Nous décrivons une nouvelle approche pour l'analyse de données issues du transcriptome, basée sur les techniques de séparation de sources en aveugle. Cette approche fournit en sortie des " profils d'expression élémen-taires " , ou " sources " , éventuellement interprétables comme de possibles voies de régulation. Une analyse plus fine des sources ainsi obtenues montre qu'elles sont généralement caractérisées par une sur-expression (resp. sous-expression) significative d'un petit nombre de gènes, parfois accompagnée d'une sous-expression (resp. sur-expression) d'une famille complémentaire de gènes. Les résultats obtenus sur deux jeux de données d'expression montrent que certaines des familles ainsi détectées correspondent à des familles connues de gènes co-régulés, ce qui valide l'approche.
Publié le : 2002-06-09
Classification:
expression data,
source separation,
independent component analysis,
co-regulated genes,
séparation de source, analyse en composantes indépendantes,
[MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST],
[INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM]
@article{hal-01304815,
author = {Chiappetta, Pierre and Roubaud, Marie-Christine and Torr\'esani, Bruno},
title = {Blind Source Separation for Analyzing Expression Data},
journal = {HAL},
volume = {2002},
number = {0},
year = {2002},
language = {fr},
url = {http://dml.mathdoc.fr/item/hal-01304815}
}