• Langue : Français
• Discipline : Informatique et applications
• Identifiant : 2018LILUI004
• Type de thèse : Doctorat
• Date de soutenance : 12/02/2018

Résumé en langue originale

Cette thèse en algorithmique du texte étudie la compression, l'indexation et les requêtes sur un texte annoté. Un texte annoté est un texte sur lequel nous ajoutons des informations. Ce peut être par exemple une recombinaison V(D)J, un marqueur de globules blancs, où le texte est une séquence ADN et les annotations sont des noms de gènes. Le système immunitaire d'une personne se représente par un ensemble de recombinaisons V(D)J. Avec le séquençage à haut débit, on peut avoir accès à des millions de recombinaisons V(D)J qui sont stockées et doivent pouvoir être retrouvées et comparées rapidement.La première contribution de ce manuscrit est une méthode de compression d'un texte annoté qui repose sur le principe du stockage par références. Le texte est découpé en facteurs pointant vers les séquences annotées déjà connues. La seconde contribution propose deux index pour un texte annoté. Ils utilisent une transformée de Burrows-Wheeler indexant le texte ainsi qu'un Wavelet Tree stockant les annotations. Ces index permettent des requêtes efficaces sur le texte, les annotations ou les deux. Nous souhaitons à terme utiliser l'un de ces index pour indexer des recombinaisons V(D)J obtenues dans des services d'hématologie lors du diagnostic et du suivi de patients atteints de leucémie.

Résumé traduit

This thesis in text algorithm studies the compression, indexation and querying on a labeled text. A labeled text is a text to which we add information. For example: a V(D)J recombination, a marker for lymphocytes, where the text is a DNA sequence and the labels are the genes' names. A person's immune system can be represented with a set of V(D)J recombinations. With high-throughput sequencing, we have access to millions of V(D)J recombinations which are stored and need to be recovered and compared quickly.The first contribution of this manuscript is a compression method for a labeled text which uses the concept of storage by references. The text is divided into sections which point to pre-established labeled sequences. The second contribution offers two indexes for a labeled text. Both use a Burrows-Wheeler transform to index the text and a Wavelet Tree to index the labels. These indexes allow efficient queries on text, labels or both. We would like to use one of these indexes on V(D)J recombinations which are obtained with hematology services from the diagnostic or follow-up of patients suffering from leukemia.