Prise en compte des connaissances du domaine dans l'analyse transcriptomique : Similarité sémantique, classification fonctionnelle et profils flous. Application au cancer colorectal.

• Main Author: Benabderrahmane, Sidahmed
• Language: FRE
• Published: Université Henri Poincaré - Nancy I 2011
• Subjects: [INFO:INFO_AI] Computer Science/Artificial Intelligence; [INFO:INFO_BI] Computer Science/Bioinformatics; [SDV:BIBS] Life Sciences/Quantitative Methods; [INFO:INFO_LG] Computer Science/Learning; Données transcriptomiques; Cancer colorectal; Ontologie GO; Mesure de similarité sémantique; Graphe acyclique dirigé enraciné; Classification fonctionnelle de gènes; Profils d'expression; Réduction d'attributs
• Online Access: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00653169; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/65/98/84/PDF/Benabderrahmane_sidahmed_PHD_2011.pdf

L'analyse bioinformatique des données de transcriptomique a pour but d'identifier les gènes qui présentent des variations d'expression entre différentes situations, par exemple entre des échantillons de tissu sain et de tissu malade et de caractériser ces gènes à partir de leurs annotations fonctionnelles. Dans ce travail de thèse, je propose quatre contributions pour la prise en compte des connaissances du domaine dans ces méthodes. Tout d'abord je définis une nouvelle mesure de similarité sémantique et fonctionnelle (IntelliGO) entre les gènes, qui exploite au mieux les annotations fonctionnelles issues de l'ontologie GO ('Gene Ontology'). Je montre ensuite, grâce à une méthodologie d'évaluation rigoureuse, que la mesure IntelliGO est performante pour la classification fonctionnelle des gènes. En troisième contribution je propose une approche différentielle avec affectation floue pour la construction de profils d'expression différentielle (PED). Je définis alors un algorithme d'analyse de recouvrement entre classes fonctionnelles et ensemble des références, ici les PEDs, pour mettre en évidence des gènes ayant à la fois les mêmes variations d'expression et des annotations fonctionnelles similaires. Cette méthode est appliquée à des données expérimentales produites à partir d'échantillons de tissus sains, de tumeur colo-rectale et de lignée cellulaire cancéreuse. Finalement, la mesure de similarité IntelliGO est généralisée à d'autres vocabulaires structurés en graphe acyclique dirigé et enraciné (rDAG) comme l'est l'ontologie GO, avec un exemple d'application concernant la réduction sémantique d'attributs avant la fouille.