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Laboratoire/Entreprise : équipes ORKAD et BONSAI (laboratoire CRIStAL, Lill
Durée : 6 mois
Contact : julie.jacques@univ-lille.fr
Date limite de publication : 2025-01-31
Contexte :
ORKAD et BONSAI sont deux équipes de recherche du laboratoire CRIStAL (Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille, UMR CNRS 9189) de l’Université de Lille. L’équipe ORKAD (https://orkad.univ-lille.fr/) développe des méthodes pour l’optimisation combinatoire et l’extraction de connaissances avec des approches à base de méta-heurisitique. L’équipe BONSAI (https://www.cristal.univ-lille.fr/bonsai/) travaille en bioinformatique, avec le développement d’algorithmes et de logiciels pour l’analyse de données biologiques (génomes, gènes, protéines). Le sujet de ce stage s’inscrit également dans le cadre d’une collaboration pluridisciplinaire avec la plateforme de protéomique de l’Université de Lille.
La paléoprotéomique est l’étude des échantillons archéologiques ou paléontologiques, tels que des ossements, par des approches expérimentales de spectrométrie de masse. Les spectres de masses permettent ensuite l’identification des espèces d’origine des échantillons grâce à des peptides marqueurs [Warinner2022]. Ces peptides sont des courtes séquences protéiques susceptibles d’être obtenues par digestion et ionisées, et représentatives d’une espèce donnée. On peut donc les voir comme des peptides diagnostics ou des code-barres [Buckley2009]. Dans ce stage, nous souhaitons étudier le caractère explicatif des peptides marqueurs, en lien avec la taxonomie des espèces. Le stage mêlera les expertises de l’équipe Bonsai en algorithmique des séquences et bioinformatique et celles de l’équipe Orkad en optimisation combinatoire pour le machine learning.
Sujet :
Les peptides marqueurs permettent collectivement de caractériser une espèce ou un groupe d’espèces proches. Pour un clade donné, l’ensemble des peptides est souvent utilisé comme une boîte noire, sans prise en compte de la conservation de certains marqueurs entre espèces ou au contraire de leur caractère discriminant. Nous voulons regarder les questions suivantes: peut-on inférer un arbre de décision “simple” sur les peptides marqueurs expliquant l’assignation taxonomique ? Cet arbre de décision est-il consistant avec une taxonomie admise ? Peut-on inférer d’autres types de règles: modalités fréquentes ou corrélées avec un clade, par exemple ? Quelles sont les espèces pour lesquelles la prédiction est robuste, et a contrario, les espèces pour lesquelles la prédiction est sensible au bruit expérimental ? Cette analyse se fera à deux niveaux d’information: celui des séquences peptidiques, et celui des masses des peptides. La connaissance du premier niveau entraîne la connaissance du second niveau, mais la réciproque n’est pas vraie.
De nombreuses approches à base de métaheuristiques pour générer des arbres de décision ont été proposées [RiveraLopez2021,DhaenensJourdan2022]. Des approches prenant en compte les hiérarchies dans les données ont également été suggérées [Otero2010]. Dans ce stage, il s’agira de déterminer l’approche la plus appropriée aux données et d’adapter la modélisation (représentation d’une solution, voisinage, évaluation) pour trouver la plus appropriée aux particularités des données. Nous privilégierons une modélisation de type boîte blanche afin d’avoir une bonne exploitation des modèles générés. En particulier une réflexion sera menée sur le critère d’évaluation à utiliser pour l’optimisation: Qu’est-ce qui détermine qu’un arbre de décision répond au problème ? Cela demandera d’adapter aux données la notion d’accuracy utilisée habituellement pour les arbres de décision. Il faudra également intégrer la notion de robustesse au bruit pour permettre la prise en compte de peptides marqueurs manquants ou artéfactuels.
Ce travail mènera au développement d’un logiciel qui sera intégré à la suite PAMPA (Protein Analysis by Mass Spectrometry for Ancient Species) développée par l’équipe BONSAI : https://github.com/touzet/pampa/. En termes de données, l’équipe BONSAI a rassemblé une compilation d’environ 200 espèces mammifères, pour lesquelles un ensemble de 14 peptides marqueurs est annoté. Cela comprend des peptides consensuels au niveau de la communauté des paléoprotéomiciens, déterminés de manière expérimentale par spectrométrie de masse (https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ipm9fFFyha8IEzRO2F5zVXIk0ldwYiWgX5pGqETzBco) ou générés par homologie.
Ce stage pourra donner lieu à une poursuite en thèse.
Profil du candidat :
Etudiant en stage de M2 informatique
Ce stage pourra donner lieu à une poursuite en thèse.
Formation et compétences requises :
Programmation Python et connaissances en machine learning (classification supervisée).
Des connaissances en recherche opérationnelle, optimisation combinatoire, technologies web ou bioinformatique seraient un plus.
Adresse d’emploi :
Laboratoire CRISTAL, Campus Scientfique, Villeneuve d’Ascq (https://www.cristal.univ-lille.fr/)
Document attaché : 202411201012_Sujet_stage_M2_ORKAD_BONSAI.pdf