Inférence conjointe de réseaux de gènes dans de multiples états

Nicolas Jung (1) , Myriam Maumy-Bertrand (1) , Laurent Vallat (2) , Frédéric Bertrand (1)

1 IRMA - Institut de Recherche Mathématique Avancée
2 Immunologie cellulaire et tissulaire

When a signal triggers a cell, the inherent genetic program is activated, leading to a concerted action of stimulated genes. This response is modeled statistically thanks to a network in which nodes correspond to genes and links correspond to potential interactions. Based on these gene expressions, lots of methods have been proposed to reverse-engineer underlying gene networks. Some diseases, such as in cancer for example, modify the genetic program. In order to understand which perturbations are linked to these modifications, it is necessary to reverse-engineer the gene network in the different states (eg., healthy/ill). Assuming that the part of the network which is affected by the disease is restricted, a simultaneous reverse-engineering procedure might be necessary. This would allow to use the common information contained in the part of the network that is not affected by the disease. Futherthemore, this estimation leads to comparable networks.

Quand une cellule est stimulée , le programme génique qu'elle contient est activé. Les g` enes mis en action apportent alors une réponse concertée au stimulus. Cette réponse est modélisée statistiquement par un réseau dans lequel les noeuds correspondent aux g` enes et les liens correspondent a leurs interactions. ` A partir des expressions de ces g` enes, un nombre important de méthodes statistiques a ´ eté proposé pour inférer les réseaux de g` enes sous-jacents. Certaines maladies, comme le cancer par exemple, affectent le programme génique. Pour tenter de comprendre les perturbations qui en résultent , il est nécessaire d'estimer le réseau de g` enes dans les différents etats (sain/malade, par exemple). En supposant que seule une partie restreinte du réseau est affectée par la maladie, une estimation simultanée des différents réseaux (correspondant chacun a un etat particulier) est nécessaire. Cette estimation simultanée permet d'une part d'utiliser pleinement l'information commune dans les sous-parties du réseau inchangées d'un etat a l'autre, et d'autre part, d'obtenir des réseaux plus facilement comparables. La méthode que nous proposons s'inscrit dans ce cadre. Mots-clés.

Mots clés: Gene regulatory networks; Variable selection; Clustering

Domaines: Statistiques [stat]

Nicolas Jung, Myriam Maumy-Bertrand, Laurent Vallat, Frédéric Bertrand. Inférence conjointe de réseaux de gènes dans de multiples états. Journées de la statistique 2012, 2012, Bruxelles, Belgique. ⟨hal-01147755⟩