Classification non supervisée d'un graphe de co-expression avec des méta-données pour la détection de micro-ARNs
Résumé
Nous présentons dans cet article une méthode de classification non supervisée de sommets d'un graphe qui est utilisée dans un contexte biologique particulier. La problématique est de détecter de manière non supervisée des micro-ARNs probables. Pour ce faire, nous utilisons une approche multi-noyaux permettant d'intégrer des informations sur le graphe de co-expression et des informations supplémentaires sur les sommets de ce graphe. Cette approche est rendue robuste par une technique de bagging de classifications. Les résultats obtenus donnent des groupes de miRNAs potentiels dont certains permettent de discriminer avec une bonne confiance les vrais miRNAs des faux positifs.
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