SequencesViewer : comment rendre accessible des motifs séquentiels de gènes trop nombreux ? - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Conference Papers Year : 2010

SequencesViewer : comment rendre accessible des motifs séquentiels de gènes trop nombreux ?

Abstract

Les techniques d'extraction de connaissances ppliquées aux gros volumes de données, issus de l'analyse de puces ADN, permettent de découvrir des connaissances jusqu'alors inconnues. Or, ces techniques produisent de très nombreux résultats, difficilement exploitables par les experts. Nous proposons un outil dédié à l'accompagnement de ces experts dans l'appropriation et l'exploitation de ces résultats. Cet outil est basé sur trois techniques de visualisation (nuages, systèmes solaire et treemap) qui permettent aux biologistes d'appréhender de grandes quantités de motifs séquentiels (séquences ordonnées de gènes).
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Dates and versions

hal-00538972 , version 1 (02-12-2010)

Identifiers

  • HAL Id : hal-00538972 , version 1

Cite

Arnaud Sallaberry, Nicolas Pecheur, Sandra Bringay, Mathieu Roche, Maguelonne Teisseire. SequencesViewer : comment rendre accessible des motifs séquentiels de gènes trop nombreux ?. EGC: Extraction et Gestion des Connaissances, Jan 2010, Hammamet, Tunisie. pp.387-392. ⟨hal-00538972⟩
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