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Wassim AYADI

 Identité:

Wassim AYADI

Étudiant en thèse en informatique

Membre de l'Unité de Recherche UTIC

E-mail : wassim.ayadi@fst.rnu.tn; ayadi@info.univ-angers.fr

Titres universitaires:

  • Inscription en thèse en Informatique à la Faculté des Sciences de Tunis en collaboration avec l'université d’Angers, France : 2008.
Sujet : : Algorithmes systématiques et stochastiques de biregroupement pour l'analyse de données biopuces.
  • Mastère en Informatique (Faculté des Sciences de Tunis) : 2007.
Sujet : Approche booléenne pour la découverte des itemsets fréquents basée sur les diagrammes binaires de décision.
  • Maîtrise en Informatique Appliquée à la Gestion (Institut Supérieur de Gestion de Tunis) : 2004.

Thèmes de recherche:

  • Data mining
  • Bioinformatiques

Publications:

1. Articles dans des Revues Internationales

  • W. Ayadi, M. Elloumi and J. K. Hao, A Biclustering Algorithm Based on a Bicluster Enumeration Tree : Application to DNA Microarray Data: BioData Mining, 2(1):9, 2009.
  • W. Ayadi, M. Elloumi, and J. K. Hao BicFinder: A Biclustering Algorithm for Microarray Data Analysis. To appear in Knowledge and Information Systems. Springer.

2. Chapitres dans un Livre

  • W. Ayadi and M. Elloumi, Algorithms in Computational Molecular Biology: Techniques, Approaches and Applications, chapter Biclustering of Microarray Data. Wiley Book Series on Bioinformatics : Computational Techniques and Engineering, Wiley-Blackwell, John Wiley & Sons Ltd., New Jersey, USA (Publish.) : (Fevrier 2011).

3. Conférences Internationales avec Comités de Lecture :

  • W. Ayadi, M. Elloumi, and J. K. Hao, Iterated Local Search for Biclustering of Microarray Data. In T. Dijkstra et al. (Eds.). PRIB 2010, Lecture Notes in Bioinformatics 6282: 211-221, 2010.
  • W. Ayadi and K. Arour. A novel parallel boolean approach for discovering frequent itemsets, in Proc. Seventh IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW 2007) : (October 2007), p297-302.
  • W. Ayadi and K. Arour. A Binary Decision Diagram to discover low threshold support frequent itemsets, in Proc. 18th International Conference on Database and Expert Systems Applications (DEXA Workshops 2007) : (September 2007), p509-513.
  • W. Ayadi, M. Elloumi, and J. K. Hao, An Iterated Local Search for Biclustering of Microarray Data. International Conference on Metaheuristics and Nature Inspired Computing (META 2010). October 27-31 2010.

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