Combining combinatorial optimization and statistics to mine high-throughput genotyping data

Julie Hamon 1, 2, * Clarisse Dhaenens 2, 1 Julien Jacques 3, 4 Gaël Even 5
* Auteur correspondant
1 DOLPHIN - Parallel Cooperative Multi-criteria Optimization
LIFL - Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille, Inria Lille - Nord Europe
4 MODAL - MOdel for Data Analysis and Learning
LPP - Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524, Inria Lille - Nord Europe, CERIM - Santé publique : épidémiologie et qualité des soins-EA 2694, Polytech Lille, Université de Lille 1, IUT’A
Résumé : Depuis quelques années, la génomique a grandement évolué avec le développement de nouvelles technologies telles que le séquençage et le génotypage haut-débit. En ce qui concerne le domaine animal, nous sommes aujourd'hui capables de lire les informations génomiques sur près de 800 000 marqueurs sur des ensembles d'individus de plus en plus larges (de 3 000 à 10 000). Ces données peuvent donner lieu à des études d'association entre les marqueurs (GWAS : Genome-Wide Association Studies). Outre les contraintes biologiques (stockage des échantillons, manipulations longues et coûteuses...), la partie analyse de données (étude et extraction de connaissances) doit aussi être adaptée en terme de méthodologie et d'architecture matérielle et logicielle. L'objectif est d'élaborer des modéles prédictifs permettant, à partir des données génomiques, de déterminer les individus les plus performants selon certains critères quantitatifs de sélection animale. Pour cela, l'objectif théorique est à terme de définir de nouvelles méthodes permettant la coopération entre statistique et optimisation combinatoire spécifiquement dédiées aux données issues de génotypage haut débit en vue d'une implémentation.
Type de document :
Communication dans un congrès
JOBIM - Journées Ouvertes Biologie Informatique Mathématiques, Jun 2011, Paris, France. 2011
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Contributeur : Julie Hamon <>
Soumis le : mercredi 23 janvier 2013 - 12:40:42
Dernière modification le : mercredi 5 septembre 2018 - 15:22:16
Document(s) archivé(s) le : mercredi 24 avril 2013 - 02:25:08

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Citation

Julie Hamon, Clarisse Dhaenens, Julien Jacques, Gaël Even. Combining combinatorial optimization and statistics to mine high-throughput genotyping data. JOBIM - Journées Ouvertes Biologie Informatique Mathématiques, Jun 2011, Paris, France. 2011. 〈hal-00639533〉

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