Construction et utilisation d'une base de connaissances pharmacogénomique pour l'intégration de données et la découverte de connaissances, Constructio

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Sous la direction de Marie-Dominique Devignes Thèse soutenue le 10 octobre 2008: Nancy 1 Cette thèse porte sur l'utilisation d'ontologies et de bases de connaissances pour guider différentes étapes du processus d'extraction de connaissances à partir de bases de données (ECBD) et une application dans le domaine de la pharmacogénomique. Les données relatives à ce domaine sont hétérogènes, complexes, et distribuées dans diverses bases de données, ce qui rend cruciale l'étape préliminaire de préparation et d'intégration des données à fouiller. Je propose pour guider cette étape une approche originale d'intégration de données qui s'appuie sur une représentation des connaissances du domaine sous forme de deux ontologies en logiques de description : SNP-Ontology et SO-Pharm. Cette approche a été implémentée grâce aux technologies du Web sémantique et conduit au peuplement d'une base de connaissances pharmacogénomique. Le fait que les données à fouiller soient alors disponibles dans une base de connaissances entraîne de nouvelles potentialités pour le processus d'extraction de connaissances. Je me suis d'abord intéressé au problème de la sélection des données les plus pertinentes à fouiller en montrant comment la base de connaissances peut être exploitée dans ce but. Ensuite j'ai décrit et appliqué à la pharmacogénomique, une méthode qui permet l'extraction de connaissances directement à partir d'une base de connaissances. Cette méthode appelée Analyse des Assertions de Rôles (ou AAR) permet d'utiliser des algorithmes de fouille de données sur un ensemble d'assertions de la base de connaissances pharmacogénomique et d'expliciter des connaissances nouvelles et pertinentes qui y étaient enfouies. -SNP This thesis studies the use of ontology and knowledge base for guiding various steps of the Knowledge Discovery in Databases (KDD) process in the domain of pharmacogenomics. Data related to this domain are heterogeneous, complex, and disseminated through several data sources. Co

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