Inférence de réseaux de régulation génétique à partir de données du transcriptome non indépendamment et indentiquement distribuées

Inference of gene regulatory networks from non independently and identically distributed transcriptomic data

• Auteur / Autrice : Camille Charbonnier
• Direction : Christophe Ambroise, Julien Chiquet
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mathématiques appliquées
• Date : Soutenance le 04/12/2012
• Etablissement(s) : Evry-Val d'Essonne
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale des Génomes aux organismes (Versailles ; 2000-2015)
• Jury : Président / Présidente : Christophe Giraud-Audine
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Sophie Lèbre
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Stéphane Canu, Sylvie Huet

Mots clés

Mots clés contrôlés

Modèles mathématiques

Régulation génétique

Mots clés libres

Modèles graphiques Gaussiens

Gaussian graphical models

Résumé

Cette thèse étudie l'inférence de modèles graphiques Gaussiens en grande dimension à partir de données du transcriptome non indépendamment et identiquement distribuées dans l'objectif d'estimer des réseaux de régulation génétique. Dans ce contexte de données en grande dimension, l'hétérogénéité des données peut être mise à profit pour définir des méthodes de régularisation structurées améliorant la qualité des estimateurs. Nous considérons tout d'abord l'hétérogénéité apparaissant au niveau du réseau, fondée sur l'hypothèse que les réseaux biologiques sont organisés, ce qui nous conduit à définir une régularisation l1 pondérée. Modélisant l'hétérogénéité au niveau des données, nous étudions les propriétés théoriques d'une méthode de régularisation par bloc appelée coopérative-Lasso, définie dans le but de lier l'inférence sur des jeux de données distincts mais proches en un certain sens. Pour finir, nous nous intéressons au problème central de l'incertitude des estimations, définissant un test d'homogénéité pour modèle linéaire en grande dimension.

This thesis investigates the inference of high-dimensional Gaussian graphical models from non identically and independently distributed transcriptomic data in the objective of recovering gene regulatory networks. In the context of high-dimensional statistics, data heterogeneity paves the way to the definition of structured regularizers in order to improve the quality of the estimator. We first consider heterogeneity at the network level, building upon the assumption that biological networks are organized, which leads to the definition of a weighted l1 regularization. Modelling heterogeneity at the observation level, we provide a consistency analysis of a recent block-sparse regularizer called the cooperative-Lasso designed to combine observations from distinct but close datasets. Finally we address the crucial question of uncertainty, deriving homonegeity tests for high-dimensional linear regression.