Génération de données transcriptomiques à l'aide de modèles génératifs profonds

Transcriptomics data generation with deep generative models

• Auteur / Autrice : Alice Lacan
• Direction : Blaise Hanczar, Michèle Sebag
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 04/02/2025
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Informatique, BioInformatique, Systèmes Complexes (Evry, Essonne)
• Partenaire(s) de recherche : Référent : Université d'Évry-Val-d'Essonne (1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Informatique et sciences du numérique (2020-….)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : AROBAS : Algorithmique, Recherche Opérationnelle, Bioinformatique et Apprentissage Statistique
• Jury : Président / Présidente : Marc Sebban
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Yann Chevaleyre, Nataliya Sokolovska, Magali Berland, Alexander F. Palazzo
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Yann Chevaleyre, Nataliya Sokolovska

Mots clés

Mots clés contrôlés

Apprentissage profond

Intelligence artificielle générative

Mots clés libres

IA Générative

Transcriptomiques

GANs

Generative AI

Transcriptomics

GANs

Résumé

Cette thèse explore l'utilisation de modèles génératifs profonds pour améliorer la génération de données transcriptomiques, répondant aux défis de rareté des données dans la classification de phénotypes de cancers. Nous évaluons la capacité des Autoencodeurs Variationnels (VAEs), des Réseaux Antagonistes Génératifs (GANs) et des modèles de diffusion (DDPM/DDIM) à équilibrer réalisme et diversité sur des données tabulaires de haute dimension. Nous avons d'abord adapté des métriques d'évaluation, supervisées et non supervisées. Nous avons ensuite intégré un moduled'auto-attention basé sur les connaissances du domaine dans notre GAN (AttGAN), améliorantle compromis fidélité-diversité. Une contribution notable est l'augmentation de la performance de classification avec un nombre minimal de vraies données augmenté de données générées. Nous proposons également une première adaptation des modèles de diffusion pour l'expression des gènes, ainsi qu'une méthodologie d'analyse d'interpolation offrant des perspectives sur la diversité des données et l'identification de biomarqueurs. Enfin, nous présentons GMDA (Modélisation Générativeavec Alignement de Densités), un modèle génératif alternatif aux GANs, permettant une exploration contrôlée de l'espace des données, une stabilité et une architecture frugale. Cette thèse offre ainsi des perspectives pour la génération de données transcriptomiques et tabulaires au sens large.

This thesis explores deep generative models to improve synthetic transcriptomics data generation, addressing data scarcity in phenotypes classification tasks. We focus on Variational Autoencoders (VAEs), Generative Adversarial Networks (GANs), and diffusion models (DDPM/DDIM), assessing their ability to balance realism and diversity in high-dimensional tabular datasets. First, we adapt quality metrics for gene expression and introduce a knowledge-based self-attention module within GANs (AttGAN) to improve the fidelity-diversity trade-off. A main contribution is boosting classification performance using minimal real samples augmented with synthetic data. Secondly, another contribution was the first adaptation of diffusion models to transcriptomic data, demonstrating competitiveness with VAEs and GANs. We also introduce an interpolation analysis bringing perspectives on data diversity and the identification of biomarkers. Finally, we present GMDA (Generative Modeling with Density Alignment), a resource efficient alternative to GANs that balances realism and diversity by aligning locally real and synthetic sample densities. This framework allows controlled exploration of instance space, stable training, and frugality across datasets. Ultimately, this thesis provides comprehensiveinsights and methodologies to advance synthetic transcriptomics data generation.