Using an attribute estimation technique for the analysis of microarray data

Jérémie Mary (1) , Guillaume Mercier (2) , Jean-Paul Comet (3) , Antoine Cornuéjols (4) , Christine Froidevaux (5) , Marie Dutreix (6)

1 CRIStAL - Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189
2 LaBRI - Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique
3 LaMI - Laboratoire de Méthodes Informatiques
4 MIA-Paris - Mathématiques et Informatique Appliquées
5 LRI - Laboratoire de Recherche en Informatique
6 Conception synthèse et étude d'antitumoraux

We present an original method for the analysis of microarray data based on an attribute estimation technique. We show, in the context of radioactive environmental stress, that this method can be used to detect a small number of genes that, highly probably, are involved in the response to this stress in yeast. We also studied the different processes in which these informative genes are involved. Moreover, we ranked the genes according to their ability to distinguish between two experimental conditions (irradiated versus non irradiated). Using this method, we highlighted the transcriptional response of yeast cells to low doses of radiation.

We present an original method for the analysis of microarray data based on an attribute estimation technique. We show, in the context of radioactive environmental stress, that this method can be used to detect a small number of genes that, highly probably, are involved in the response to this stress in yeast. We also studied the different processes in which these informative genes are involved. Moreover, we ranked the genes according to their ability to distinguish between two experimental conditions (irradiated versus non irradiated). Using this method, we highlighted the transcriptional response of yeast cells to low doses of radiation. Résumé Nous présentons une méthode originale pour l'analyse de données de puces à ADN, basée sur une technique d'estimation d'attributs. Nous montrons que dans le contexte d'un stress dû à la radioactivité, cette méthode peut être utilisée pour identifier un petit nombre de gènes de levure, qui sont très probablement impliqués dans la réponse à ce stress. Nous avons aussi étudié les différents processus dans lesquels interviennent ces gènes informatifs. Par ailleurs, nous avons ordonné les gènes selon leur capacité à distinguer les deux conditions expérimentales, irradiée et non irradiée. Ainsi, grâce à cette méthode, nous avons pu mettre en évidence la réponse transcriptionnelle des cellules de levure à de faibles doses de radiation.

Domaines: Apprentissage [cs.LG]; Intelligence artificielle [cs.AI]; Bio-informatique [q-bio.QM]; Génomique, Transcriptomique et Protéomique [q-bio.GN]

Jérémie Mary, Guillaume Mercier, Jean-Paul Comet, Antoine Cornuéjols, Christine Froidevaux, et al.. Using an attribute estimation technique for the analysis of microarray data. P. Amar, F. Képès, V. Norris and P. Tracqui. Proc. of the Dieppe Spring school on Modelling and simulation of biological processes in the context of genomics, Publisher Frontier group, 2003, Proc. of the Dieppe Spring school on Modelling and simulation of biological processes in the context of genomics, 2 91 4601 09 3. ⟨hal-02480310⟩