Abstract of my thesis



Data mining is one of ten emergent technologies of 21th century. It has been developed in diverse fields, from the supermarket to the agrobussiness, from the hospital to the biology laboratories. By analyzing of relationships among objects in each field, the researchers can extract the useful information. This is a fundamental task at the heart of many datamining problems. In fact, there are many studies of data mining, that can visualize interaction of the gene in microarray. Our work inspires this development by combining two well-known approaches, namely, meta-analysis and Bayesian networks to reconstruct the gene interaction network. This report will present three key points as follows : firstly, meta-analysis for combining multiple microarray studies ; secondly, discretization from the continuous microarray data for the input of the Bayesian network (BN) ; and finally, reconstructing gene regulation using BN approach.  




La fouille de données (FDD) est une des dix technologies émergentes du 21e siècle. Elle a été développée dans divers domaines, du supermarchée au agrobussiness, de l’hôpital aux laboratoires biologiques. Par l’analyse des relations entre les objets dans chaque domaine, les chercheurs peuvent extraire les informations utiles. C’est une tâche fondamentale au cœur de nombreux problèmes de FDD. En effet, il y a plusieurs études d’extraction de données, qui permet de visualiser l’interaction des gnes dans les données de puces à ADN (biopuces). Notre travail inspire cette évolution en combinant les deux bien connus approches, à savoir, la méta-analyse et réseau Bayesien (RB) pour reconstruire le réseau d’interaction génique. Ce rapport présentera trois principaux points comme suit : tout d’abord, la méta-analyse pour combiner de multiples études de biopuces, d’autre part, la discrétisation des données de biopuces pour l’entrée du RB et, enfin, la reconstruction du réseau de régulation génique avec l’aide de RB.

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