Statistical Estimation of Genomic Tumoral Alterations

Yi Liu 1, 2 Christine Keribin 1, 2 Tatiana Popova 3 Yves Rozenholc 2
2 SELECT - Model selection in statistical learning
Inria Saclay - Ile de France, LMO - Laboratoire de Mathématiques d'Orsay, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR
Résumé : La caractérisation des altérations génomiques tumorales est une étape importante dans le développement de la médecine personnalisée en cancérologie. Parmi les méthodes de traitement des données de micro-array, la méthode GAP (Genome Alteration Print) de Popova et al. (2009) caractérise les mutations à partir de la segmentation des signaux du nombre de copies et de la fréquence de l'allèle majoritaire obtenus en chaque site de SNP. Elle utilise un critère déterministe que nous proposons de remplacer par une modélisation probabiliste paramétrique. Nous définissons ainsi un modèle de mélange gaussien dont les classes caractérisent les types de mutations. Ce modèle est estimé par maximum de vraisemblance grâce à l'algorithme EM, permettant d'obtenir l'estimation des paramètres et la caractérisation de l'altération tumorale de chaque segment. Dans notre approche, la ploïdie de la tumeur est déduite de l'utilisation d'un critère pénalisé de sélection de modèle. Notre modèle est testé avec des données simulées et expérimentales.
Type de document :
Communication dans un congrès
47èmes Journées de Statistique de la SFdS, Jun 2015, Lille, France. 47èmes Journées de Statistique de la SFdS
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Contributeur : Christine Keribin <>
Soumis le : vendredi 22 janvier 2016 - 15:02:32
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:22:14
Document(s) archivé(s) le : vendredi 11 novembre 2016 - 16:37:16

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  • HAL Id : hal-01260716, version 1

Citation

Yi Liu, Christine Keribin, Tatiana Popova, Yves Rozenholc. Statistical Estimation of Genomic Tumoral Alterations. 47èmes Journées de Statistique de la SFdS, Jun 2015, Lille, France. 47èmes Journées de Statistique de la SFdS. 〈hal-01260716〉

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