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Revue des Sciences et Technologies de l'Information
 

 ARTICLE VOL 26/6 - 2012  - pp.679-708  - doi:10.3166/ria.26.679-708
TITRE
Inférence de réseaux de régulation de gènes au travers de scores étendus dans les réseaux bayésiens

TITLE
Gene regulatory network inference with extended scores for Bayesian networks

RÉSUMÉ
L’inférence de réseaux de régulation de gènes s’oriente actuellement vers l’utilisation conjointe d’informations biologiques complémentaires. Nous utilisons ici des données de marqueurs génétiques en plus des classiques données d’expression dans le cadre des réseaux bayésiens statiques discrets. Nous comparons les qualités de différents scores ainsi que l’impact d’un a priori lié à la connectivité des réseaux. Nous proposons et comparons deux modélisations aux approches existantes pour l’inférence de réseaux de régulation. Sur des données simulées, l’un de nos modèles obtient les meilleurs résultats dans le cas d’échantillons de petites tailles. Nous utilisons ce même modèle sur des données réelles d’Arabidopsis thaliana.


ABSTRACT
Inferring gene regulatory networks tends to use several biological information. Here we use data from genetic markers and expression data in the framework of discrete static bayesian networks. We compare several scores and also the impact of a network connectivity a priori. We propose and compare two models with existing approaches of gene regulatory network inference. On simulated data one of our models reached better results in the case of small sample size. We use this model on real data in Arabidopsis thaliana.


AUTEUR(S)
Jimmy VANDEL, Brigitte MANGIN, Matthieu VIGNES, Damien LEROUX, Olivier LOUDET, Marie-Laure MARTIN-MAGNIETTE, Simon DE GIVRY

MOTS-CLÉS
apprentissage de structure, réseau bayésien, régulation de gènes, génétique génomique.

KEYWORDS
structure learning, Bayesian network, gene regulation, genetical genomics.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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