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MASTER THESIS
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L'algorithme de Schulze dans l'inférence de méta-réseaux transcriptionnels

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Abinet, Joan ULiège
Promotor(s) : Meyer, Patrick ULiège
Date of defense : 6-Sep-2022 • Permalink : http://hdl.handle.net/2268.2/16443
Details
Title : L'algorithme de Schulze dans l'inférence de méta-réseaux transcriptionnels
Author : Abinet, Joan ULiège
Date of defense  : 6-Sep-2022
Advisor(s) : Meyer, Patrick ULiège
Committee's member(s) : Baurain, Denis ULiège
Hanikenne, Marc ULiège
Léonard, Raphaël ULiège
Language : French
Number of pages : 27
Keywords : [fr] Bioinformatique
Discipline(s) : Life sciences > Biochemistry, biophysics & molecular biology
Institution(s) : Université de Liège, Liège, Belgique
Degree: Master en bioinformatique et modélisation, à finalité approfondie
Faculty: Master thesis of the Faculté des Sciences

Abstract

[fr] L'inférence de réseaux de régulations génétiques (GRN) permet l'étude des processus cellulaires comme le développement, le métabolisme, l'adaptation et la signalisation cellulaire. Plusieurs études ont cependant montré qu'aucune méthode d'inférence n'était optimale. C'est dans cet objectif que des méthodes d'agrégation de GRN ont été développées, avec comme objectif de former des méta-réseaux de meilleure efficacité par rapport aux réseaux individuels. L'objectif de ce mémoire est de regarder si la méthode de Schulze, une méthode de vote décrite en 2011, pourrait alors être utilisée dans le but de construire des méta-réseaux. Dans cet objectif, la méthode de Schulze a été comparée à 2 autres méthodes d'intégration de réseaux, les approches Weightsum et Ranksum. Les 3 méthodes ont été utilisées dans un 1er temps pour agréger des réseaux d'interactions physiques et fonctionnelles issus de la drosophile melanogaster. Puis les méthodes ont été utilisées sur des réseaux de co-expression simulés, dont les données provenaient des mêmes datasets, mais avaient été inférés au moyen d'approches différentes. Ensuite la qualité des méta-réseaux obtenus a été évaluée en les comparant à un réseau servant de gold standard. Les différentes méthodes d'évaluation de réseau ont montré une meilleure efficacité des méta-réseaux assemblés par la méthode de Schulze, par rapport aux réseaux obtenus par Weightsum et Ranksum. La méthode de Schulze possède également une meilleure capacité à intégrer des réseaux hétérogènes. Cependant, la forte complexité de la méthode de Schulze limite la taille des réseaux pouvant être intégrés.


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Access Thesis_Abinet.pdf
Description:
Size: 321.57 kB
Format: Adobe PDF

Annexe(s)

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Access Intégration de réseaux drosophiles.Rmd
Description: Code R utilisé: partie 1
Size: 8.97 kB
Format: Unknown
File
Access Intégration de réseaux simulés.Rmd
Description: Code R utilisé: partie 2
Size: 12.81 kB
Format: Unknown
File
Access networks.txt
Description: Réseaux Drosophile
Size: 353.09 kB
Format: Text

Author

  • Abinet, Joan ULiège Université de Liège > Master bioinf. & mod., à fin.

Promotor(s)

Committee's member(s)

  • Baurain, Denis ULiège Université de Liège - ULiège > Département des sciences de la vie > Phylogénomique des eucaryotes
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  • Hanikenne, Marc ULiège Université de Liège - ULiège > Département des sciences de la vie > Biologie végétale translationnelle
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  • Léonard, Raphaël ULiège Université de Liège - ULiège > Département des sciences de la vie > Phylogénomique des eucaryotes
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