Analyse de données transcriptomiques: Modélisation floue de profils d'expression différentielle et analyse fonctionnelle

National audience; Les techniques de micro-réseaux d'ADN permettent de mesurer le niveau d'expression de plusieurs milliers de gènes dans diverses situations. Les niveaux d'expression mesurés pour chaque gène dans un certain nombre de situations conduisent à définir un profil d'expression pour ce gène. Classiquement une analyse fonctionnelle est ensuite appliquée aux gènes présentant les mêmes profils pour tenter de leur associer une ou des fonctions biologiques communes. Dans ce contexte il apparaît cependant que la définition des profils d'expression dépend de la nature des situations considérées. Nous proposons ici une nouvelle approche de modélisation floue de profils d'expression différentielle tenant compte l'existence de relations entre les situations étudiées. Cette approche est appliquée à un jeu de données expérimentales relatives au cancer colo-rectal. Les premiers résultats d'analyse fonctionnelle montrent que cette modélisation des profils d'expression permet de mettre en relation des fonctions biologiques et des comportements transcriptionnels particuliers.