Analyse des groupes de gènes co-exprimés : un outil automatique pour l'interprétation des expériences de biopuces (version étendue)
- Others:
- Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S) ; Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS) ; COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)
- Institute of Developmental Biology and Cancer (IBDC) ; Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS) ; COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)
- Computer and biological vision (ODYSSEE) ; Département d'informatique - ENS Paris (DI-ENS) ; École normale supérieure - Paris (ENS-PSL) ; Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL) ; Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM) ; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Inria Paris-Rocquencourt ; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École des Ponts ParisTech (ENPC)
Description
La technologie des biopuces permet de mesurer les niveaux d'expression de milliers de gènes dans différentes conditions biologiques générant ainsi des masses de données à analyser. De nos jours, l'interprétation de ces volumineux jeux de donnés à la lumière des différentes sources d'informations est l'un des principaux défis dans la bio-informatique. Nous avons développé une nouvelle méthode appelée AGGC (Analyse des Groupes de Gènes Co-exprimés) qui permet de constituer de manière automatique des groupes de gènes à la fois fonctionnellement riches, i.e. qui partagent les mêmes annotations fonctionnelles, et co-exprimés. AGGC intègre l'information issue des biopuces, i.e. les profils d'expression des gènes, avec les annotations fonctionnelles des gènes obtenues à partir des sources d'informations génomiques comme Gene Ontology. Les expérimentations menées avec cette méthode ont permis de mettre en évidence les principaux groupes de gènes fonctionnellement riches et co-exprimés dans des expériences de biopuces. Programme et informations annexes : http://keia.i3s.unice.fr/?Implementations:CGGA.
Abstract
National audience
Additional details
- URL
- https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00361718
- URN
- urn:oai:HAL:hal-00361718v1
- Origin repository
- UNICA