Alejandro Murua, Université de Montréal
Title: Un modèle bayésien semi-paramétrique pour la découverte des bi-grappes
Ìý
Abstract
Nous proposons un modèle bayésien semi-paramétrique permettant de détecter les bi-grappes (biclusters) dans des données d’expression génique. Le bi-grappes sont de sous-ensembles d’observations partageant des patrons similaires sur un ensemble de conditions. Notre approche est basée sur le modèle plaid ou des carrés écossais et un a priori de type bâton tronqué qui nous aide à trouver le nombre de bi-grappes présents dans les données dans le cadre de l’inférence. Les preuves fournies par une étude de simulation montrent que le modèle est capable de détecter correctement les bi-grappes et fonctionne bien par rapport à certaines approches concurrentes. L’approche est appliquée aux données d’expression génique (réponses continues) et aux données de modification des histones (réponses de comptage).
Nous proposons un modèle bayésien semi-paramétrique permettant de détecter les bi-grappes (biclusters) dans des données d’expression génique. Le bi-grappes sont de sous-ensembles d’observations partageant des patrons similaires sur un ensemble de conditions. Notre approche est basée sur le modèle plaid ou des carrés écossais et un a priori de type bâton tronqué qui nous aide à trouver le nombre de bi-grappes présents dans les données dans le cadre de l’inférence. Les preuves fournies par une étude de simulation montrent que le modèle est capable de détecter correctement les bi-grappes et fonctionne bien par rapport à certaines approches concurrentes. L’approche est appliquée aux données d’expression génique (réponses continues) et aux données de modification des histones (réponses de comptage).
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UQAM, salle PK-5115 du 201 ave. Président-Kennedy, Montréal