Outils statistiques pour la sélection de variables et l'intégration de données "omiques"

par Kim-Anh Lê Cao

Thèse de doctorat en Mathématiques et applications

Sous la direction de Philippe Besse et de Christèle Robert-Granié.

Soutenue en 2008

à Toulouse, INSA .


  • Résumé

    Les récentes avancées bio technologiques permettent maintenant de mesurer une énorme quantité de données biologiques de différentes sources (données génomiques, protéomiques, métabolomiques, phénotypiques), souvent caractérisées par un petit nombre d'échantillons ou d'observations. L'objectif de ce travail est de développer ou d'adapter des méthodes statistiques adéquates permettant d'analyser ces jeux de données de grande dimension, en proposant aux biologistes des outils efficaces pour sélectionner les variables les plus pertinentes. Dans un premier temps, nous nous intéressons spécifiquement aux données de transcriptome et à la sélection de gènes discriminants dans un cadre de classification supervisée. Puis, dans un autre contexte, nous cherchons à sélectionner des variables de types différents lors de la réconciliation (ou l'intégration) de deux tableaux de données omiques. Dans la première partie de ce travail, nous proposons une approche de type wrapper en agrégeant des méthodes de classification (CART, SVM) pour sélectionner des gènes discriminants une ou plusieurs conditions biologiques. Dans la deuxième partie, nous développons une approche PLS avec pénalisation l1 dite de type sparse car conduisant à un ensemble "creux" de paramètres, permettant de sélectionner des sous-ensembles de variables conjointement mesurées sur les mêmes échantillons biologiques. Un cadre de régression, ou d'analyse canonique est proposé pour répondre spécifiquement à la question biologique. Nous évaluons chacune des approches proposées en les comparant sur de nombreux jeux de données réels à des méthodes similaires proposées dans la littérature. Les critères statistiques usuels que nous appliquons sont souvent limités par le petit nombre d'échantillons. Par conséquent, nous nous efforçons de toujours combiner nos évaluations statistiques avec une interprétation biologique détaillée des résultats. Les approches que nous proposons sont facilement applicables et donnent des résultats très satisfaisants qui répondent aux attentes des biologistes.

  • Titre traduit

    Statistical tools for variable selection and integration of omics data


  • Résumé

    Recent advances in biotechnology allow the monitoring of large quantities of biological data of various types, such as genomics, proteomics, metabolomics, phenotypes. . . , that are often characterized by a small number of samples or observations. The aim of this thesis was to develop, or adapt, appropriate statistical methodologies to analyse highly dimensional data, and to present efficient tools to biologists for selecting the most biologically relevant variables. In the first part, we focus on microarray data in a classification framework, and on the selection of discriminative genes. In the second part, in the context of data integration, we focus on the selection of different types of variables with two-block omics data. Firstly, we propose a wrapper method, which agregates two classifiers (CART or SVM) to select discriminative genes for binary or multiclass biological conditions. Secondly, we develop a PLS variant called sparse PLS that adapts l1 penalization and allows for the selection of a subset of variables, which are measured from the same biological samples. Either a regression or canonical analysis frameworks are proposed to answer biological questions correctly. We assess each of the proposed approaches by comparing them to similar methods known in the literature on numerous real data sets. The statistical criteria that we use are often limited by the small number of samples. We always try, therefore, to combine statistical assessments with a thorough biological interpretation of the results. The approaches that we propose are easy to apply and give relevant results that answer the biologists needs.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (243 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 237-243

Où se trouve cette thèse\u00a0?

  • Bibliothèque : Institut national des sciences appliquées. Bibliothèque centrale.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 2008/936/LEC
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