Note ABES Développements d’algorithmes d'apprentissage machine pour l'analyse automatique de données biophysiques de haute résolution Development of machine learning algorithms for the automatic analysis of high resolution biophysical datasets Spectrométrie de masse Résonance magnétique nucléaire Apprentissage automatique Big Data Automatisation Mass Spectrometry Nuclear Magnetic Resonance Machine Learning Big Data Automatization 571.4 006.3 Biophysique Informatique Apprentissage automatique Spectrométrie de masse La spectrométrie de masse (MS) et la résonance magnétique nucléaire (RMN) sont deux techniques courantes en biologie avec de nombreuses applications pharmaceutiques, environnementales ou moléculaires. La taille des données ne cesse d'augmenter et il devient difficile de les analyser manuellement. De nouveaux outils pour automatiser le traitement et l'analyse sont nécessaires. Le Machine et le Deep Learning (ML/DL) sont les principaux outils disponibles pour l'automatisation dans ce domaine. Le ML comprend différents algorithmes de régression, clustering, classification ou réduction de la dimensionnalité. Ces algorithmes construisant un modèle afin de prédire à partir de données sont principalement utilisés pour l'analyse de big data. Les algorithmes DL sont un type spécifique d'algorithmes ML dans lesquels l'extraction des caractéristiques à analyser est automatisée. Ces outils sont ici appliqués aux domaines de la RMN et de la MS à travers différents projets de la thèse de doctorat. Mass Spectrometry (MS) and Nuclear Magnetic Resonance (NMR) are two techniques used in biology with many pharmaceutical, environmental or molecular applications. Datasets sizes are continuously increasing and become hard to manually analyze. New tools to automatize the big data processing and analysis are thus required. Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) are the main tools available to create automatization in that domain. ML includes different algorithms for regression, clustering, classification or dimensionality reduction. These algorithms, building a model function and predicting from data, are mainly used for the analysis of large datasets. DL algorithms are a specific kind of ML algorithms in which feature extraction is also automated. These tools are applied during this work into NMR and MS domains through different projects realized during this PhD Thesis. Electronic Thesis or Dissertation Text fr PDF 9023425 Université de Strasbourg Strasbourg 2023-12-31 https://theses.hal.science/tel-04027801 application/pdf 9054400 https://publication-theses.unistra.fr/public/theses_doctorat/2022/DUCIEL_Laura_2022_ED414.pdf http://www.theses.fr/2022STRAJ065/abes https://theses.hal.science/tel-04027801 https://theses.hal.science/tel-04027801 https://theses.hal.science/tel-04027801 Duciel Laura 1995-03-28 FR 268455341 2006001315M 21513434 4200047 https://theses.fr/2022STRAJ065 2022STRAJ065 https://doi.org/10.70675/8b788245z3bc0z41cbz964fz8b4e64d1a07c 2022-09-23 Biotechnologies Strasbourg 131056549 Doctorat Docteur es non oui Delsuc Marc-André MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 099048426 Malliavin Thérèse MADS_PRESIDENT_DU_JURY 143454765 Carapito Christine MADS_MEMBRE_DU_JURY_1 135428866 135428866 Malliavin Thérèse MADS_RAPPORTEUR_1 143454765 Van der Rest Guillaume MADS_RAPPORTEUR_2 158188993 École doctorale des Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 414 156502844 Institut de génétique et de biologie moléculaire et cellulaire (Strasbourg) MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 155263749 93800 ddc:570 ddc:004 Delsuc Marc-André Malliavin Thérèse Carapito Christine Malliavin Thérèse Van der Rest Guillaume École doctorale Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....) Institut de génétique et de biologie moléculaire et cellulaire (Strasbourg) PDF 9023425