Définition et analyse de graphes d’interactions de gènes pour la qualité de la viande de porc ;...

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January 15th, 2011 Groupe de travail BioPuces, INRA d’Auzeville

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  • 1.Dnition et analyse de graphes dinteractions de gnes pour la qualit de la viande de porc ; relations avec le PH Nathalie Villa-Vialaneix http://www.nathalievilla.org IUT de Carcassonne (UPVD) & Institut de Mathmatiques de Toulouse Groupe de travail BioPuces, INRA de Castanet 14 Janvier 2011 1 / 27 Nathalie Villa-Vialaneix

2. Prsentation gnrale 1 Les donnes 2 Principe gnral de construction dun graphe dinteractions 3 Analyse du graphe dinteractions des gnes rguls par un eQTL Analyse descriptive Classication des sommets 4 Analyse de la corrlation avec le PH laide doutils de statistique spatiale 2 / 27 Nathalie Villa-Vialaneix 3. Les donnes Sommaire 1 Les donnes 2 Principe gnral de construction dun graphe dinteractions 3 Analyse du graphe dinteractions des gnes rguls par un eQTL Analyse descriptive Classication des sommets 4 Analyse de la corrlation avec le PH laide doutils de statistique spatiale 3 / 27 Nathalie Villa-Vialaneix 4. Les donnes Production danimaux F2 avec des fac- teurs de variation gntique F0 : 16 (Pitrain) 28 (Synthtique) F1 : 17 62 F2 : 1200 animaux structurs par ligne de pre Prlvement de tissus (dont longissimus dorsi) Mesures phnotypiques (30) (force de cisaillement, PH ...) 4 / 27 Nathalie Villa-Vialaneix 5. Les donnes Production danimaux F2 avec des fac- teurs de variation gntique F0 : 16 (Pitrain) 28 (Synthtique) F1 : 17 62 F2 : 1200 animaux structurs par ligne de pre Prlvement de tissus (dont longissimus dorsi) Mesures phnotypiques (30) (force de cisaillement, PH ...) Donnes retenues : Une famille de 57 individus F2 (plus forte variabilit pour force de cisaillement et PH) ; transcri. 2 464 gnes. 4 / 27 Nathalie Villa-Vialaneix 6. Les donnes Premires extractions des donnes 1 Les donnes ont t normalises et les valeurs manquantes compltes ; 5 / 27 Nathalie Villa-Vialaneix 7. Les donnes Premires extractions des donnes 1 Les donnes ont t normalises et les valeurs manquantes compltes ; 2 Une nomenclature par dfaut pour les gnes (non valide prcisment) a t dnie sur la base de plusieurs types dannotations, en plus de la rfrence au spot ; 5 / 27 Nathalie Villa-Vialaneix 8. Les donnes Premires extractions des donnes 1 Les donnes ont t normalises et les valeurs manquantes compltes ; 2 Une nomenclature par dfaut pour les gnes (non valide prcisment) a t dnie sur la base de plusieurs types dannotations, en plus de la rfrence au spot ; 3 Les gnes rguls par un eQTL ont t extraits : 272 gnes sont rputs rguls par un eQTL ; 5 / 27 Nathalie Villa-Vialaneix 9. Les donnes Premires extractions des donnes 1 Les donnes ont t normalises et les valeurs manquantes compltes ; 2 Une nomenclature par dfaut pour les gnes (non valide prcisment) a t dnie sur la base de plusieurs types dannotations, en plus de la rfrence au spot ; 3 Les gnes rguls par un eQTL ont t extraits : 272 gnes sont rputs rguls par un eQTL ; 4 Les gnes diffrentiellement exprims pour le PH ont t extraits : 23 gnes sont ruputs diffrentiellement exprims pour le PH. 5 / 27 Nathalie Villa-Vialaneix 10. Les donnes Premires extractions des donnes 1 Les donnes ont t normalises et les valeurs manquantes compltes ; 2 Une nomenclature par dfaut pour les gnes (non valide prcisment) a t dnie sur la base de plusieurs types dannotations, en plus de la rfrence au spot ; 3 Les gnes rguls par un eQTL ont t extraits : 272 gnes sont rputs rguls par un eQTL ; 4 Les gnes diffrentiellement exprims pour le PH ont t extraits : 23 gnes sont ruputs diffrentiellement exprims pour le PH. Remarque : 2 gnes diffrentiellement exprims pour le PH sont rguls par un eQTL ; il sagit de D04-D07 (BX671434) et de N01-C04 (ZRANB1). 5 / 27 Nathalie Villa-Vialaneix 11. Principe gnral de construction dun graphe dinteractions Sommaire 1 Les donnes 2 Principe gnral de construction dun graphe dinteractions 3 Analyse du graphe dinteractions des gnes rguls par un eQTL Analyse descriptive Classication des sommets 4 Analyse de la corrlation avec le PH laide doutils de statistique spatiale 6 / 27 Nathalie Villa-Vialaneix 12. Principe gnral de construction dun graphe dinteractions Des gnes aux rseaux de gnes Intrt : Dtecter et analyser les rseaux de gnes impliqus dans une ou plusieurs fonctions biologiques. 7 / 27 Nathalie Villa-Vialaneix 13. Principe gnral de construction dun graphe dinteractions Des gnes aux rseaux de gnes Intrt : Dtecter et analyser les rseaux de gnes impliqus dans une ou plusieurs fonctions biologiques. Que modlise un rseau de gnes ? Sommets : Gnes Artes : Corrlation forte dans lexpression des deux gnes 7 / 27 Nathalie Villa-Vialaneix 14. Principe gnral de construction dun graphe dinteractions Corrlations, corrlations partielles Problme : Le calcul direct des corrlations entre deux gnes peut tre perturb par des relations communes indirectes qui ne sont pas rvlatrices dun phnomne biologique. 8 / 27 Nathalie Villa-Vialaneix 15. Principe gnral de construction dun graphe dinteractions Corrlations, corrlations partielles Problme : Le calcul direct des corrlations entre deux gnes peut tre perturb par des relations communes indirectes qui ne sont pas rvlatrices dun phnomne biologique. Solution courante : Modle graphique Gaussien H : La matrice dexpression des gnes, X, est issue dune distribution N(, ) ; Quantit dintrt : Les corrlations partielles, i.e., ij = Cor(Xi , Xj |(Xk )k i,j) ; 8 / 27 Nathalie Villa-Vialaneix 16. Principe gnral de construction dun graphe dinteractions Corrlations, corrlations partielles Problme : Le calcul direct des corrlations entre deux gnes peut tre perturb par des relations communes indirectes qui ne sont pas rvlatrices dun phnomne biologique. Solution courante : Modle graphique Gaussien H : La matrice dexpression des gnes, X, est issue dune distribution N(, ) ; Quantit dintrt : Les corrlations partielles, i.e., ij = Cor(Xi , Xj |(Xk )k i,j) ; Sous H, ij = wij wii wjj avec 1 = (wij)i,j. 8 / 27 Nathalie Villa-Vialaneix 17. Principe gnral de construction dun graphe dinteractions Corrlations, corrlations partielles Problme : Le calcul direct des corrlations entre deux gnes peut tre perturb par des relations communes indirectes qui ne sont pas rvlatrices dun phnomne biologique. Solution courante : Modle graphique Gaussien H : La matrice dexpression des gnes, X, est issue dune distribution N(, ) ; Quantit dintrt : Les corrlations partielles, i.e., ij = Cor(Xi , Xj |(Xk )k i,j) ; Sous H, ij = wij wii wjj avec 1 = (wij)i,j. Problme important : Estimation et inversion de ! 8 / 27 Nathalie Villa-Vialaneix 18. Principe gnral de construction dun graphe dinteractions Estimation des corrlations partielles [Schfer and Strimmer, 2005] Estimation des corrlations partielles par boostrap (package R GeneNet) : Rpter 1 Gnrer un chantillon bootstrap b dans les donnes initiales ; 2 Dterminer la variance empirique sur lchantillon boostrap, b ; 3 Calculer le pseudo-inverse de b , Wb puis b ; 9 / 27 Nathalie Villa-Vialaneix 19. Principe gnral de construction dun graphe dinteractions Estimation des corrlations partielles [Schfer and Strimmer, 2005] Estimation des corrlations partielles par boostrap (package R GeneNet) : Rpter 1 Gnrer un chantillon bootstrap b dans les donnes initiales ; 2 Dterminer la variance empirique sur lchantillon boostrap, b ; 3 Calculer le pseudo-inverse de b , Wb puis b ; Estimer par la moyenne des b . 9 / 27 Nathalie Villa-Vialaneix 20. Principe gnral de construction dun graphe dinteractions Estimation des corrlations partielles [Schfer and Strimmer, 2005] Estimation des corrlations partielles par boostrap (package R GeneNet) : Rpter 1 Gnrer un chantillon bootstrap b dans les donnes initiales ; 2 Dterminer la variance empirique sur lchantillon boostrap, b ; 3 Calculer le pseudo-inverse de b , Wb puis b ; Estimer par la moyenne des b . Combien dobservations pour estimer correctement ? 9 / 27 Nathalie Villa-Vialaneix 21. Principe gnral de construction dun graphe dinteractions Mise en uvre de la mthode La mthode a t mise en uvre pour dnir trois graphes : graphe dinteractions des gnes rguls par un eQTL (272 sommets) ; graphe dinteractions des gnes diffrentiellement exprims pour le PH (23 sommets) ; graphe dinteractions des gnes rguls par un eQTL ou diffrentiellement exprims pour le PH (293 sommets). 10 / 27 Nathalie Villa-Vialaneix 22. Principe gnral de construction dun graphe dinteractions Mise en uvre de la mthode La mthode a t mise en uvre pour dnir trois graphes : graphe dinteractions des gnes rguls par un eQTL (272 sommets) ; graphe dinteractions des gnes diffrentiellement exprims pour le PH (23 sommets) ; graphe dinteractions des gnes rguls par un eQTL ou diffrentiellement exprims pour le PH (293 sommets). Une procdure de bootstrap (4 000 rptitions dchantillons bootstrap de 20 cochons) a t programme pour estimer les corrlations partielles (fonction ggm.estimate du package GeneNet). 10 / 27 Nathalie Villa-Vialaneix 23. Principe gnral de construction dun graphe dinteractions Mise en uvre de la mthode La mthode a t mise en uvre pour dnir trois graphes : graphe dinteractions des gnes rguls par un eQTL (272 sommets) ; graphe dinteractions des gnes diffrentiellement exprims pour le PH (23 sommets) ; graphe dinteractions des gnes rguls par un eQTL ou diffrentiellement exprims pour le PH (293 sommets). Une procdure de bootstrap (4 000 rptitions dchantillons bootstrap de 20 cochons) a t programme pour estimer les corrlations partielles (fonction ggm.estimate du package GeneNet). Un graphe dinteractions est construit dans lequel les artes sont les corrlations partielles signicatives (test de signicativit de la fonction ggm.test.edges, bas sur une approche baysienne). 10 / 27 Nathalie Villa-Vialaneix 24. Analyse du graphe dinteractions des gnes rguls par un eQTL Sommaire 1 Les donnes 2 Principe gnral de construction dun graphe dinteractions 3 Analyse du graphe dinteractions des gnes rguls par un eQTL Analyse descriptive Classication des sommets 4 Analyse de la corrlation avec le PH laide doutils de