Etudiant : AGHZIEL AYMANE

Filière : Master Systèmes Intelligents et Décisionnels (MSID)

Encadrant : Pr. AHERRAHROU NOURA

Annèe : 2021

Résumé : La détermination de la méthylation de l'ADN est importante à la fois pour la recherche fondamentale, le développement de médicaments et la détection du cancer. En tant que modification épigénétique clé, ce processus biochimique peut moduler l'expression des gènes pour influencer la différenciation cellulaire qui peut éventuellement conduire au cancer. En raison du mécanisme biochimique de la méthylation de l'ADN, obtenir une prédiction précise est un défi considérablement difficile. Les approches existantes ont donné de bonnes prédictions, mais les méthodes doivent combiner de nombreuses fonctionnalités et conditions préalables. Dans ce contexte, s’inscrit le présent mémoire qui a pour objectif de concevoir et mettre en place une solution Deep Learning pour l’analyse et la prédiction de la méthylation de l’ADN en utilisant des séquences d’ADN du « Vésicule biliaire » (Gallbladder). Pour répondre à cet objectif, il est nécessaire d’abord de comprendre c’est quoi la méthylation et tous les concepts médicaux qui en découle. Puis, il faut effectuer une analyse de l’existant afin de définir les différents outils et méthodes déjà utilisé pour résoudre ce défi. Et après la collecte des données, nous allons ensuite appliquer les différentes techniques d'apprentissage automatique pour analyser nos données, afin de choisir le meilleur modèle pour la prédiction de la méthylation.