Modélisation statistique pour la recherche de gènes différentiellement exprimés : modèles de variance-covariance, analyse séquentielle et méta-analyse

par Guillemette Marot-Briend

Thèse de doctorat en Mathématiques appliquées

Sous la direction de Florence Jaffrézic.


  • Résumé

    Les puces à ADN permettent d’étudier simultanément l’expression de plusieurs milliers de gènes à partir de peu d’individus biologiques. Trois approches sont considérées dans cette thèse pour résoudre les problèmes de sensibilité dans la recherche de gènes différentiellement exprimés: la modélisation des variances-covariances, l’analyse séquentielle et la méta-analyse. La première et la troisième partie reposent principalement sur des approches dites de ’shrinkage’ qui estiment les valeurs de chaque gène à partir de l’information provenant de l’ensemble des gènes. En diminuant le nombre de paramètres à estimer, elles permettent d’augmenter la sensibilité. La modélisation des variances se révèle particulièrement utile dans le cas d’expériences avec de petits échantillons. La modélisation des covariances est quant à elle particulièrement pertinente pour les études de suivi longitudinal où les mesures sont répétées sur les mêmes individus au cours du temps. Côté analyse séquentielle, la sensibilité est étudiée en tant que règle d’arrêt. On cherche alors à arrêter une expérience en cours dès que ce critère dépasse un certain seuil, afin d’en diminuer les coûts. La méta-analyse est ensuite étudiée dans un contexte beaucoup plus général que celui de l’analyse séquentielle où on combinait les analyses intermédiaires. Elle permet de gagner de la sensibilité en regroupant des résultats d’études individuelles qui ne sont pas comparables directement mais qui répondent à une même question biologique. La méta-analyse est abordée à la fois sous l’angle fréquentiste (combinaison de grandeurs des effets ou combinaison de p-values) et sous l’angle bayésien.

  • Titre traduit

    Statistical modelling for differetial gene expression studies : variance-cavariance models, sequential and meta-analysis


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Informations

  • Détails : 1 vol. (191 p.)

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  • Bibliothèque : AgroParisTech. Centre de Paris Claude Bernard. Bibliothèque.
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