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- W565192511 abstract "L’effet des polysaccharides sur l’interaction HGF-MET est etudie a l’aide d’un plan d’experience comportant plusieurs puces a proteines sous differentes conditions d’experimentation. Le but de l’analyse est la selection des meilleurs polysaccharides inhibiteurs de l’interaction HGF-MET. D’un point de vue statistique c’est un probleme de classification. Le traitement informatique et statistique des biopuces obtenues necessite la mise en place de la plateforme PASE avec des plug-ins d’analyse statistique pour ce type de donnees. La principale caracteristique statistique de ces donnees est le caractere de repetition : l’experience est repetee sur 5 puces et les polysaccharides, au sein d’une meme puce, sont repliques 3 fois. On n’est donc plus dans le cas classique des donnees independantes globalement, mais de celui d’une independance seulement au niveau intersujets et intrasujet. Nous proposons les modeles mixtes pour la normalisation des donnees et la representation des sujets par la fonction de repartition empirique. L’utilisation de la statistique de Kolmogorov-Smirnov apparait naturelle dans ce contexte et nous etudions son comportement dans les algorithmes de classification de type nuees dynamique et hierarchique. Le choix du nombre de classes ainsi que du nombre de repetitions necessaires pour une classification robuste sont traites en detail. L’efficacite de cette methodologie est mesuree sur des simulations et appliquee aux donnees HGF-MET. Les resultats obtenus ont aide au choix des meilleurs polysaccharides dans les essais effectues par les biologistes et les chimistes de l’Institut de Biologie de Lille. Certains de ces resultats ont aussi conforte l’intuition des ces chercheurs. Les scripts R implementant cette methodologie sont integres a la plateforme PASE. L’utilisation de l’analyse des donnees fonctionnelles sur ce type de donnees fait partie des perspectives immediates de ce travail." @default.
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