Modèles markoviens graphiques pour la fusion de données individuelles et d'intéractions : application à la classification de gènes

Markovian graphical models for individual and interaction data integration : Application to gene clustering

• Auteur / Autrice : Matthieu Vignes
• Direction : Florence Forbes, Gilles Celeux
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mathématiques appliquées
• Date : Soutenance en 2007
• Etablissement(s) : Université Joseph Fourier (Grenoble ; 1971-2015)

Mots clés

Mots clés libres

Modèles probabilistes graphiques

Champs de Markov

Intégration de données post-génomiques

Données manquantes

Classification de gènes

Validation de classification

Approximations de type de champs moyens

Réséaux biologiques

Résumé

Les recherches que nous présentons dans ce mémoire s'inscrivent dans le cadre de l'intégration statistique de données post-génomiques hétérogènes. La classification non supervisée de gènes vise à regrouper en ensembles significatifs les gènes d'un organisme, vu comme un système complexe, conformément aux données expérimentales afin de dégager des actions concertées de ces gènes dans les mécanismes biologiques mis en jeu. Nous basons notre approche sur des modèles probabilistes graphiques. Plus spécifiquement, nous utilisons l'outil de champs de Markov cachés qui permet la prise en compte simultanée de données propres à chacun des gènes grâce a des distributions de probabilités et de données traduisant un réseau d'interaction au sein de l'organisme a l'aide d'un graphe non-orienté entre les gènes. Apres avoir présenté la problématique et le contexte biologique, nous décrivons le modèle utilise ainsi que les stratégies algorithmiques d'estimation des paramètres (Le. Approximations de type champ moyen). Puis nous nous intéresserons à deux particularités des données auxquelles nous avons été confrontés et qui amènent des développements du modèle utilise, notamment la prise en compte de l'absence de certaines observations et la haute dimensionnalité de celles-ci. Enfin nous présenterons des expériences sur données simulées ainsi que sur données réelles sur la levure qui évaluent le gain apporté par notre travail. Notamment nous avons voulu mettre l'accent sur des interprétations plausibles des résultats obtenus.

The research work presented in this dissertation is on keeping with the statistical integration of post -genomics data of heterogeneous kinds. Gene clustering aims at gathering the genes of a living organism -modeled as a complex system- in meaningful groups according to experimental data to decipher the roi es of the genes acting within biological mechanisms under study. We based our approach on probabilistic graphical models. More specifically, we used Hidden Markov Random Fields (HMRF) that allow us to simultaneously account for gene-individual features thanks to probability distributions and network data that translate our knowledge on existing interactions between these genes through a non-oriented graph. Once the biological issues tackled are set, we describe the model we used as weil as algorithmic strategies to deal with parameter estimation (namely mean field-like approximations). Then we examine two specificities of the data we were faced to: the missing observation problem and the high dimensionality ofthis data. They lead to refinements ofthe model under consideration. Lastly, we present our experiments both on simulated and real Yeast data to assess the gain in using our method. Ln particular, our goal was to stress biologically plausible interpretations of our results.