Définition et détection de motifs locaux dans les graphes biologiques

Etienne Birmelé, Université d'Evry
25 mai 2010
Abstract
Une approche classique d'analyse statistique des réseaux biologiques est de déterminer les motifs de ces réseaux, c'est-à-dire les sous-graphes dont le nombre d'occurrences dans le réseau est significativement plus élevé que dans un modèle aléatoire, l'idée directrice étant que leur présence en sur-nombre indique une sélection positive au cours de l'évolution. Cependant, les méthodes existantes se réfèrent à une sur-représentation dans l'ensemble du graphe alors qu'il est connu que les motifs ayant un intérêt biologique ont tendance à s'agglomérer en certaines régions du graphe.
Je définirai la notion de motif local et développerai les trois aspects que nécessite leur détection:
  • le modèle de réseaux aléatoires sous-jacent
  • le problème de comptage du nombre d'occurences d'un sous-graphe dans un réseau
  • la mise au point d'une statistique permettant de décider si un sous-graphe est sur-représenté
Enfin, je développerai l'application de la méthode au réseau de régulation de la levure.
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