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Prédiction d'interactions protéine-protéine avec du deep learning
Titre : Prédiction d'interactions protéine-protéine avec du deep learning Résumé : En médecine, les interactions protéine-protéine sont essentielles pour comprendre les mécanismes de certaines maladies et définir de nouveaux médicaments agissant sur elles. Leur étude expérimentale est longue et très coûteuse : une approche mathématique permet de réduire le coût expérimental et d'accélerer considérablement les avancées thérapeutiques. Nous avons réussi à apprendre des modèles prédictifs à partir des séquences d'acides aminés des protéines, ce qui nous a permis de proposer de nouvelles recherches. Bio : Charlène Servantie a fait un master en architectures logicielles et apprentissage automatique à l'Université de Nantes. Lecture : X. Du, S. Sun, C. Hu, Y. Yao, Y. Yan, and Y. Zhang. Deepppi: Boosting prediction of protein–protein interactions with deep neural networks. Journal of Chemical Information and Modeling , 57(6):1499–1510. https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acs.jcim.7b00028 T. Sun, B. Zhou, L. Lai, and J. Pei. Sequence-based prediction of protein protein interaction using a deep-learning algorithm. BMC Bioinformatics , 18(1):277, 2017. https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12859-017-1700-2 (et puis) Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville. Deep Learning . MIT Press, 2016 (disponible sur http://www.deeplearningbook.org) F. Chollet. Deep Learning with Python . Manning, 2017

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18 rue Flandres Dunkerque · Nantes

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À propos de ce groupe

Nous sommes développeurs et chercheurs avec un intérêt dans l'apprentissage automatique. Nous nous retrouverons pour discuter concrètement nos projets dans l'apprentissage automatique, réseau de neurones artificiels, modèles graphiques probabilistes, et traitement automatique du langage naturel.

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We're developers and scientists interested in Machine Learning, Probabilistic Graphical Models, Neural networks, and Natural Language Processing. In this meetup, we'll bring together machine learning practitioners and researchers to listen to each other's work.

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