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hal-00697024, version 1

From Digital Genetics to Knowledge Discovery: Perspectives in Genetic Network Understanding

Guillaume Beslon a, 1, 2, David P. Parsons () a, 1, 2, Jose-Maria Pena, Christophe Rigotti a, 1, 2, Yolanda Sanchez-Dehesa 1

Intelligent Data Analysis Journal 14, 2 (2010) 173--191

Résumé : In this paper, we propose an original computational approach to assist knowledge discovery in complex biological networks. First, we present an integrated model of the evolution of regulation networks that can be used to uncover organization principles of such networks. Then, we propose to use the results of our model as a benchmark for knowledge discovery algorithms. We describe a first experiment of such benchmarking by using gene knock-out data generated from the modeled organisms.

  • a –  Institut National des Sciences Appliquées de Lyon
  • 1 :  Laboratoire d'InfoRmatique en Images et Systèmes d'Information (LIRIS)
  • CNRS : UMR5205 – Université Claude Bernard - Lyon I – Université Lumière - Lyon II – Institut National des Sciences Appliquées (INSA) - Lyon – Ecole Centrale de Lyon
  • 2 :  COMBINING (LIRIS / INRIA Grenoble Rhône-Alpes / INSA Lyon / UCB Lyon)
  • INRIA – Université Claude Bernard - Lyon I – Laboratoire d'informatique en Image et Systèmes d'Information – CNRS : UMR5205 – Institut National des Sciences Appliquées (INSA) - Lyon
  • Domaine : Informatique/Modélisation et simulation
  • Référence interne : 2
 
  • hal-00697024, version 1
  • http://hal.inria.fr/hal-00697024
  • oai:hal.inria.fr:hal-00697024
  • Contributeur : David Parsons <>
  • Soumis le : Lundi 14 Mai 2012, 13:45:07
  • Dernière modification le : Lundi 21 Mai 2012, 10:35:17