Dans le cadre de l''étude des mécanismes moléculaires impliqués dans les processus biologiques liés aux pathologies, la transcriptomique permet d''étudier l''expression de plusieurs milliers de gènes en une seule expérience. De nombreux algorithmes permettent la gestion, le traitement et l''analyse de cette grande quantité de données d''expression. Un des grands défis d''aujourd''hui réside dans l''interprétation de ces données expérientales, notamment par l''intégration de connaissances biologiques supplémentaires permettant la création d''un contexte d''étude aidant à la compréhension des mécanismes biologiques et physiopathologiques. Cet ouvrage introduit les ... Lire la suite
Dans le cadre de l''étude des mécanismes moléculaires impliqués dans les processus biologiques liés aux pathologies, la transcriptomique permet d''étudier l''expression de plusieurs milliers de gènes en une seule expérience. De nombreux algorithmes permettent la gestion, le traitement et l''analyse de cette grande quantité de données d''expression. Un des grands défis d''aujourd''hui réside dans l''interprétation de ces données expérientales, notamment par l''intégration de connaissances biologiques supplémentaires permettant la création d''un contexte d''étude aidant à la compréhension des mécanismes biologiques et physiopathologiques. Cet ouvrage introduit les notions indispensables à l''analyse des données transcriptomiques, et propose d''introduire la notion de biologie intégrative. Nous illustrerons ces concepts en proposant des méthodes et outils nécessaires à l''exploitation de ces données dans le contexte biologique du cancer du foie : l''environnent M@IA propose une approche de biologie intégrative, une méthode de méta-analyse de données d''expression de gènes et une plateforme d''analyse croisée de données transcriptomiques et d''imagerie médicale.
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