Mélange de gaussiennes bidimensionnelles pour l'analyse de données de ChIP-chip IP/IP

Résumé : Le ChIP-chip (immunoprécipitation de la chromatine sur puce) est une technique utilisée pour étudier les interactions entre protéines et ADN. Elle permet notamment d'étudier la différence entre deux échantillons d'ADN immunoprécipités (issus d'un sauvage et d'un mutant par exemple). Biologiquement, on s'attend alors à distinguer quatre groupes différents : un groupe d'ADN non-immunoprécipité (c'est-à-dire d'intensité faible), un groupe d'ADN immunoprécipité identiquement dans les deux échantillons (groupe normal), et puis deux groupes dans lesquels l'ADN est immunoprécipité différemment (immunoprécipité fortement dans un échantillon et faiblement dans l'autre). Nous proposons de modéliser ces données par un mélange de gaussiennes bidimensionnelles à quatre composantes. Des contraintes sur les matrices de variance-covariance sont posées afin d'intégrer des connaissances biologiques. Les paramètres sont estimés par l'algorithme EM. Nous appliquons cette méthode sur des données issues de la technologie NimbleGen afin d'étudier la différence de méthylation d'une histone chez la plante modèle Arabidopsis thaliana entre l'écotype sauvage et un mutant.
Type de document :
Communication dans un congrès
41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009
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Contributeur : Conférence Jds2009 <>
Soumis le : vendredi 22 mai 2009 - 09:10:33
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:19:08
Document(s) archivé(s) le : lundi 15 octobre 2012 - 10:54:08

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Caroline Bérard, Marie-Laure Martin-Magniette, François Roudier, Stéphane Robin. Mélange de gaussiennes bidimensionnelles pour l'analyse de données de ChIP-chip IP/IP. 41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009. 〈inria-00386657〉

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