Christine Martin
Maître de Conférences Contractuel en Informatique
Associate Professor in Computer Science
UMR AgroParisTech/INRA MIA 518
Equipe Statistique et Génome
16 rue Claude Bernard
75231 Paris Cedex 05
Tel : +33 (0)1 44 08 16 75
E-mail : firstname.lastname@agroparistech.fr
Recherche
Domaines d'intérêt
- Apprentissage artificiel de concepts
- à partir d'exemples positifs seuls
- à partir d'étiquettes “incertaines” et/ou hiérarchiques
- Bioinformatique
- structurale (caractérisation d'interfaces protéine-protéine)
Travaux de thèse
Titre :« Sélection immersive et guidée par des motifs géométriques spécifiques de sites d’intérêt pour l’amarrage protéine-protéine »
Résumé : Dans ma thèse, j’ai proposé une nouvelle approche du problème de prédiction d’association entre deux protéines (complexes) plus rapide et plus pertinente que les méthodes actuelles. De nombreuses méthodes informatiques (automatiques ou immersives, en interaction avec des experts) ont été développées dans le but de prédire des tels amarrages. Elles procèdent en deux phases. D’abord, un espace de recherche est défini à partir d’une modélisation des protéines (1). Puis les amarrages pertinents sont filtrés par une fonction de score généralement fondée sur les propriétés des interactions en jeu (2). Il en résulte des temps de calcul élevés pour une qualité limitée des résultats. Mes contributions, présentées dans cette thèse, visent à lever ces obstacles. Je propose, d’une part, une approche hybride présentant un découpage du processus de décision en deux étapes. En faisant précéder les fonctions de score basées sur une modélisation (2) par une fonction de nature heuristique (2a) des sous-espaces de recherche (1) sont sélectionnés et sur eux une fonction de score classique (2b) peut être utilisée. Cette approche permet des gains en temps de calculs et en qualité des prévisions. Pour fournir une fonction heuristique (2a) pertinente, j’ai proposé une méthode inspirée du domaine de la fouille de données et visant la prédiction de concepts à partir d’exemples positifs seuls. Enfin, son application au domaine de l’amarrage protéine-protéine a fourni des résultats prometteurs.
Publications
Enseignement
A AgroParisTech
- Programmation VBA pour Excel (3A DA EGE, 3A DA GIA)
- Systèmes d'Information (HTML/CSS/PHP/MySQL) (1A) (TD-Projet)
- Systèmes d'Information Géographiques (1A)
- Module Intégratif : Les chercjeurs d'Or des temps modernes (1A)
En dehors
