Entre plusieurs conditions biologiques, le comportement d’un gène peut être affecté soit dans son niveau d’expression moyen, soit dans sa relation aux autres, caractérisée par les covariances entre gènes. Ces deux questions sont généralement traitées de manière indépendante en statistique, bien qu’elles soient clairement liées. Afin de palier à ces limitations, cette thèse vise à proposer une modélisation unifiée de ces deux questions pour identifier les gènes clés affectés dans leur moyenne et/ou dans leurs interactions. Le modèle principal est le modèle graphique gaussien avec des pénalisations sur les paramètres de la moyenne et de la matrice de précision. / When comparing different biological conditions, the expression of a gene might shift. It can be a change in terms of its average expression level characterized by its mean. Or it can be a change in terms of its interactions with other genes characterized by the covariance matrix. These two types of events are usually analysed independently even though they are clearly related. In order to alleviate these limitations, we propose in this thesis a unified strategy to address these two questions and identify key genes affected either in terms of their mean or their interactions with other genes. The main statistical model is the Gaussian graphical model with penalization on the mean and precision matrix parameters.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016SACLE050 |
| Date | 02 December 2016 |
| Creators | Ha, Trung |
| Contributors | Université Paris-Saclay (ComUE), Martin-Magniette, Marie-Laure, Chiquet, Julien, Rigaill, Guillem |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text, StillImage |
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