Dans le cadre de l’exploration des données issues de séquences, l’équipe s’est orienté vers les traitements de haut niveau sur les images dans le cadre de machine learning ou de réseaux de neurones.

Pour ce faire, la question posée est donc comment passer d’une séquence de bases ARN sous de chaîne de caractères à une représentation graphique ?

Première partie : élaboration d’un outil de visualisation et de mise au point des images ARN.

Copie d’écran de l’application web développée sous la base de JSXGraph

Représentation des éléments sous différentes formes spatiales (à l’aide de la librairie JS fornac.js)

Accès à l’application, via ce lien : VCI-Arn

Deuxième partie : élaboration d’un outillage d’exploitation des de la stratégie de mise au point

Exploitation et production des images : Exp-Arn

Troisième partie : Intégration de VCI-seq dans le Pipeline de modélisations multivariée liée à IAML; permettant une modélisation après une modification des images. Dans ce cas, si des séquences ARN liées à la terminaison rho dépendante. La modification de l’image est en fonctions des paramètres calculés à partir d’une synthèse des modifications faites par l’expert (sur un nombre réduit de séquences).