Développement de représentations et d'algorithmes efficaces pour l'apprentissage statistique sur des données génomiques

par Marine Le Morvan

Thèse de doctorat en Bio-informatique

Sous la direction de Jean-Philippe Vert et de Andrei Zinovyev.

Soutenue le 03-07-2018

à Paris Sciences et Lettres , dans le cadre de École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris) , en partenariat avec Centre de bio-informatique (Fontainebleau, Seine et Marne) (laboratoire) et de École nationale supérieure des mines (Paris) (établissement de préparation de la thèse) .

Le président du jury était Alexandre Gramfort.

Le jury était composé de Jean-Philippe Vert, Andrei Zinovyev, Florence d' Alché-Buc, Chloé-Agathe Azencott.

Les rapporteurs étaient Alexandre Gramfort, Fabio Vandin.


  • Résumé

    Depuis le premier séquençage du génome humain au début des années 2000, de grandes initiatives se sont lancé le défi de construire la carte des variabilités génétiques inter-individuelles, ou bien encore celle des altérations de l'ADN tumoral. Ces projets ont posé les fondations nécessaires à l'émergence de la médecine de précision, dont le but est d'intégrer aux dossiers médicaux conventionnels les spécificités génétiques d'un individu, afin de mieux adapter les traitements et les stratégies de prévention. La traduction des variations et des altérations de l'ADN en prédictions phénotypiques constitue toutefois un problème difficile. Les séquenceurs ou puces à ADN mesurent plus de variables qu'il n'y a d'échantillons, posant ainsi des problèmes statistiques. Les données brutes sont aussi sujettes aux biais techniques et au bruit inhérent à ces technologies. Enfin, les vastes réseaux d'interactions à l'échelle des protéines obscurcissent l'impact des variations génétiques sur le comportement de la cellule, et incitent au développement de modèles prédictifs capables de capturer un certain degré de complexité.Cette thèse présente de nouvelles contributions méthodologiques pour répondre à ces défis.Tout d'abord, nous définissons une nouvelle représentation des profils de mutations tumorales, qui exploite leur position dans les réseaux d'interaction protéine-protéine. Pour certains cancers, cette représentation permet d'améliorer les prédictions de survie à partir des données de mutations, et de stratifier les cohortes de patients en sous-groupes informatifs. Nous présentons ensuite une nouvelle méthode d'apprentissage permettant de gérer conjointement la normalisation des données et l'estimation d'un modèle linéaire. Nos expériences montrent que cette méthode améliore les performances prédictives par rapport à une gestion séquentielle de la normalisation puis de l'estimation. Pour finir, nous accélérons l'estimation de modèles linéaires parcimonieux, prenant en compte des interactions deux à deux, grâce à un nouvel algorithme. L'accélération obtenue rend cette estimation possible et efficace sur des jeux de données comportant plusieurs centaines de milliers de variables originales, permettant ainsi d'étendre la portée de ces modèles aux données des études d'associations pangénomiques.

  • Titre traduit

    Learning from genomic data : efficient representations and algorithms.


  • Résumé

    Since the first sequencing of the human genome in the early 2000s, large endeavours have set out to map the genetic variability among individuals, or DNA alterations in cancer cells. They have laid foundations for the emergence of precision medicine, which aims at integrating the genetic specificities of an individual with its conventional medical record to adapt treatment, or prevention strategies.Translating DNA variations and alterations into phenotypic predictions is however a difficult problem. DNA sequencers and microarrays measure more variables than there are samples, which poses statistical issues. The data is also subject to technical biases and noise inherent in these technologies. Finally, the vast and intricate networks of interactions among proteins obscure the impact of DNA variations on the cell behaviour, prompting the need for predictive models that are able to capture a certain degree of complexity. This thesis presents novel methodological contributions to address these challenges. First, we define a novel representation for tumour mutation profiles that exploits prior knowledge on protein-protein interaction networks. For certain cancers, this representation allows improving survival predictions from mutation data as well as stratifying patients into meaningful subgroups. Second, we present a new learning framework to jointly handle data normalisation with the estimation of a linear model. Our experiments show that it improves prediction performances compared to handling these tasks sequentially. Finally, we propose a new algorithm to scale up sparse linear models estimation with two-way interactions. The obtained speed-up makes this estimation possible and efficient for datasets with hundreds of thousands of main effects, thereby extending the scope of such models to the data from genome-wide association studies.


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