Régression fonctionnelle de Poisson pour l'analyse de données de séquençage haut-débit - DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance Accéder directement au contenu
Mémoires Année : 2015

Poisson functionnal regression for the analysis of next generation sequencing data

Régression fonctionnelle de Poisson pour l'analyse de données de séquençage haut-débit

Cervin Guyomar

Résumé

Next Generation Sequencing (NGS) is now widespread for the analysis of genome-wide molecular phenomenon, but also raises methodologicals issues, since reads counts are following a Poisson distribution, and are spatially arranged along the genome. This work introduces a new framework to denoise such data, based on the discrete wavelet transform. It consists in an investigation of the associated statiscal issues, especially heteroscedastical high dimension regression, and the application of this method to experimental data, through the use of cycle spinning and the integration of replicates. This work shows the value of wavelets for analysing NGS data, and may lead to the developpementof a new method for peak calling in Chip-Seq experiments.
Les techniques de séquençage à haut-débit se sont rapidement développées pour l'étude à l'échelle du génome de phénomènes moléculaires, mais les données qu'elles génèrent posent des problèmes méthodologiques. Elles sont organisées spatialement le long du génome, et sont constituées de comptes de reads qui peuvent être modélisés par une loi de Poisson. Ce stage a porté sur une méthode statistique pour débruiter de tels signaux, et ainsi faciliter la détection de surenrichissements biologiquement significatifs, en utilisant des bases d'ondelettes. Il a consisté en l'appropriation du cadre statistique associé, qui inclut une composante de régression en grande dimension en cadre hétéroscédastique et l'application de cette méthode à des données expérimentales (en particulier de ChIP-Seq). Cette seconde étape a nécessité de mettre en place certaines techniques comme le cycle spinning, ou d'intégrer au modèle des réplicats. Ce stage illustre l'intérêt des ondelettes dans l'analyse de données de NGS, et ouvre la voie au développement d'une nouvelle méthode de détection de pics dans les données de ChIP-Seq.
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Dates et versions

dumas-01296665 , version 1 (01-04-2016)

Identifiants

  • HAL Id : dumas-01296665 , version 1

Citer

Cervin Guyomar. Régression fonctionnelle de Poisson pour l'analyse de données de séquençage haut-débit. Sciences du Vivant [q-bio]. 2015. ⟨dumas-01296665⟩
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