Prédiction du grade d'un cancer du sein par la découverte de motifs séquentiels contextuels dans des puces à ADN

Julien Rabatel (1) , Mickaël Fabrègue (2) , Sandra Bringay (1, 3) , Pascal Poncelet (1) , Maguelonne Teisseire (1, 2)

1 TATOO - Fouille de données environnementales
2 UMR TETIS - Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale
3 UPVM - Université Paul-Valéry - Montpellier 3

Le cancer du sein reste de nos jours un problème de santé majeur et un véritable défi pour les biologistes et les professionnels de santé. Les puces à ADN permettent aujourd'hui d'étudier selon un jour nouveau les problématiques associées à cette maladie. Dans cet article, nous proposons de traiter les données issues des puces à ADN par le biais de l'extraction de motifs séquentiels contextuels (séquences de gènes ordonnés selon leur niveau d'expression associées à un contexte). L'objectif est de proposer une aide au diagnostic du grade d'une tumeur. Notre approche tient à la fois compte de l'information contenue dans les puces à ADN (exprimée par le biais de motifs séquentiels), mais également d'informations additionnelles d'ordre contextuel (e.g., âge du patient, taille de la tumeur, etc.) et qui sont associées aux données de puces à ADN lorsque celles-ci sont publiées en ligne. L'approche proposée a été évaluée sur des données réelles.

Domaines: Base de données [cs.DB]

Julien Rabatel, Mickaël Fabrègue, Sandra Bringay, Pascal Poncelet, Maguelonne Teisseire. Prédiction du grade d'un cancer du sein par la découverte de motifs séquentiels contextuels dans des puces à ADN. ECS: Extraction de Connaissances et Santé, 2011, Brest, France. pp.37-48. ⟨lirmm-00671007⟩