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Ce travail est le fruit d'une collaboration entre l'équipe Bio-Informatique du LRI (J. Azé) et l'équipe de "Génomique Structurale" de l'IBBMC d'Orsay (J. Janin, A. Poupon et J. Bernauer).
L'objectif de cette collaboration est de déterminer la fonction des protéines à partir de leurs conformations 3D.
La fonction de la plupart des protéines est subordonnée à l'interaction avec un ou plusieurs partenaires qui peuvent être aussi bien de petites molécules que des macromolcules. Les complexes protéines-protéines sont impliqués dans beaucoup de processus cellulaires et physiologiques, c'est pourquoi leur détection présentent un grand intérêt dans l'étude des fonctions cellulaires et biochimiques de leurs composants.
Des algorithmes d'amarrage (ou "docking") sont utilisés engendrer, à partir des conformations en 3D des protéines, des complexes protéines-protéines dit "complexes candidats".
Pour faciliter l'analyse de ces complexes candidats par les biologistes, nous avons mis en place une méthode permettant d'ordonner ces complexes candidats par probabilité décroissante d'être observés expérimentalement. Sachant que cette vérification est très coûteuse, il est capital de disposer d'une fonction de tri efficace.
Notre approche repose sur un apprentissage supervisé utilisant un algorithme évolutionnaire. Les données d'apprentissages sont fournies par une analyse géométrique des complexes candidats obtenus par Docking.
Les résultats actuellement obtenus montrent qu'à partir d'une description purement géométrique des complexes candidats (représentés par des diagrammes de voronoi), nous pouvons trier efficacement les différents exemples.