Méthodes de deep learning pour la prédiction de structure secondaire des ARNs longs

Le rôle essentiel des ARNs a été démontré dans divers processus biologiques et maladies. Toutefois, on ignore encore la fonction de nombreux ARNs. Une meilleure connaissance de leur rôle pourrait permettre de découvrir de nouveaux biomarqueurs ou cibles thérapeutiques et ainsi d’améliorer l’efficacité des traitements médicaux. Cependant, la val
idation expérimentale de leur fonction est très coûteuse, ce qui pose un frein à l’étude de
leurs rôles. Il est possible de pallier ce problème grâce à des outils informatiques. En particulier, l’apprentissage profond est aujourd’hui fréquemment utilisé pour l’étude des ARNs. Il permet de découvrir efficacement des motifs récurrents dans de larges jeux de données.