Alexandre de Brevern - Thèse de Bioinformatique Moléculaire

   
Méthode consensus

Elles sont de deux types, la première consiste à utiliser à la fois en un seul algorithme différentes méthodes puis à combiner les informations. En parallèle, des méthodes statistiques et des méthodes de réseau neuronal peuvent être utilisées [187], ou encore faire une procédure plus hiérarchique où certains algorithmes sont pris au départ pour être ensuite affinés par d'autres résultats de prédiction. Ce dernier type de méthode permet, en utilisant des méthodes statistiques et des réseaux neuronaux avec alignement de séquences, de dépasser des taux de 76 % et surtout d'obtenir des taux excellents sur les feuillets qui sont normalement les plus difficiles à prédire [142].

Une autre possibilité est largement exploitée : l'utilisation conjointe de logiciels disponibles avec un consensus selon le type de résultats des prédictions. Ainsi SOPMA donne 69,5 % de bonne prédiction, ensuite couplée avec PHD, ce qui permet d'obtenir plus de 82 % de bonnes prédictions pour les résidus ayant été prédits par les deux méthodes dans le même état (soit près des 3/4 des résidus) [64]. La combinaison de 4 des algorithmes les plus connus (DSC [105], PHD [165], NNSSP [168] et PREDATOR [60]) permet ainsi d'atteindre 75,4 % ( http://barton.ebi.ac.uk ) [34,33]. Actuellement, il est possible de combiner près d'une dizaine de méthodes en parallèle ( http://ibcp.fr) [40,72].

Ces dernières méthodes tendent aussi à démontrer que le rôle des interactions à longues distances considérées comme la cause du faible taux initial des prédictions des structures secondaires [82] a souvent été sur-estimé [56].