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hal-00009610, version 1

Fouille de données biomédicales complexes : extraction de règles et de profils génétiques dans le cadre de l'étude du syndrome métabolique

Sandy Maumus () 1, 2, Amedeo Napoli () 2, Laszlo Szathmary () 2, Sophie Visvikis-Siest () 1

Journées Ouvertes Biologie Informatique Mathématiques - JOBIM 2005 (2005) 169-173

Abstract: Nous décrivons une étude sur la fouille de données de la cohorte STANISLAS qui met en œuvre l'extraction de motifs fréquents et de règles d'association. D'une part, nous avons extrait des connaissances utiles et nouvelles pour l'expert qui lui ont permis de générer de nouvelles hypothèses de recherche en biologie. D'autre part, ces travaux nous ont conduit à proposer les premiers éléments d'une méthodologie de fouille de règles extraites en bioinformatique. Au cœur de ces réflexions, nous soulignons le rôle majeur de l'expert dans le processus de fouille de données. Les résultats obtenus sont satisfaisants et illustrent le potentiel des méthodes symboliques de fouille de données en biologie.

  • 1:  Génétique épidémiologique et moléculaire des pathologies cardiovasculaires
  • INSERM : U525 – IFR14 – Université Pierre et Marie Curie [UPMC] - Paris VI
  • 2:  ORPAILLEUR (INRIA Lorraine - LORIA)
  • INRIA – CNRS : UMR7503 – Université Henri Poincaré - Nancy I – Université Nancy II – Institut National Polytechnique de Lorraine (INPL)
  • Domain : Life Sciences/Biochemistry, Molecular Biology/Genomics
    Life Sciences/Other
  • Keywords : Motif fréquent – Règle d'association – Polymorphisme génétique – Syndrome métabolique
  • Comment : 5 pages
 
  • hal-00009610, version 1
  • http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00009610
  • oai:hal.archives-ouvertes.fr:hal-00009610
  • From: Sandy Maumus <>
  • Submitted on: Thursday, 6 October 2005 16:24:49
  • Updated on: Wednesday, 9 November 2005 12:13:15