Master Thesis Online
Thesis, COLLÉGIALITÉ
Demuynck, Emmanuel 
Promotor(s) :
Poulet, Christophe
Date of defense : 6-Sep-2022 • Permalink : http://hdl.handle.net/2268.2/15934
EMMANUEL_DEMUYNCK_memoire_version_finale.pdfDetails
| Title : | Thesis, COLLÉGIALITÉ |
| Translated title : | [fr] Influence de la variation du data background dans les analyses d’enrichissement de voies de signalisation biologiques par l’algorithme GSEA |
| Author : | Demuynck, Emmanuel
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| Date of defense : | 6-Sep-2022 |
| Advisor(s) : | Poulet, Christophe
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| Committee's member(s) : | Lavergne, Arnaud
Charloteaux, Benoit Kolh, Philippe |
| Language : | French |
| Number of pages : | 53 |
| Keywords : | [en] RNA-seq, NGS, GSEA, DESeq2, bioinformatics, biostatistics |
| Discipline(s) : | Human health sciences > Laboratory medicine & medical technology |
| Research unit : | GIGA |
| Target public : | Researchers Professionals of domain Student |
| Institution(s) : | Université de Liège, Liège, Belgique |
| Degree: | Master en sciences biomédicales, à finalité spécialisée en biomédical data management |
| Faculty: | Master thesis of the Faculté de Médecine |
Abstract
[fr] La recherche d’information biologiquement pertinente à partir de données « omics » est un défi majeur dans les analyses d’expression à l’échelle du génome. Les données « omics » ne génèrent pas toutes la même quantité de variables. Cependant, les algorithmes de détection de voies de signalisation sont utilisés uniformément. La question de la relevance des voies de signalisation détectées avec des jeux de données moins denses en information peut donc se poser. Dans cette étude, nous évaluons comment la variation de la quantité de data background dans un jeu de données transcriptomiques influe sur les résultats générés par GSEA, l’algorithme le plus communément utilisé par la communauté scientifique pour la recherche de voies de signalisation biologiques.
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