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Conference papers

Transformation des données et comparaison de modèles pour la classification des données RNA-seq

Abstract : Les données d'expression issues du séquençage haut-débit (RNA-seq) sont des données de comptage très hétérogènes. Il est naturel de les représenter par des modèles basés sur des lois discrètes comme la loi de Poisson ou la loi binomiale négative. Mais des transformations simples des données peuvent permettre de se ramener à des modèles plus répandus fondés sur des lois gaussiennes. Nous montrons comment comparer objectivement les vraisemblances de ces modèles travaillant sur des données différentes. Nous nous focalisons pour mener ces comparaisons sur des problèmes de classification où les mélanges de Poisson et gaussiens peuvent etre mis en compétition.
Document type :
Conference papers
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https://hal.inria.fr/hal-01200672
Contributor : Melina Gallopin <>
Submitted on : Tuesday, September 22, 2015 - 9:06:45 AM
Last modification on : Tuesday, June 15, 2021 - 2:56:11 PM
Long-term archiving on: : Tuesday, December 29, 2015 - 7:39:08 AM

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Identifiers

  • HAL Id : hal-01200672, version 1
  • PRODINRA : 325881

Citation

Mélina Gallopin, Andrea Rau, Gilles Celeux, Florence Jaffrézic. Transformation des données et comparaison de modèles pour la classification des données RNA-seq. 47èmes Journées de Statistique de la SFdS, Société Française de Statistique (SFdS). FRA., Jun 2015, Lille, France. ⟨hal-01200672⟩

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