La recherche et la décontamination de séquences contaminées dans un assemblage De Novo par un modèle basé sur la classification supervisée

dc.contributor.authorBENNIA Anes, Chems Eddine
dc.date.accessioned2022-05-12T09:06:43Z
dc.date.available2022-05-12T09:06:43Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractLe problème traité dans ce mémoire s’inscrit dans le cadre de la décontamination des séquences d’ADN, l’objectif est de concevoir un modèle de décontamination basée sur la classification supervisée. L’approche proposée consiste en une classification (cible ou contaminant) après avoir extrait certains attributs à savoir le groupe d’attributs IMM et K-gram. Après l’étude de performances, les machines à vecteurs supports (SVM) ont été plus performantes que le KNN et les arbres de décision. L’évaluation du modèle est faite à partir des expérimentations sur les séquences issues d’un sequençage à haut débit en utilisant le simulateur MetaSimen_US
dc.identifier.issnMM621
dc.identifier.urihttp://10.10.1.6:4000/handle/123456789/2229
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité de Bordj Bou Arreridj Faculty of Mathematics and Computer Scienceen_US
dc.subjectDécontamination des séquences d’ADN, classification supervisée, SVM, KNN, arbres de décision, K-gram, IMM,sequençage à haut débit, MetaSim.en_US
dc.titleLa recherche et la décontamination de séquences contaminées dans un assemblage De Novo par un modèle basé sur la classification superviséeen_US
dc.typeThesisen_US

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