Analyse de données transcriptomiques: Modélisation floue de profils d'expression différentielle et analyse fonctionnelle.

Résumé : Les techniques de micro-réseaux d'ADN permettent de mesurer le niveau d'expression de plusieurs milliers de gènes dans diverses situations. Les niveaux d'expression mesurés pour chaque gène dans un certain nombre de situations conduisent à définir un profil d'expression pour ce gène. Classiquement une analyse fonctionnelle est ensuite appliquée aux gènes présentant les mêmes profils pour tenter de leur associer une ou des fonctions biologiques communes. Dans ce contexte il apparaît cependant que la définition des profils d'expression dépend de la nature des situations considérées. Nous proposons ici une nouvelle approche de modélisation floue de profils d'expression différentielle tenant compte l'existence de relations entre les situations étudiées. Cette approche est appliquée à un jeu de données expérimentales relatives au cancer colo-rectal. Les premiers résultats d'analyse fonctionnelle montrent que cette modélisation des profils d'expression permet de mettre en relation des fonctions biologiques et des comportements transcriptionnels particuliers.
Type de document :
Communication dans un congrès
Actes du XXVIIième congrès Informatique des Organisations et Systèmes d'information et de décision - INFORSID 2009, May 2009, Toulouse, France. pp.413-428, 2009
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Contributeur : Sidahmed Benabderrahmane <>
Soumis le : jeudi 11 juin 2009 - 22:10:48
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:22:43

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Sidahmed Benabderrahmane, Marie-Dominique Devignes, Malika Smaïl-Tabbone, O. Poch, Amedeo Napoli, et al.. Analyse de données transcriptomiques: Modélisation floue de profils d'expression différentielle et analyse fonctionnelle.. Actes du XXVIIième congrès Informatique des Organisations et Systèmes d'information et de décision - INFORSID 2009, May 2009, Toulouse, France. pp.413-428, 2009. 〈inria-00394530〉

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