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C'est un problème relativement ancien, pour
lequel il existe déjà des méthodes et logiciels, dans lequel MIA
a déjà obtenu de nombreux résultats, et qui reste pleinement d'actualité
pour améliorer les méthodes (meilleure modélisation des régions
fonctionnelles, algorithmes plus efficaces), localiser de nouveaux
types de régions (micro ARN) et intégrer d'autres informations
que la séquence (informations de conservation entre organismes
différents, données d'expression). Il reste un long chemin à parcourir
avant d'atteindre une annotation semi-automatique sur les génomes
eucaryotes.
Les développements méthodologiques utilisent la modélisation par
chaînes de Markov cachées, l'étude des statistiques de test, l'apprentissage
automatique (réseaux de neurones ou SVM), et enfin l'algorithmique
(programmation dynamique, satisfaction de contraintes, pattern
matching).
Equipes impliquées
 MIG
Statistiques
et Génome Evry
BIA
Toulouse, Equipe Statistiques et informatique appliquées à
la génétique et à la biologie moléculaire
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