Analyse des groupes de gènes co-exprimés (AGGC): un outil automatique pour l'interprétation des expériences de biopuces

Abstract

La technologie des biopuces permet de mesurer les niveaux d'expression de milliers de gènes dans différentes conditions biologiques générant ainsi des masses de données à analyser. De nos jours, l'interprétation de ces volumineux jeux de données à la lumière des différentes sources d'information est l'un des principaux défis dans la bio-informatique. Nous avons développé une nouvelle méthode appelée AGGC (Analyse des Groupes de Gènes Co-exprimés) qui permet de constituer de manière automatique des groupes de gènes à la fois fonctionnellement riches, i.e. qui partagent les mêmes annotations fonctionnelles, et co-exprimés. AGGC intègre l'information issue des biopuces, i.e. les profils d'expression des gènes, avec les annotations fonctionnelles des gènes obtenues à partir des sources d'information génomiques comme Gene Ontology. Les expérimentations menées avec cette méthode ont permis de mettre en évidence les principaux groupes de gènes fonctionnellement riches et co-exprimés dans des expériences de biopuces.

Publication
13ème Rencontres de la Société Francophone de Classification (SFC'06)

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