Balde, Abdourahmane
(2024).
« Méthode d'extraction de signatures de biomarqueurs métaboliques dans le cadre de prédiction des maladies chez les bovins laitiers » Mémoire.
Montréal (Québec, Canada), Université du Québec à Montréal, Maîtrise en informatique.
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Résumé
Les maladies métaboliques chez les bovins laitiers sont une préoccupation majeure pour les producteurs laitiers, car elles affectent la production, la reproduction, le bien-être et la longévité des animaux. Les approches de classification informatique actuelles des maladies métaboliques manquent de précision et de simplicité pour permettre une classification effective en milieu de ferme. Cela est dû principalement à la variabilité naturelle des profils métaboliques entre les vaches et à la distribution non équilibrée des classes (malade, non malade) dans les jeux de données sur les maladies surveillées par l’industrie laitière. Cette disparité entre les classes rend la prédiction des maladies encore plus complexe. Pour permettre aux vétérinaires de mieux suivre les paramètres métaboliques en lien avec les principales maladies suivies en médecine vétérinaire, nous proposons une approche d’extraction des signatures métaboliques qui permettrait de caractériser les maladies, d’identifier une meilleure prédiction des risques associés et d’informer les classifieurs pour le diagnostique des maladies métaboliques. Notre approche est décomposée en trois étapes comme suit : la catégorisation des indicateurs métaboliques clés, l’extraction des signatures métaboliques présentes dans les maladies, la sélection des signatures discriminantes à l’aide de deux mesures statistiques (le test de Fisher et l’intervalle de confiance), et enfin l’entraînement des modèles de classification afin de prédire une maladie métabolique à partir d’un profil métabolique. Cette approche a été appliquée à un jeu de données contenant cinq indicateurs métaboliques pour 623 vaches. Ces indicateurs sont associés aux sept maladies principales à déclaration obligatoire au Québec. Les résultats préliminaires ont permis d’identifier 208 signatures métaboliques et 96 signatures discriminantes. Ces signatures ont ensuite permis de construire un classifieur pour identifier si une vache est diagnostiquée comme malade seulement à partir de son échantillon de données métaboliques. Ces signatures discriminantes constitueront un potentiel de biomarqueurs utiles pour le diagnostic des maladies. Les résultats de ces classifieurs sont intéressants avec des F-mesure avoisinant 0,91.
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MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Maladies métaboliques, Bovins laitiers, Producteurs laitiers du Canada, Profil métabolique, Signatures métabolique, Tests Statistiques, Apprentissage machine, Prédiction.
| Type: |
Mémoire accepté
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| Informations complémentaires: |
Fichier numérique reçu et enrichi en format PDF/A. |
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Directeur de thèse: |
Diallo, Abdoulaye Banire |
| Mots-clés ou Sujets: |
Bovins laitiers / Prédiction des maladies / Maladies métaboliques / Biomarqueurs / Classification (Exploration de données) / Modèles prédictifs / Apprentissage automatique |
| Unité d'appartenance: |
Faculté des sciences > Département d'informatique |
| Déposé par: |
Service des bibliothèques
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| Date de dépôt: |
14 janv. 2025 15:42 |
| Dernière modification: |
14 janv. 2025 15:42 |
| Adresse URL : |
http://archipel.uqam.ca/id/eprint/18426 |
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