Abstract:

Les protéines sont des acteurs majeurs du monde vivant. Elles sont un constituant essentiel des cellules et jouent un rôle crucial dans les processus biologiques nécessaires au fonctionnement de celles-ci. Prédire les structures protéiques est l’objectif de plusieurs chercheurs dû au secret porté par la miraculeuse molécule « la Protéine »,  sa structure, son mode de fonctionnement, son comportement…etc. Connaitre  et maîtriser ces structures est un souci majeur dans le but de répondre à d’importantes questions qui persistent depuis sa découverte jusqu'à l’heure actuelle. Les méthodes d’apprentissage utilisant les réseaux de neurones ont pu rivaliser avec les méthodes statistiques, vectorielles, par arbre de décision, plus proche voisin et d’autres en donnant un bon score de prédiction. Nous allons développer une méthode fondée sur l’apprentissage automatique pour la prédiction de la structure 2D des protéines basée sur le Perceptron Multi Couches ou Multi Layer Perceptron et présenter  une brève comparaison  avec celle à  base de Réseaux à Fonctions Radiales ou Radial Basic Function network.