Recherche et comparaison de séquences et de motifs biologiques

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Mes travaux de recherche se situent à l'interface entre l'informatique et les mathématiques avec des applications en biologie moléculaire. Les problèmes algorithmiques liés à l'analyse des données provenant du séquençage nécessitent des calculs exigeants sur des structures complexes. Il est donc naturel de chercher à les accélérer par une approche de calcul parallèle. Avec mes collaborateurs, j'ai mis au point des techniques qui permettent de déduire des algorithmes parallèles efficaces à partir de la construction d'automates possédant de bonnes propriétés. Rappelons qu'un automate permet d'analyser une séquence de lettres en se déplaçant dans un ensemble d'états. L'important de cette analyse est la suite des états visités, par l'automate, lors de la lecture d'une séquence. On dit d'une telle analyse que c'est la transduction de la séquence, via l'automate. En résumé, on cherche donc à produire des algorithmes parallèles (ou vectoriels) efficaces pour effectuer la transduction d'un séquence via un automate. Mon projet de recherche comporte deux volets: un volet théorique et un volet algorithmique. Le but du volet théorique est d'étudier de grandes classes de langages pour déterminer dans quelle mesure, le problème de la transduction via les automates associés à ces langages, est vectorialisable. Ces considérations théoriques ont comme objectifs de développer des algorithmes explicites. Ces algorithmes trouvent principalement des applications dans le domaine de la bioinformatique mais aussi dans d'autres domaines de l'informatique comme le génie logiciel. Mon approche permet donc de systématiser la recherche d'algorithmes efficaces dans ces domaines.