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Analyse différentielle de données Hi-C via la Classification Ascendante Hiérarchique sous Contrainte de Contiguïté
hal.structure.identifier | Unité de Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse [MIAT INRAE] | |
hal.structure.identifier | GICC EA 7501, IMT (Innovation moléculaire et thérapeutique) [IMT] | |
hal.structure.identifier | Quality control and dynamic reliability [CQFD] | |
dc.contributor.author | RANDRIAMIHAMISON, Nathanaël | |
hal.structure.identifier | Quality control and dynamic reliability [CQFD] | |
dc.contributor.author | CHAVENT, Marie | |
hal.structure.identifier | Génétique Physiologie et Systèmes d'Elevage [GenPhySE ] | |
dc.contributor.author | FOISSAC, Sylvain | |
hal.structure.identifier | Unité de Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse [MIAT INRAE] | |
dc.contributor.author | VIALANEIX, Nathalie | |
hal.structure.identifier | Institut de Mathématiques de Toulouse UMR5219 [IMT] | |
dc.contributor.author | NEUVIAL, Pierre | |
dc.date.accessioned | 2024-04-04T02:50:42Z | |
dc.date.available | 2024-04-04T02:50:42Z | |
dc.date.created | 2020 | |
dc.date.issued | 2020-09-01 | |
dc.date.conference | 2020-05-25 | |
dc.identifier.uri | https://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/191933 | |
dc.description.abstract | Les données Hi-C mesurent la proximité spatiale entre paires de positions génomiques et donnent des informations sur l'organisation 3D de l'ADN qui, elle-même, a un rôle important dans la régulation de l'expression des gènes. Le but de l'analyse différentielle de données Hi-C est de trouver des différences significatives entre la structure 3D du génome de deux conditions biologiques différentesà partir de plusieurs réplicats d'expériences Hi-C dans chaque condition. Ici, nous proposons une nouvelle méthode d'analyse différentielle basée sur la Classification Ascendante Hiérarchique avec Contrainte de Contiguïté (CAHCC). Celle-ci est utilisée pour représenter la structure hiérarchique des positions génomiques sous la forme d'un arbre binaire et le problème de l'analyse différentielle Hi-C est alors transformé en un problème de comparaison d'arbres, résolu en utilisant des distances entre arbres. Mots-clés. Classification ascendante hiérarchique, classification ascendante hiérarchique sous contrainte, dendrogramme, données Hi-C, analyse différentielle, distances entre arbres. . | |
dc.description.abstractEn | The spatial proximity between pairs of genomic positions can be measured by Hi-C experiments, which give insights into the 3D organization of DNA. This organization plays an important role in the regulation of gene expression. The aim of Hi-C differential analysis is to find significant differences in the 3D structure of the genome between two biological conditions from replicates of Hi-C experiments in each condition. Here, we present a new differential analysis method based on Hierarchical Agglomerative Clustering with Contiguity Constraint (CCHAC). CCHAC is used to represent the hierarchical structure of genomic positions in the form of a binary tree. The problem of Hi-C differential analysis is then translated into a tree comparison problem and handled using tree distances. | |
dc.language.iso | fr | |
dc.publisher.location | https://jds2020.sciencesconf.org/resource/page/id/13 | |
dc.subject | Distances entre arbres | |
dc.subject | Analyse différentielle | |
dc.subject | Données Hi-C | |
dc.subject | Dendrogramme | |
dc.subject | Classification ascendante hiérarchique sous contrainte | |
dc.subject | Classification ascendante hiérarchique | |
dc.subject.en | Tree distances | |
dc.subject.en | Differential analysis | |
dc.subject.en | Dendrogram | |
dc.subject.en | Hi-C data | |
dc.subject.en | Constrained hierarchical agglomerative clustering | |
dc.subject.en | Hierarchical agglomerative clustering | |
dc.title | Analyse différentielle de données Hi-C via la Classification Ascendante Hiérarchique sous Contrainte de Contiguïté | |
dc.type | Communication dans un congrès | |
dc.subject.hal | Statistiques [stat]/Applications [stat.AP] | |
bordeaux.page | 655-660 | |
bordeaux.hal.laboratories | Institut de Mathématiques de Bordeaux (IMB) - UMR 5251 | * |
bordeaux.institution | Université de Bordeaux | |
bordeaux.institution | Bordeaux INP | |
bordeaux.institution | CNRS | |
bordeaux.conference.title | 52èmes Journées de Statistiques de la SFdS | |
bordeaux.country | FR | |
bordeaux.conference.city | Nice | |
bordeaux.peerReviewed | oui | |
hal.identifier | hal-02892664 | |
hal.version | 1 | |
hal.invited | non | |
hal.proceedings | oui | |
hal.conference.organizer | Société Française de Statistique | |
hal.conference.end | 2020-05-29 | |
hal.popular | non | |
hal.audience | Nationale | |
hal.origin.link | https://hal.archives-ouvertes.fr//hal-02892664v1 | |
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