L’arrivée des technologies à haut-débit pour mesurer l’expression des gènes a permis l’utilisation de signatures génomiques pour prédire des conditions cliniques ou la survie du patient. Cependant de telles signatures ont des limitations, comme la dépendance au jeu de données d’entrainement et le manque de généralisation. Nous proposons un nouvel algorithme, Integration Transcriptome-Interactome (ITI) (Garcia et al.) pour extraire une signature generalisable prédisant la rechute métastatique dans le cancer du sein par superimposition d’un très large jeu de données d’interaction protèine-protèine sur de multiples jeux de données d’expression des gènes. Cette méthode ré-implemente l’algorithme Chuang et al. , avec la capacité supplémentaire d’extraire une signature génomique à partir de plusieurs jeux de donnés d’expression des gènes simultanément. Une analyse non-supervisée et une analyse supervisée ont été réalisés sur un compendium de jeux de donnés issus de puces à ADN en cancer du sein. Les performances des signatures trouvées par ITI ont été comparé aux performances des signatures préalablement publiées (Wang et al. , Van De Vijver et al. , Sotiriou et al. ). Nos résultats montrent que les signatures ITI sont plus stables et plus généralisables, et sont plus performantes pour classifier un jeu de données indépendant. Nous avons trouvés des sous-réseaux formant des complexes précédement relié à des fonctions biologiques impliquées dans la nétastase et le cancer du sein. Plusieurs gènes directeurs ont été détectés, dont CDK1, NCK1 et PDGFB, certains n’étant pas déjà relié à la rechute métastatique dans le cancer du sein. / High-throughput gene-expression profiling technologies yeild genomic signatures to predict clinical condition or patient outcome. However, such signatures have limitations, such as dependency on training set, and lack of generalization. We propose a novel algorithm, Interactome-Transcriptome Integration (ITI) (Garcia et al.) extract a generalizable signature predicting breast cancer relapse by superimposition of a large-scale protein-protein interaction data over several gene-expression data sets. This method re-implements the Chuang et al. algorithm, with the added capability to extract a genomic signature from several gene expression data sets simultaneously. A non-supervised and a supervised analysis were made with a breast cancer compendium of DNA microarray data sets. Performances of signatures found with ITI were compared with previously published signatures (Wang et al. , Van De Vijver et al. , Sotiriou et al. ). Our results show that ITI’s signatures are more stable and more generalizable, and perfom better when classifying an independant dataset. We found that subnetworks formed complexes functionally linked to biological functions related to metastasis and breast cancer. Several drivers genes were detected, including CDK1, NCK1 and PDGFB, some not previously linked to breast cancer relapse.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2013AIXM4109 |
| Date | 20 December 2013 |
| Creators | Garcia, Maxime |
| Contributors | Aix-Marseille, Bertucci, François |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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