Battistella, Enzo
[Author]
;
université Paris-Saclay
[Contributor];
Deutsch, Eric
[Contributor];
Paragios, Nikos
[Contributor];
Vakalopoulou, Maria
[Contributor]
High Dimensional Graph Theoretical Approaches for Various Omics Data ; Approches de théorie des graphes d'ordre supérieur pour diverses données omiques
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Media type:
E-Book;
Electronic Thesis;
Text
Title:
High Dimensional Graph Theoretical Approaches for Various Omics Data ; Approches de théorie des graphes d'ordre supérieur pour diverses données omiques
Footnote:
Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
Description:
Cette thèse introduit l’usage d’approches reposant sur les « conditional random fields » à diverses applications médicales et données omiques. Ces méthodes permettent de tirer parti au mieux d’informations structurelles lourdes à interpréter et analyser. En particulier, l’emploi de la théorie des graphes d’ordre supérieur revêt un intérêt majeur pour l’expression des relations biologiques complexes. Nous démontrons leur pertinence dans les domaines du « clustering » et de la sélection de variables pour la classification. Nous nous sommes appuyés sur plusieurs applications médicales et données omiques pour mettre ces résultats en lumière. Dans un premier temps, nous avons proposé un système générique et résilient de sélection de variables et de classification que nous avons développé pour déterminer la sévérité de la maladie de patients atteints de la COVID-19. Dans ce but, nous nous sommes appuyés sur des informations extraites de segmentations automatiques des organes et zones lésées que nous avons combinées avec des informations cliniques. Nous avons identifé un nombre restraint de facteurs déterminants la classification. Nous avons obtenu des performances prometteuses dépassant celles de radiologues experts sur les tâches considérées. Nous avons étendu plus avant et adapté cette méthodologie pour traiter d'autres données omiques, maladies et attendus médicaux. Par la suite, nous avons étudié un procédé de clustering pour la définition d'une signature de gènes présentant un intérêt clinique vis-à-vis de la caractérisation pan-cancer de lésions. Bien des études se sont essayées à la description du cancer grâce à la génomique. Cependant, la grande dimensionalité des données représente un formidable obstacle. Nous avons prouvé la pertinence de la signature génétique très compacte générée par notre méthode en recourrant à des approches supervisées et non-supervisées pour la caractérisation des types et sous-types de tumeurs. Finalement, nous avons défini une nouvelle approche d'apprentissage de distance d'ordre ...