Добірка наукової літератури з теми "Modèles de langage de protéines"
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Статті в журналах з теми "Modèles de langage de protéines"
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Delahaye, Jean-Paul. "Derrière les modèles massifs de langage." Pour la Science N° 555 – janvier, no. 1 (December 22, 2023): 80–85. http://dx.doi.org/10.3917/pls.555.0080.
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Hibert, M. F., J. Hoflack, S. Trumppkallmeyer, and A. Bruinvels. "Modèles tridimensionnels des récepteurs couplés aux protéines G." médecine/sciences 9, no. 1 (1993): 31. http://dx.doi.org/10.4267/10608/2784.
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Bodinier, M., M. Leroy, and K. Adel-Patient. "Modèles animaux d’allergie alimentaire. Application aux protéines de blé." Revue Française d'Allergologie et d'Immunologie Clinique 48, no. 8 (December 2008): 526–32. http://dx.doi.org/10.1016/j.allerg.2008.09.001.
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Deschamps, Christophe. "Utiliser les grands modèles de langage au quotidien." Archimag 77, Hors série (September 24, 2024): 29–33. http://dx.doi.org/10.3917/arma.hs77.0029.
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Gayral, Françoise, Daniel Kayser, and François Levy. "Logique et sémantique du langage naturel : modèles et interprétation." Intellectica. Revue de l'Association pour la Recherche Cognitive 23, no. 2 (1996): 303–25. http://dx.doi.org/10.3406/intel.1996.1539.
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Franke, William. "Psychoanalysis as a Hermeneutics of the Subject: Freud, Ricoeur, Lacan." Dialogue 37, no. 1 (1998): 65–82. http://dx.doi.org/10.1017/s0012217300047594.
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RésuméLa connaissance herméneutique est généralement définie comme un savoir engagé, par opposition au savoir détaché que produit la méthode scientifique. La tension entre ces deux modèles dans la théorie psychanalytique de Freud est ici mise en évidence avec l'aide de Ricœur: cette théorie interprète des intentions conscientes, mais explique en même temps la vie psychique d'une façon mécaniste en termes depulsions somatiques. On montre ensuite comment le développement lacanien de la psychanalyse rend l'être habituellement caché de la subjectivité—l'inconscient—accessible comme langage. Structuré comme un langage, l'inconscient est articulé et interprétable; et son interprétation est accès au langage du «réel», par-delà les limites de l'objectivité scientifique.
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FAVERDIN, P., D. M’HAMED, M. RICO-GÓMEZ, and R. VERITE. "La nutrition azotée influence l’ingestion chez la vache laitière." INRAE Productions Animales 16, no. 1 (February 9, 2003): 27–37. http://dx.doi.org/10.20870/productions-animales.2003.16.1.3642.
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L’augmentation des teneurs en protéines des régimes est souvent associée à une augmentation de l’ingestion chez les vaches laitières, mais l’amplitude de ces réponses et les mécanismes sont encore mal connus. Cet article caractérise les effets des teneurs en azote et en protéines des régimes sur l’ingestion des aliments par les vaches laitières et discute les différentes hypothèses concernant les mécanismes. La fourniture en azote dégradable aux microbes du rumen et la disponibilité en protéines pour la synthèse du lait sont capables de stimuler l’ingestion. Ces effets peuvent être quantitativement importants et le plus souvent augmentent au cours du temps. Si le rôle de l’azote dégradable sur l’activité microbienne dans le rumen permet de bien comprendre l’augmentation des quantités ingérées, l’action des protéines sur la régulation de l’ingestion est moins facile à expliquer et pourrait être multifactorielle. Comme chez les monogastriques, les modifications possibles d’équilibre des acides aminés pourraient également modifier le contrôle de la prise alimentaire et expliquer des effets à court terme sur l’ingestion. Cependant, l’augmentation de l’effet des protéines sur l’ingestion au cours du temps milite plus pour une action indirecte, via la demande d’énergie ou la mobilisation des réserves par exemple, que pour une action directe des protéines sur le contrôle de la prise alimentaire. Ces hypothèses pourraient permettre d’intégrer les effets de l’alimentation protéique dans les modèles de prévision des quantités ingérées.
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Calin, Rodolphe. "À la charnière de l’image et du langage." Articles 41, no. 2 (November 6, 2014): 253–73. http://dx.doi.org/10.7202/1027218ar.
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Comment rendre compte de l’articulation entre l’image et le langage, plus précisément, de la double dimension, langagière et figurative, que présente le langage dans les figures de rhétorique ? L’article essaie de montrer que, pour répondre à cette question, Ricoeur n’aura pas seulement eu besoin, dans la sixième étude de La métaphore vive, de développer une sémantique de l’image consistant à penser l’image comme une dimension du procès de la prédication métaphorique, mais également, comme en témoigne son article « Image et langage dans la psychanalyse », une sémiotique de l’image, une sémiotique non linguistique permettant de faire droit à la dimension « pictoriale » qu’acquiert le langage en devenant figuré. Et dans la mesure où la sémantique et la sémiotique de l’image mettent en jeu deux modèles distincts, l’un prédicatif, l’autre substitutif, qui tour à tour permettent de décrire le schématisme de l’imagination, ce sont ici deux approches de l’imagination créatrice qui sont requises pour rendre compte du langage figuré.
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Godart-Wendling, Béatrice. "La philosophie du langage : une jungle de Calais pour la linguistique ?" Cahiers du Centre de Linguistique et des Sciences du Langage, no. 53 (March 4, 2018): 131–46. http://dx.doi.org/10.26034/la.cdclsl.2018.323.
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Après avoir explicité les difficultés que recèle l’appellation de philosophie du langage, l’article met tout d’abord en évidence l’incompatibilité, voire le malentendu, existant entre la linguistique et la philosophie du langage dans sa version logiciste. Il ressort également de cette étude que le principal point de contact entre ces deux disciplines se limite jusque dans les années 50 au domaine de la syntaxe ; donnant ainsi lieu à la constitution des divers modèles de grammaires formelles qui apparurent dans la seconde moitié du XXème siècle. L’article aborde ensuite la période ordinariste de la philosophie du langage et souligne son apport vis-à-vis de la sémantique qui conduira à une remise en question de ses liens avec la pragmatique. En fonction de l’analyse des deux périodes examinées (logiciste et ordinariste), l’article dégage enfin les points d’achoppement récurrents entre philosophie du langage et linguistique.
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Devillers, Laurence. "Le langage non responsable des systèmes d’intelligence artificielle (IA) générative." Champ lacanien N° 28, no. 1 (October 2, 2024): 133–38. http://dx.doi.org/10.3917/chla.028.0133.
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Depuis 2022, ChatGPT d’OpenAI a popularisé l’intelligence artificielle (IA), rendant les technologies numériques essentielles. L’IA, qu’elle soit prédictive ou générative, progresse dans des domaines variés comme la médecine et les chatbots. Désormais, certaines actions humaines, comme le langage, sont séparées de l’intelligence réelle. Les IA génératives imitent le langage sans le comprendre, en utilisant des modèles statistiques complexes. Elles peuvent produire des résultats erronés, soulevant des questions éthiques. La transparence des IA est cruciale pour instaurer la confiance, et leur régulation est nécessaire pour concilier technologie et bien-être humain.
Дисертації з теми "Modèles de langage de protéines"
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Hladiš, Matej. "Réseaux de neurones en graphes et modèle de langage des protéines pour révéler le code combinatoire de l'olfaction." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ5024.
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Les mammifères identifient et interprètent une myriade de stimuli olfactifs par un mécanisme de codage complexe reposant sur la reconnaissance des molécules odorantes par des centaines de récepteurs olfactifs (RO). Ces interactions génèrent des combinaisons uniques de récepteurs activés, appelées code combinatoire, que le cerveau humain interprète comme la sensation que nous appelons l'odeur. Jusqu'à présent, le grand nombre de combinaisons possibles entre les récepteurs et les molécules a empêché une étude expérimentale à grande échelle de ce code et de son lien avec la perception des odeurs. La révélation de ce code est donc cruciale pour répondre à la question à long terme de savoir comment nous percevons notre environnement chimique complexe. Les RO appartiennent à la classe A des récepteurs couplés aux protéines G (RCPG) et constituent la plus grande famille multigénique connue. Pour étudier de façon systématique le codage olfactif, nous avons développé M2OR, une base de données exhaustive compilant les 25 dernières années d'essais biologiques sur les RO. À l'aide de cet ensemble de données, un modèle d'apprentissage profond sur mesure a été conçu et entraîné. Il combine l'intégration de jetons [CLS] d'un modèle de langage des protéines avec des réseaux de neurones en graphes et un mécanisme d'attention multi-têtes. Ce modèle prédit l'activation des RO par les odorants et révèle le code combinatoire résultant pour toute molécule odorante. Cette approche est affinée en développant un nouveau modèle capable de prédire l'activité d'un odorant à une concentration spécifique, permettant alors d'estimer la valeur d'EC50 de n'importe quelle paire OR-odorant. Enfin, les codes combinatoires dérivés des deux modèles sont utilisés pour prédire la perception olfactive des molécules. En incorporant des biais inductifs inspirés par la théorie du codage olfactif, un modèle d'apprentissage automatique basé sur ces codes est plus performant que l'état de l'art actuel en matière de prédiction d'odeurs. À notre connaissance, il s'agit de l'application la plus aboutie liant le code combinatoire à la prédiction de l'odeur d'une molécule. Dans l'ensemble, ce travail établit un lien entre les interactions complexes molécule odorante-récepteur et la perception humaineMammals identify and interpret a myriad of olfactory stimuli using a complex coding mechanism involving interactions between odorant molecules and hundreds of olfactory receptors (ORs). These interactions generate unique combinations of activated receptors, called the combinatorial code, which the human brain interprets as the sensation we call smell. Until now, the vast number of possible receptor-molecule combinations have prevented a large-scale experimental study of this code and its link to odor perception. Therefore, revealing this code is crucial to answering the long-term question of how we perceive our intricate chemical environment. ORs belong to the class A of G protein-coupled receptors (GPCRs) and constitute the largest known multigene family. To systematically study olfactory coding, we develop M2OR, a comprehensive database compiling the last 25 years of OR bioassays. Using this dataset, a tailored deep learning model is designed and trained. It combines the [CLS] token embedding from a protein language model with graph neural networks and multi-head attention. This model predicts the activation of ORs by odorants and reveals the resulting combinatorial code for any odorous molecule. This approach is refined by developing a novel model capable of predicting the activity of an odorant at a specific concentration, subsequently allowing the estimation of the EC50 value for any OR-odorant pair. Finally, the combinatorial codes derived from both models are used to predict the odor perception of molecules. By incorporating inductive biases inspired by olfactory coding theory, a machine learning model based on these codes outperforms the current state-of-the-art in smell prediction. To the best of our knowledge, this is the most comprehensive and successful application of combinatorial coding to odor quality prediction. Overall, this work provides a link between the complex molecule-receptor interactions and human perception
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Alain, Pierre. "Contributions à l'évaluation des modèles de langage." Rennes 1, 2007. http://www.theses.fr/2007REN1S003.
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Ces travaux portent sur l'évaluation des modèles de langages en dehors de toute tâche applicative. Le problème d'une étude comparative entre plusieurs modèles est généralement lié à la fonction dans un système complet. Notre objectif consiste au contraire à s'abstraire au maximum des contraintes liées au système, et ainsi pourvoir comparer effectivement les modèles. Le critère le plus couramment admis pour une comparaison de modèles de langage est la perplexité. Ces travaux reprennent les hypothèses du jeu de Shannon, de manière à poser un cadre d'évaluation des modèles de langage fondée sur leur capacité de prédiction. La méthodologie s'intéresse à la prédiction conjointe de mots, et reste indépendante de toute tâche applicative, de la nature du modèle, ainsi que du nombre de paramètres de ce modèle. Des expériences sont menées sur la modélisation du français et de l'anglais à partir de vocabulaires de taille variable, et différents modèles sont mis en concurrenceThis work deals with the evaluation of language models independently of any applicative task. A comparative study between several language models is generally related to the role that a model has into a complete system. Our objective consists in being independant of the applicative system, and thus to provide a true comparison of language models. Perplexity is a widely used criterion as to comparing language models without any task assumptions. However, the main drawback is that perplexity supposes probability distributions and hence cannot compare heterogeneous models. As an evaluation framework, we went back to the definition of the Shannon's game which is based on model prediction performance using rank based statistics. Our methodology is able to predict joint word sequences that are independent of the task or model assumptions. Experiments are carried out on French and English modeling with large vocabularies, and compare different kinds of language models
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Delot, Thierry. "Interrogation d'annuaires étendus : modèles, langage et optimisation." Versailles-St Quentin en Yvelines, 2001. http://www.theses.fr/2001VERS0028.
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Les travaux menés dans cette thèse se concentrent sur les problèmes de partage, d'interrogation et de médiation rencontrés dans les systèmes d'information de nouvelle génération qui s'articulent autour de sources de données, d'objets, et de composants largement distribués. Dans cet environnement, différents systèmes coexistent : des SGBD, des serveurs LDAP et des architectures à objets distribués. Les limites actuelles des services d'annuaires et leur interaction toujours plus grande avec l'environnemnet qui les entoure (SGBDs, objets,. . . ) nous a amené à étudier la définition d'un service d'annuaires capable, tout en conservant la flexibilité et la compatibilité avec les modèles existants, de proposer des fonctionnalités avancées telles que : la manipulation de données riches englobant des valeurs mais également des programmes, le support adapté pour le partage d'objets et des capacités d'interrogation étendues. En effet, les facilités d'interrogation dans LDAP sont relativement pauvres et il serait intéressant de les enrichir pour permettre des recherches plus complexes incluant des parcours de chemin, des calculs d'agrégats, etc. Le challenge consiste ici à trouver le bon compromis entre le pouvoir d'expression du langage et la charge imposée au service d'annuaires. L'introduction de nouvelles fonctionnalités dans le service d'annuaires a un impact important sur les performances du système, aussi bien du point de vue des temps de réponse que des ressources consommées pour évaluer une requête. Un autre aspect de cette intégration des annuaires avec leur environnement concerne le partage de données communes entre ces différents systèmes, comme les données d'identification par exemple. Pour assurer cette intégration, notre solution consiste à mettre en place une couche de médiation entre les deux systèmes, afin de permettre à un utilisateur de manipuler ses données en utilisant soit le modèle relationnel dans le cax des SGBD relationnels, soit le modèle LDAP.
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Oota, Subba Reddy. "Modèles neurocomputationnels de la compréhension du langage : caractérisation des similarités et des différences entre le traitement cérébral du langage et les modèles de langage." Electronic Thesis or Diss., Bordeaux, 2024. http://www.theses.fr/2024BORD0080.
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Cette thèse explore la synergie entre l'intelligence artificielle (IA) et la neuroscience cognitive pour faire progresser les capacités de traitement du langage. Elle s'appuie sur l'idée que les avancées en IA, telles que les réseaux neuronaux convolutionnels et des mécanismes comme le « replay d'expérience », s'inspirent souvent des découvertes neuroscientifiques. Cette interconnexion est bénéfique dans le domaine du langage, où une compréhension plus profonde des capacités cognitives humaines uniques, telles que le traitement de structures linguistiques complexes, peut ouvrir la voie à des systèmes de traitement du langage plus sophistiqués. L'émergence de riches ensembles de données neuroimagerie naturalistes (par exemple, fMRI, MEG) aux côtés de modèles de langage avancés ouvre de nouvelles voies pour aligner les modèles de langage computationnels sur l'activité cérébrale humaine. Cependant, le défi réside dans le discernement des caractéristiques du modèle qui reflètent le mieux les processus de compréhension du langage dans le cerveau, soulignant ainsi l'importance d'intégrer des mécanismes inspirés de la biologie dans les modèles computationnels.En réponse à ce défi, la thèse introduit un cadre basé sur les données qui comble le fossé entre le traitement neurolinguistique observé dans le cerveau humain et les mécanismes computationnels des systèmes de traitement automatique du langage naturel (TALN). En établissant un lien direct entre les techniques d'imagerie avancées et les processus de TALN, elle conceptualise le traitement de l'information cérébrale comme une interaction dynamique de trois composantes critiques : le « quoi », le « où » et le « quand », offrant ainsi des perspectives sur la manière dont le cerveau interprète le langage lors de l'engagement avec des récits naturalistes. L'étude fournit des preuves convaincantes que l'amélioration de l'alignement entre l'activité cérébrale et les systèmes de TALN offre des avantages mutuels aux domaines de la neurolinguistique et du TALN. La recherche montre comment ces modèles computationnels peuvent émuler les capacités de traitement du langage naturel du cerveau en exploitant les technologies de réseau neuronal de pointe dans diverses modalités - langage, vision et parole. Plus précisément, la thèse met en lumière comment les modèles de langage pré-entraînés modernes parviennent à un alignement plus étroit avec le cerveau lors de la compréhension de récits. Elle examine le traitement différentiel du langage à travers les régions cérébrales, le timing des réponses (délais HRF) et l'équilibre entre le traitement de l'information syntaxique et sémantique. En outre, elle explore comment différentes caractéristiques linguistiques s'alignent avec les réponses cérébrales MEG au fil du temps et constate que cet alignement dépend de la quantité de contexte passé, indiquant que le cerveau code les mots légèrement en retard par rapport à celui actuel, en attendant plus de contexte futur. De plus, elle met en évidence la plausibilité biologique de l'apprentissage des états de réservoir dans les réseaux à état d'écho, offrant ainsi une interprétabilité, une généralisabilité et une efficacité computationnelle dans les modèles basés sur des séquences. En fin de compte, cette recherche apporte des contributions précieuses à la neurolinguistique, à la neuroscience cognitive et au TALNThis thesis explores the synergy between artificial intelligence (AI) and cognitive neuroscience to advance language processing capabilities. It builds on the insight that breakthroughs in AI, such as convolutional neural networks and mechanisms like experience replay 1, often draw inspiration from neuroscientific findings. This interconnection is beneficial in language, where a deeper comprehension of uniquely human cognitive abilities, such as processing complex linguistic structures, can pave the way for more sophisticated language processing systems. The emergence of rich naturalistic neuroimaging datasets (e.g., fMRI, MEG) alongside advanced language models opens new pathways for aligning computational language models with human brain activity. However, the challenge lies in discerning which model features best mirror the language comprehension processes in the brain, underscoring the importance of integrating biologically inspired mechanisms into computational models. In response to this challenge, the thesis introduces a data-driven framework bridging the gap between neurolinguistic processing observed in the human brain and the computational mechanisms of natural language processing (NLP) systems. By establishing a direct link between advanced imaging techniques and NLP processes, it conceptualizes brain information processing as a dynamic interplay of three critical components: "what," "where," and "when", offering insights into how the brain interprets language during engagement with naturalistic narratives. This study provides compelling evidence that enhancing the alignment between brain activity and NLP systems offers mutual benefits to the fields of neurolinguistics and NLP. The research showcases how these computational models can emulate the brain’s natural language processing capabilities by harnessing cutting-edge neural network technologies across various modalities—language, vision, and speech. Specifically, the thesis highlights how modern pretrained language models achieve closer brain alignment during narrative comprehension. It investigates the differential processing of language across brain regions, the timing of responses (Hemodynamic Response Function (HRF) delays), and the balance between syntactic and semantic information processing. Further, the exploration of how different linguistic features align with MEG brain responses over time and find that the alignment depends on the amount of past context, indicating that the brain encodes words slightly behind the current one, awaiting more future context. Furthermore, it highlights grounded language acquisition through noisy supervision and offers a biologically plausible architecture for investigating cross-situational learning, providing interpretability, generalizability, and computational efficiency in sequence-based models. Ultimately, this research contributes valuable insights into neurolinguistics, cognitive neuroscience, and NLP
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Marcou, Gilles. "Modèles dynamiques aux grandes échelles des protéines." Bordeaux 1, 2003. http://www.theses.fr/2003BOR12653.
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La dynamique des protéines est domínée par des mouvements lents, amples et impliquant un grand nombre d'atomes. Ces mouvements sont responsables des transitions entre des conformations très différentes d'une même protéine. Il a été montré que ces mouvements pouvaient être décrits par un petit nombre de degrés de liberté. Ceux-ci sont bien représentés par un sous-ensemble restreint des modes normaux des protéines. Dans cette thèse sont présentées des tentatives pour réaliser à partir d'un modèle complet de dynamique moléculaire appliqué aux protéines, un modèle réduit à ces mouvements de grande échelle. Il y est montré l'importance des mouvements rapides. Ces mouvements sont réintroduits dans nos modèles d'une part par un facteur d'échelle introduit dans les paramètres liés du champ de force d'origine et d'autre part, par un terme stochastique dit de Langevin Généralisé. La thèse décrit également des méthodes pour déterminer les paramètres de ce nouveau modèle. Une approche dérivée de ce modèle est ensuite présentée parmettant de diviser une protéine en un ensemble de corps en interaction chacun étant décrits par le modèle dévelopé précédemment. Enfin, des exemples de calcul efficace des interactions non liées sont présentés tirant parti des caractéristiques des nouveaux modèlesThe dynamic of proteins is dominated by slow and large movements involving a large number of atoms. These movements are responsible for the transitions between two very different forms of the same protein. Il was shown that those movements could be described by a small number of degrees of liberty. These were well described by a small sub-ensemble of normal modes of the proteins. In this thesis are presented some bids to relealize from a complete molecular modelling model of proteins, a model reduced to those large cale movements. The importance of the fast movements is shown. Those are reintroduced in the model by two means ; first a scaling factor is applied to the parameters of the bonded interactions of the original force field and second, a stochastic teerm called Generalized Langevin term, is introduced. The thesis explains how to obtain the parameters of this new model. A derived approach is also presented, in which the protein is decomposed in several blocks each being described with the model previously developed. At last, somme examples of efficient calculation of the non bonded interactions are presented using the characteristics of the new model
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Hemery, Mathieu. "Modèles d'évolution de protéines en environnement variable." Thesis, Paris 6, 2015. http://www.theses.fr/2015PA066665/document.
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Cette thèse étudie l’influence des fluctuations de l’environnement au cours de l’évolution sur l’architecture fonctionnelle des protéines.L’apparition de groupes restreints d’acides aminés – les secteurs, possédant des propriétés particulières tant du point de vue structurel et évolutif que fonctionnel ne trouve en effet pas d’explication simple dans le paradigme classique de la physique des protéines. Nous avons donc choisi d’étudier le rôle de l’histoire évolutive dans la construction de cette architecture particulière et des propriétés qui en découlent.Nous avons pour cela construit un modèle de protéine fonctionnelle inspiré des modèles de réseaux élastiques, que nous avons soumis à une évolution in silico en variant au cours du temps, avec différentes fréquences, la fonction recherchée. Nous avons montré que ces fluctuations induisent une concentration semblable à celle observée dans les protéines et avons pu déterminer les paramètres clés contrôlant ce phénomène. Nous avons finalement abordé le lien entre la statistique temporelle de l’environnement et l’apparition de différents secteurs indépendantsThis thesis studies the influence of an evolutionary fluctuating environment on the functional architecture of proteins.The appearance of restricted groups of amino acids – sectors, with particular functional, evolutional and structural properties has no simple explanation in the classical paradigm of proteins physics. So we choose to study the role of evolutionary history on the construction of this particular architecture and the resulting properties.We have thus constructed a model of functional protein inspired by the elastic network models, that we have evolved in silico while temporarily varying the targeted function with various frequencies. We have shown that these fluctuations induce a form of sparsity close to that observed in proteins and has identified the key parameters of this phenomenon. We finally investigate the link between the temporal statistics of the environment and the appearance of different independent sectors
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Chauveau, Dominique. "Étude d'une extension du langage synchrone SIGNAL aux modèles probabilistes : le langage SIGNalea." Rennes 1, 1996. http://www.theses.fr/1996REN10110.
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L'absence d'outils ergonomiques pour le traitement de systemes stochastiques complexes, comme on peut en trouver dans de nombreuses applications industrielles, a conduit le projet epatr de l'irisa a envisager la realisation d'une extension du langage de programmation signal pour la manipulation de systemes hybrides stochastiques/non-stochastiques. Developpe depuis une dizaine d'annees par le projet epatr, le langage signal est un langage flot de donnees de type equationnel, appartenant a la famille des langages synchrones et destine a la specification de systemes reactifs temps-reel. Une interface graphique integree a l'environnement signal permet de specifier des programmes de facon modulaire et hierarchique sous la forme de boites interconnectees. L'extension de signal aux modeles aleatoires, que l'on appelle signalea, doit permettre la specification de systemes complexes faisant intervenir des composantes aleatoires et des composantes de nature symbolique. Elle doit egalement fournir a l'utilisateur des methodes efficaces de simulation (simulation rapide d'evenements rares,) et d'estimation (reconnaissance de formes, diagnostic,) generees automatiquement a partir de la specification de depart. La definition de signalea a des le debut souleve des problemes mathematiques complexes, dont une etude approfondie a conduit a la definition du formalisme mathematique css. Le modele css ne s'interesse qu'aux cas ou le systeme etudie met en jeu un nombre fini de variables. Les objets de base de ce modele sont des systemes hybrides stochastiques/non-stochastiques. Nous definissons sur ces systemes une generalisation de la regle de bayes qui nous permet d'obtenir des methodes de simulation et d'estimation incrementales se rapprochant assez fortement des travaux de a. P. Dempster et g. Shafer en statistique et intelligence artificielle sur les fonctions de croyance et reseaux de croyance. La version de signalea que nous presentons dans ce document est sur une generalisation du langage signal qui permet d'inclure des bulles de type css. Elle donne la possibilite de specifier tout systeme dynamique aleatoire de type automate stochastique, ou hidden markov model (hmm). Dans le cas booleen, le calcul des primitives intervenant pour la simulation bayesienne a ete implemente en utilisant des techniques bdd (binary decision diagram). Enfin, nous apportons un element nouveau au modele css qui est la prise en compte de la hierarchie des systemes dans les algorithmes de simulation et d'estimation incrementales
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Fleurey, Franck. "Langage et méthode pour une ingénierie des modèles fiable." Phd thesis, Université Rennes 1, 2006. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00538288.
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Ce travail s'inscrit dans un contexte où la taille et la complexité des logiciels augmentent alors que les contraintes de temps de développement, de qualité, de maintenance et d'évolution sont toujours plus fortes. Pour répondre à cette tendance, l'ingénierie dirigée par les modèles constitue une évolution prometteuse des techniques de génie logiciel. Les idées de l'ingénierie dirigée par les modèles sont, d'une part de rendre les modèles productifs, et d'autre part d'automatiser certaines étapes du développement grâce à des transformations de modèles. Une des conditions pour que l'ingénierie dirigée par les modèles tienne ses promesses, en terme de productivité et de qualité, est d'assurer, tout d'abord, la correction des modèles, et ensuite, la correction des transformations utilisées. La contribution de ce travail s'articule autour de ces deux axes et constitue un premier pas vers la fiabilisation des processus de dévelopement dirigés pas les modèles. Le premier axe de ce travail vise à améliorer les possibilités de validation des modèles en proposant une plateforme pour la définition de langages de modélisation. En fonction des expériences et du domaine considéré, les modèles utilisés dans l'ingénierie dirigée par les modèles sont exprimés dans divers langages de modélisation. Comme tout langage, un langage de modélisation est constitué de plusieurs éléments de spécification : une syntaxe abstraite (ou méta-modèle), une sémantique et des contraintes syntaxiques et sémantiques. Pour assurer la précision et la cohérence d'un tel langage, il faut d'une part spécifier sans ambiguïtés chaque élément, et d'autre part assurer la bonne intégration des différents éléments entre eux. Or, les pratiques actuelles de l'ingénierie dirigée par les modèles utilisent des formalismes hétérogènes et parfois difficiles à exploiter (le langage naturel par exemple) pour la spécification de ces éléments. Afin d'améliorer la définition des langages de modélisation, nous proposons l'utilisation d'un coeur sémantique unique et précis. Ce coeur sémantique se présente sous la forme d'un langage appelé Kermeta. Au coeur de la plateforme d'ingénierie dirigée par les modèles développée par l'équipe Triskell, le langage Kermeta a été utilisé dans des contextes variés dont la transformation de modèles, la modélisation orientée-aspects et l'analyse d'exigences logicielles. L'utilisation de Kermeta pour ces applications a permis de valider le langage et de mettre en évidence ses avantages par rapport aux techniques existantes. Le second axe de ce travail concerne la validation des transformations de modèles. Celles-ci sont utilisées pour automatiser les phases du processus de développement qui peuvent l'être. Qu'il s'agisse de raffinement, de composition, de refactoring ou encore de génération de code, la qualité des transformations de modèles est primordiale pour assurer la qualité des logiciels développés. Il suffit en effet qu'une seule transformation utilisée soit erronée pour que l'ensemble du processus de développement soit fragilisé. Dans ce contexte, nous proposons une technique pour la sélection de modèles de test permettant la validation des programmes de transformation de modèles. Cette technique tire avantage du fait que toute transformation de modèles manipule des données dont la structure est décrite par un méta-modèle.
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Taly, Jean-François. "Evaluation de la structure des modèles de protéines par dynamique moléculaire." Paris 7, 2007. http://www.theses.fr/2007PA077138.
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Dans ce projet nous avons analysé différentes caractéristiques structurales le long de trajectoires de dynamique moléculaire (DM) dans le but de discriminer des modèles similaires de modèles dissimilaires. Ces modèles sont basés sur des alignements séquence-structure fournis par notre méthode de reconnaissance de repliements, FRO5T. Les modèles similaires ont été construits à partir d'alignements de séquences avec des structures similaires à leur structure native et les modèles dissimilaires à partir d'alignements de séquences avec des structures sans relations avec leur structure native. Nous avons construit un jeu de modèles couvrant l'ensemble de la gamme pouvant être générée : d'un modèle parfait, Le. , la structure native, à un mauvais modèle, i. E. , un alignement de la séquence cible sur une structure appartenant à une autre classe structurale, en passant par plusieurs modèles intermédiaires basés sur des alignements de FROST. Nous avons soumis ces modèles à des simulations de DM de 11 ns à 3 températures. Nous avons analysé les moyennes du «Root-Mean-Square déviation» (RMSd) par rapport à la conformation initiale, les fluctuations du RMSd, le nombre de familles conformationnelles, l'évolution des structures secondaires, et les scores d'un nouveau potentiel statistique fondé sur les surfaces atomiques d'interaction. Aucun de ces critères est capable, seul, de discriminer les modèles similaires des modèles dissimilaires. Cependant cette discrimination est possible si nous les combinons. La capacité à discriminer les modèles similaires des modèles dissimilaires nous permet d'augmenter la spécificité et la sensibilité de FRQST dans les cas ambiguësIn this study we monitor different protein structural properties along molecular dynamics (MD) trajectories to discriminate correct from erroneous models. These models are based on the sequence-structure alignments provided by our fold recognition method, FROST. We define correct models as being built from alignments of sequences with structures similar to their native structures and erroneous models from alignments of sequences with structures unrelated to their native structures. We built a set of models intended to cover the whole spectrum: from a perfect model, i. E. , the native structure, to a very poor model, i. E. , a random alignment of the test sequence with a structure belonging to another structural class, including several intermediate models based on fold recognition alignments. We submitted these models to 11 ns of MD simulations at 3 different temperatures. We monitored along the corresponding trajectories the mean of the Root-Mean-Square deviations (RMSd) with respect to the initial conformation, the RMSd fluctuations, the number of conformation clusters, the evolution of secondary structures, and new statistical potential scores based on atomic interaction surface areas. None of these criteria alone is 100% efficient in discriminating correct from erroneous models. However if we consider these criteria in combination it is straightforward to discriminate thé two types of models. The ability of discriminating correct from erroneous models allows us to improve the specificity and sensitivity of our fold recognition method for a number of ambiguous cases
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Lopes, Marcos. "Modèles inductifs de la sémiotique textuelle." Paris 10, 2002. http://www.theses.fr/2002PA100145.
Повний текст джерелаКниги з теми "Modèles de langage de protéines"
1
Laughton, Stephen. Le Courrier des affaires en anglais: 50 modèles de lettres. Alleur (Belgique): Marabout, 1989.
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2
Barbier, Franck. UML 2 et MDE: Ingénierie des modèles avec études de cas. Paris: Dunod, 2005.
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3
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Novák, Vilém. The alternative mathematical model of linguistic semantics and pragmatics. New York: Plenum Press, 1992.
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1963-, Leitner David M., and Straub John Edward, eds. Proteins: Energy, heat, and signal flow. Boca Raton: Taylor & Francis, 2010.
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Christopher, Gardner, ed. Financial modelling in Python. Chichester, West Sussex: John Wiley & Sons, 2009.
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1971-, Schmid Alexander, and Wolff Eberhard 1972-, eds. Server component patterns: Component infrastructures illustrated with EJB. Hoboken, J.J: J. Wiley, 2002.
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Bishop, Judith. C# 3.0 design patterns. Beijing: O'Reilly, 2008.
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Tabet, Emmanuelle. "Un langage «bouleversé comme le cœur»: conversion religieuse et conversion littéraire chez Chateaubriand." In Dynamiques de conversion: modèles et résistances, 151–59. Turnhout: Brepols Publishers, 2012. http://dx.doi.org/10.1484/m.behe-eb.4.00304.
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Marot, Patrick. "Deux modèles métaphysiques de la théorie littéraire." In Interactions dans les Sciences du Langage. Interactions disciplinaires dans les Études littéraires, 259–69. Београд: Универзитет у Београду, Филолошки факултет, 2019. http://dx.doi.org/10.18485/efa.2019.11.ch19.
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FERET, Jérôme. "Analyses des motifs accessibles dans les modèles Kappa." In Approches symboliques de la modélisation et de l’analyse des systèmes biologiques, 337–98. ISTE Group, 2022. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9029.ch9.
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Ce chapitre propose un langage de réécriture pour modéliser l’évolution d'ensembles d'instances de protéines et de leurs liaisons. Ce niveau de détail permet une représentation compacte grâce à une description locale des interactions et ouvre la voie à diverses abstractions. En particulier, nous utilisons ici cette structure pour calculer des propriétés locales des complexes protéiques.
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Bonin, Patrick. "Chapitre 5. Modèles de la production verbale de mots." In Psychologie du langage, 249–305. De Boeck Supérieur, 2013. http://dx.doi.org/10.3917/dbu.bonin.2013.01.0249.
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VERGARA, ANGIE RIVERA, FRANCE BEAUREGARD, and NATHALIE S. TRÉPANIER. "La classe de langage:." In Des modèles de service pour favoriser l'intégration scolaire, 103–30. Presses de l'Université du Québec, 2010. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctv18pgrj2.9.
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Vergara, Angie Rivera, France Beauregard, and nathalie S. trépanier. "La classe de langage." In Des modèles de service pour favoriser l'intégration scolaire, 103–30. Presses de l'Université du Québec, 2010. http://dx.doi.org/10.1515/9782760525269-007.
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7
Nespoulous, Jean-Luc. "11. La « mise en mots » ... De la phrase au discours : modèles psycholinguistiques et pathologie du langage." In Langage et aphasie, 251. De Boeck Supérieur, 1993. http://dx.doi.org/10.3917/dbu.eusta.1993.01.0251.
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8
FLEURY SOARES, Gustavo, and Induraj PUDHUPATTU RAMAMURTHY. "Comparaison de modèles d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond." In Optimisation et apprentissage, 153–71. ISTE Group, 2023. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9071.ch6.
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Pour réaliser un audit, l'utilisation de toutes les informations disponibles relatives à l'univers ou au sujet de l'audit pourrait améliorer la qualité des résultats. La classification des documents textuels de l'audit pourrait permettre l'utilisation d'informations supplémentaires pour améliorer les données structurées existantes, ce qui conduirait à une meilleure connaissance pour soutenir le processus d'audit. Nous avons appliqué cette démarche au traitement du langage naturel.
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Radu-Lefebvre, Miruna, and Eric Michaël Laviolette. "Chapitre 12. L’impact des modèles de rôle positifs et négatifs, selon l’activation d’un but de promotion versus prévention." In Psychologie sociale, communication et langage, 217–37. De Boeck Supérieur, 2011. http://dx.doi.org/10.3917/dbu.caste.2011.01.0217.
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Martin, Serge. "La voix comme sujet-relation : de la transmission des modèles de langue aux relations de voix." In Sens de la langue. Sens du langage, 127–38. Presses Universitaires de Bordeaux, 2011. http://dx.doi.org/10.4000/books.pub.8072.
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Vo Quang Costantini, S., S. Petit, A. Nassif, F. Ferre, and B. Fournier. "Perspectives thérapeutiques du matrisome gingival dans la cicatrisation pathologique." In 66ème Congrès de la SFCO. Les Ulis, France: EDP Sciences, 2020. http://dx.doi.org/10.1051/sfco/20206602013.
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Introduction : La muqueuse gingivale présente un potentiel de cicatrisation parmi les plus efficaces des tissus humains adultes. Le fibroblaste gingival joue un rôle primordial dans ces phénomènes de cicatrisation par ses interactions avec les éléments de la matrice extra-cellulaire (MEC). La peau, dont les capacités de cicatrisation sont moindres que la gencive, constitue un tissu de comparaison idéal pour étudier les phénomènes de cicatrisation. Ce travail propose de caractériser les différences entre gencive et peau à l’aide d’une cartographie des protéines de leur matrice extra-cellulaire respective et de leurs profils transcriptomiques. Matériels et méthodes : Les matrisomes et les profils d’expression génique (transcriptome) des fibroblastes gingivaux et dermiques ont été comparés après 14 jours de culture à confluence. Ces résultats ont été confirmés par l’analyse des bases de données publiques à l’aide d’outils bioinformatiques (GenePattern et GEO2R). Ils seront complétés par des modèles in vivo : deux prélèvements cutanés et gingivaux appariés chez trois souris saines (C57-Black 6) seront analysés comme précédemment. Résultats : Les résultats préliminaires montrent une surexpression des glycoprotéines dans la MEC des fibroblastes gingivaux. Ces dernières sont associées à la régulation de la synthèse collagéniques et élastiques. Ces résultats, confirmés par transcriptome, mettent en évidence une différence qualitative de la MEC synthétisée par ces deux types cellulaires. Discussion : Ces résultats montrent l’hétérogénéité du fibroblaste qui synthétise des MEC différentes en fonction de son origine tissulaire. Cette cartographie souligne la spécificité du tissu muqueux oral. Ces données préliminaires permettront d’identifier des protéines liées à la cicatrisation ad integrum de la muqueuse orale. Ces résultats pourraient ainsi orienter la fabrication de nouveaux supports en ingénierie tissulaire et présenter de nouvelles pistes thérapeutiques pour la cicatrisation cutanée pathologique