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Titre :
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Apprentissage et extraction des connaissances dans les bases de données spatiotemporelles
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Auteurs :
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Noureddine Mekroud, Auteur ;
Abdelouahab Moussaoui, Directeur de thèse
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Type de document :
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document électronique
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Editeur :
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Sétif : Universite ferhat abbas faculté des sciences de l’ingénieur département d’informatique, 2026
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ISBN/ISSN/EAN :
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E-TH/2600
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Format :
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103 P. / ill.en coul.
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Note générale :
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Annexe ; Bibliogr.
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Langues:
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Français
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Catégories :
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Thèses (en français - en anglais) > Document électronique
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Mots-clés:
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Règles d’association
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Données spatiotemporelles
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Images ISH
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Expression génétique
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Logique floue et possibiliste
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Résumé :
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L’imperfection est une caractéristique commune dans presque toutes les données du monde réel, même si elles cachent généralement des connaissances cruciales et d’un intérêt majeur. L’utilisation de théories de l’incertitude pour modéliser les zones d’expression génique (Exp_Gen) dans les embryons permettra d’extraire les relations cachées entre les gènes, tout en tenant compte de l’imprécision possible des limites de ces zones et de la force nuancée de ces expressions. Dans cette thèse, nous proposons une modélisation floue et possibiliste des données spatio-temporelles issues de séquences d’images ISH (In Situ Hybridization) représentant les zones d’Exp_Gen à différentes phases de développement embryonnaire de l’espèce modèle souris d’Edinburgh. Après une série d’étapes de prétraitement sur ces images pour améliorer l’extraction des caractéristiques, nous proposons une adaptation de l’algorithme Apriori à la logique floue et possibiliste pour l’extraction de deux types de règles d’association (RA), qui représenteront en Primal les relations spatiales entre les zones d’Exp_Gen dans l’embryon, et en Dual les relations temporelles ainsi que les relations entre les gènes qui co-expriment dans ces séquences d’images ISH. Enfin, une analyse des AR spatiotemporelles floues et possibilistes extraites sera fournie afin de déterminer la modélisation la plus adéquate. De plus, l’interprétation biologique des résultats obtenus confirme leur adéquation aux principes de la biologie génétique. Les connaissances extraites aideront les biologistes à mieux comprendre les interactions entre gènes, à identifier les ensembles de gènes qui co-expriment et ayant le même rôle fonctionnel, et enfin à modéliser l’expression génétique normale pour détecter les expressions génétiques anormales susceptibles de provoquer des maladies génétiques.
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Côte titre :
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E-TH/2600
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En ligne :
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https://repository.univ-setif.dz/bitstreams/46c26ed5-cd42-45d6-955e-0061e72c7ac6/download
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Exemplaires (1)
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