ANR GRADIENT (ANR GRADIENT)
Description du projet:Graphes et algorithmes pour la classification des structures 3D et dynamiques des protéines.
La classification des formes est l'une des tâches les plus importantes de la vision par ordinateur, comme le démontre le grand nombre de travaux traitant de l'analyse des formes des objets 3D. Les formes des objets 3D peuvent être représentées par des graphes et, par conséquent, les techniques de graphes peuvent être très utiles pour leur classification. Dans le projet GRADIENT, nous traitons le problème de la classification des protéines. Les protéines sont des macromolécules caractérisées par des formes déformables et complexes liées à leur fonction faisant de leur classification une tâche importante notamment pour la découverte de médicaments et la caractérisation des processus biologiques. Les formes de protéines peuvent être générées à partir de leurs structures 3D haute résolution disponibles dans la banque de données des protéines. Dans le projet GRADIENT, la surface des protéines est représentée par des graphes (maillages). La dynamique moléculaire peut être utilisée pour échantillonner efficacement les trajectoires d'objets moléculaires 3D qui constituent un cas d'étude parfait pour l'appariement dynamique de graphes.
Le projet GRADIENT vise à développer une plateforme basée sur des techniques et algorithmes de graphes et d’apprentissage, capables de classifier et d'analyser des formes 3D déformables (dynamiques) de protéines. Pour ce faire, nous aborderons les hypothèses et défis de recherche suivants : 1) Représentation des données, descripteurs et caractéristiques des structures 3D déformables de protéines. 2) Calcul de distances de graphes pour comparer les formes 3D déformables des protéines. 3) Algorithmes et modèles robustes combinant des techniques de graphes et d'apprentissage automatique pour classifier les formes 3D déformables de protéines. 4) Analyse de suivi des trajectoires de la dynamique des protéines. La plateforme sera disponible gratuitement pour les académiques et sous licence commerciale pour les industriels.
Tutelle gestionnaire: Université Claude Bernard Lyon 1
Contract dates: 01/10/2022 - 29/02/2028
Team: GOAL
LIRIS scientific leader: Hamamache Kheddouci
Partenaires: CGI France, Laboratoire de Génomique, bioinformatique et chimie moléculaire (EA 7528)
URL: https://anr.fr/Projet-ANR-22-CE23-0009
