'appuient, bien que n'étant pas biomimétiques, ont encore de l'avenir devant elle
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