Gaelle Garet

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Gaëlle Garet

Ph.D

Dyliss team, Irisa / Inria Rennes-Bretagne Atlantique,
Campus de Beaulieu, 35042 Rennes Cedex, France.
Tel: +33 (0) 2 99 84 74 69
Fax: +33 (0) 2 99 84 71 71
Email: gaelle.garet@inria.fr
CV

News

PhD defense : December 16, 2014, 10 a.m,  Markov room (Inria, Rennes)

Classification et caractérisation de familles enzymatiques à l’aide de méthodes formelles
(Classification and Characterization of Enzymatic Families using Formal Methods)
Jury
Jacques Nicolas, Directeur de recherche à Inria, Rennes (Directeur de thèse)
François Coste, Chargé de recherche à Inria, Rennes (Co-directeur de thèse)
Jean-Christophe Janodet, Professeur à l’Université d’Evry-Val-d’Essonne (Rapporteur)
Amedeo Napoli, Directeur de recherche au Loria, Nancy (Rapporteur)
Colin De La Higuera, Professeur à l’Université de Nantes (Examinateur)
Olivier Ridoux, Professeur à l’Université de Rennes 1 (Examinateur)
Mirjam Czjzek, Directrice de recherche CNRS, Roscoff (Examinatrice)
Abstract
This thesis proposes a new approach to discover signatures of families (and superfamilies) enzymes. At first, given a sample of aligned sequences belonging to the same family, this approach infers context-free grammars characteristic of this family. To do this, new principles of generalization and new classes have been introduced based on substitutability. An algorithm has also been developed for this purpose, which produces a reduced grammar able to retain the structure of examples. In a second step, this manuscript presents a method for classification of a superfamily sequences into families with a formal concept analysis based on alignement sequences allowing detection of new families and the discovery of patterns to improve functional previous signatures.
Résumé
Cette thèse propose une nouvelle approche de découverte de signatures de familles (et superfamilles) d’enzymes. Dans un premier temps, étant donné un échantillon aligné de séquences appartenant à une même famille, cette approche infère des grammaires algébriques caractérisant cette famille. Pour ce faire, de nouveaux principes de généralisation et de nouvelles classes de langages ont été introduites sur la base de la substituabilité locale. Un algorithme a également été développé à cet effet qui produit une grammaire réduite, conservant la structuration des exemples, d’un langage substituable. Dans un second temps, ce manuscrit présente une méthode de classification des séquences d’une superfamille en familles à l’aide d’une analyse de concepts formels basée sur l’alignement des séquences qui permet la détection de nouvelles familles et la découverte des motifs fonctionnels pour améliorer les signatures précédentes.

Research

Publications

  • Local Substitutability for Sequence Generalization,
    François Coste, Gaelle Garet and Jacques Nicolas,
    ICGI 2012, Washington (United States)
    paper, slides, supplementary material
  • Automated Enzyme Classification by Formal Concept Analysis,
    François Coste, Gaelle Garet, Agnes Groisillier, Jacques Nicolas and Thierry Tonon
    ICFCA 2014, Cluj-Napoca (Romania)
    paper, slides

Teaching

  • 2012-2013 (Université Rennes 1)
    • L1 : Algorithmique fonctionnelle (TP)
    • L1 : Bureautique (TP)
    • L3 : Programmation (TP)
  • 2013-2014 (Université Rennes 1)
    • L3 : Analyse de données (TP)
    • L3 : Algorithmique (TD)

Mobility

  • July 2013 : Grupo de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN), Universidad Nacional de Cordoba, Argentina (funded by MinCYT-Inria program )
  • October 2013 – January 2014 : Institut für Informatik, University of Potsdam, Germany (funded by Rennes Metropole)

Communication

  • Production of a popular science short film
    A la recherche de l’identité perdue,
    Mathilde Le Boudic-Jamin, Sylvain Prigent, Gaëlle Garet
    Science en cour[t]s, 2012, Rennes.
  • Organization of a popular science festival
    Science en cour[t]s, 2013 & 2014,  Rennes.

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