Approches évolutionnaires pour la reconstruction de réseaux de régulation génétique par apprentissage de réseaux bayésiens, Learning bayesian networks

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Sous la direction de Florence D'Alché-Buc Thèse soutenue le 24 septembre 2008: Evry-Val d'Essonne De nombreuses fonctions cellulaires sont réalisées grâce à l'interaction coordonnée de plusieurs gènes. Identifier le graphe de ces interactions, appelé réseau de régulation génétique, à partir de données d'expression de gènes est l'un des objectifs majeurs de la biologie des systèmes. Dans cette thèse, nous abordons ce problème en choisissant de modéliser les relations entre gènes par un réseau bayésien. Se pose alors la question de l'apprentissage de la structure de ce type de modèle à partir de données qui sont en général peu nombreuses. Pour résoudre ce problème, nous recherchons parmi tous les modèles possibles le modèle le plus simple, expliquant le mieux les données. Pour cela, nous introduisons et étudions différents types d'algorithmes génétiques permettant d'explorer l'espace des modèles. Nous nous intéressons plus particulièrement aux méthodes de spéciation. ces dernières, en favorisant la diversité des solutions candidates considérées, empêchent l'algorithme de converger trop rapidement vers des optima locaux. Ces algorithmes génétiques sont comparés avec différentes méthodes d'apprentissage de structure de réseaux bayésiens, classiquement utilisées dans la littérature. Nous mettons ainsi en avant la pertinence des approches evolutionnaires pour l'apprentissage de ces graphes d'interactions. Enfin, nous les comparons à une classe alternative d'algorithmes évolutionnaires qui s'avère particulièrement prometteuse : les algorithmes à estimation de distribution. Tous ces algorithmes sont testés et comparés sur un modèle du réseau de régulation de l'insuline de 35 noeuds dont nous tirons des jeux de données synthétiques de taille modeste. -Algorithmes génétiques Inferring gene regulatory networks from data requires the development of algorithms devoted to structure extraction. When only static data are available, gene interactions may be modelled by a bayesian ne

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