Auteur / Autrice : | Nadir Sella |
Direction : | Hervé Isambert |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Bioinformatique |
Date : | Soutenance le 26/06/2019 |
Etablissement(s) : | Sorbonne université |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Institut Curie (Paris ; 1978-....) - Physico-chimie Curie (Paris ; 1996-....) |
Jury : | Président / Présidente : Grégory Nuel |
Examinateurs / Examinatrices : Anita Burgun, Carito Guziolowski | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Éric Gaussier, Élisabeth Rémy |
Mots clés
Résumé
Cette thèse consiste au développement d’une nouvelle approche méthodologique pour reconstruire les réseaux à partir de données biologiques et cliniques qui surmonte certains problèmes techniques et informatiques des méthodes existantes pour accomplir cette tâche. Notre algorithme (MIIC), permet l'étude d'ensembles de données discrètes, continues et mixtes avec tout type de distributions de probabilité et de densité, y compris la présence possible de variables latentes, qui sont très importantes dans des contextes réels où il n'est pas toujours possible de collecter toutes les variables pertinentes. MIIC est disponible par le biais d'une interface Web à l'adresse suivante: https://miic.curie.fr, et sous la forme d'un paquet R disponible sur CRAN. La deuxième partie de la thèse est consacrée à l'analyse d'applications réelles: de la reconstruction d'un réseau de régulation génétique et une carte de contact des protéines, à l'étude des dossiers cliniques de patients atteints de troubles cognitifs ou de cancer du sein. MIIC peut aider les médecins à visualiser et à analyser les effets directs, indirects et éventuellement causaux des dossiers médicaux des patients, à découvrir de nouvelles interdépendances directes inattendues entre des informations cliniquement pertinentes ou à expliquer une connexion manquante par d'autres liens trouvés dans la reconstruction.