M1 MABS BBS BGPG TD GRNs - 2015
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** méthodes : CLR, ARACNe, et MRNET | ** méthodes : CLR, ARACNe, et MRNET | ||
Revision as of 18:49, 6 February 2013
Au cours de ce TD, nous allons utiliser une librairie (minet) faisant partie de la suite Bioconductor afin d'inférer un réseau de régulation à partir de données d'expression.
Une fois le réseau reconstruit, il s'agira d'évaluer sa qualité.
Ensuite, on pourra également visualiser le réseau obtenu avec Cytoscape par exemple.
Principe
- Calcul d'une matrice d'information mutuelle (ou de corrélations) entre chaque paire de profils d'expression
- pour cela plusieurs estimateurs sont disponibles et utilisent des données nominales. Il faudra donc effectuer une discrétisation au préalable.
- Inférence du réseau
- méthodes : CLR, ARACNe, et MRNET
- Evaluation du réseau obtenu par rapport à un jeu de référence
- courbes Precision-Recall et ROC
- Choix d'un seuil, extraction du graphe obtenu et visualisation sous Cytoscape
- Partitionnement du réseau et recherche de fonctions biologiques sur-représentées au sein des clusters
Données
- Récupérer les données sur http://m3d.bu.edu/norm/ (données d'expression du papier : E_coli_v3_Build_1_norm.tar.gz)
- RegulonDB du papier sur http://gardnerlab.bu.edu/data/PLoS_2007/data_and_validation.html
Librairie R
- Installer la librairie minet de Bioconductor
