Différents types de règles pour la reconstruction de réseaux de gènes à partir de données d'expression
Résumé
Gene networks aim to model the biological processes which control the development of a particular phenotypical nature of an organism. In this article, we are interested more particularly in the reverse engineering of gene networks from gene expression data, obtained thanks to the microarray technology. An approach based on the discovery of different types of rules between genes is proposed. More specifically, we propose to generate rules whose semantics is well-formed, i.e. for which the Armstrong's axiom system is sound and complete. The formalism of the approach as well as the subjacent problem of data-mining are described. An implementation of the method suggested is available on Internet. It is appeared as a new module integrated into the MeV software of TIGR (The Institute for Genomic Research), dedicated to the analysis of gene expression data.
Les réseaux de gènes ont pour objectif de modéliser les processus biologiques qui contrôlent le développement d'un caractère phénotypi-que particulier d'un organisme. Dans cet article, nous nous intéressons plus particulièrement à la reconstruction de réseaux de gènes à partir de données d'expression, obtenues grâce à la technique des puces à ADN. Une approche basée sur la découverte de différents types de règles entre gènes est proposée. Plus spécifiquement, nous proposons de générer des règles dont la sé-mantique est bien-formée, i.e. pour laquelle le système d'Armstrong est juste et complet. Le formalisme de l'approche ainsi que le problème de data-mining sous-jacent sont décrits. Une implémentation de la méthode proposée est disponible sur in-ternet. Elle se présente sous la forme d'un nouveau module intégré au logiciel MeV de TIGR (The Institute for Genomic Research), dédié à l'analyse de données d'expression de gènes
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