8 Avril, 2005 Zhu, Xiao Agglomération (Clustering) hiérarchique – Application dans l’analyse de l’expression génique.

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1 8 Avril, 2005 Zhu, Xiao Agglomération (Clustering) hiérarchique – Application dans l’analyse de l’expression génique

2 Information via Microarray Comment interpréter un profil d’expression? Question: Quels sont les gènes de fonctions similaires?

3 Le Clustering Hiérarchique 1.Établir N clusters pour les N éléments 2.(a) Retrouver deux éléments de similarité maximale (moindre distance) et (b) fusionner ces deux élément pour former un seul cluster 3.Calculer la distance entre le nouveau cluster et le reste Simple Linkage : Complete Linkage : Average Linkage : 4.Répéter 2-3 jusqu’à ce que tous les éléments sont joints sous un seul cluster Regroupement hiérarchique des éléments similaires

4 Le Clustering Hiérarchique 1.Établir N clusters pour les N éléments Exemple de villes Italiennes BAFIMINARMTO BA0662877255412996 FI-0295468268400 MI--0754564138 NA---0219869 RM----0669 TO-----0 http://www.elet.polimi.it/upload/matteucc/Clustering/tutorial_html/hierarchical.html

5 Le Clustering Hiérarchique 2.(a) Retrouver deux éléments de similarité maximale (b) Fusionner Exemple de villes Italiennes BAFIMINARMTO BA0662877255412996 FI-0295468268400 MI--0754564138 NA---0219869 RM----0669 TO-----0 http://www.elet.polimi.it/upload/matteucc/Clustering/tutorial_html/hierarchical.html

6 Le Clustering Hiérarchique 3.Calculer la distance entre le nouveau cluster, ici MI/TO, et le reste Exemple de villes Italiennes http://www.elet.polimi.it/upload/matteucc/Clustering/tutorial_html/hierarchical.html BAFIMI/TONARM BA0662877255412 FI-0295468268 MI/TO--0754564 NA---0219 RM---2190 D(MI/TO,NA) = min ((MI,NA), (TO,NA)) = min (754, 869) D(MI/TO,RM) = min ((MI,RM), (TO,RM)) = min (564, 669)

7 Le Clustering Hiérarchique Après 4 itérations Exemple de villes Italiennes http://www.elet.polimi.it/upload/matteucc/Clustering/tutorial_html/hierarchical.html BA/FI/NA/RMMI/TO BA/FI/NA/RM0295 MI/TO-0 BA NA RM FI MI TO

8 Retour sur le microarray Eisen et al. (1998) PNAS 95:14863-14868 Expression de 8600 gènes humains pour l’étude de croissance cellulaire Question: Quelles sont les gènes de fonctions similaires (Eisen et al.) –Construire une matrice de similarité (distance) –Chercher et fusionner une paire de gènes les plus similaires –Mettre à jour la table de PD (average linkage) –Répéter n-1 fois 0 24hrs

9 Microarray Eisen et al. (1998) PNAS 95:14863-14868 Construire une matrice de similarité (matrice de distances) contenant tout les gènes –Score de similarité pour les N échatillons avec Z i = intensité (en log) du gène Z sous condition i 0 i

10 Microarray Eisen et al. (1998) PNAS 95:14863-14868 Dendrogramme regroupant tous les gènes sous forme d’arbre Les gènes clustérisé plus tôt dans l’algorithme sont placés plus proches Regroupement des gènes ayant un profil d’expression similaire sous différentes conditions Corrélation entre la régulation et la fonction Yeast Analysis Control

11 Performance Eisen et al. (1998) PNAS 95:14863-14868 Mémoire –PD: O(n 2 /2) = O(n 2 ) Calculs –Recherche de minimum: O(n 2 +∑(n-i)) = O(n 2 ) –Calcul de distances: O(n 2 +∑(n-i)) = O(n 2 ) –Total: O(n 2 )

12 Lecture Supplémentaire Comprehensive Identification of Cell Cycle–regulated Genes of the Yeast Saccharomyces cerevisiae by Microarray Hybridization Paul T. Spellman, Gavin Sherlock, Michael Q. Zhang, Vishwanath R. Iyer, Kirk Anders, Michael B. Eisen, Patrick O. Brown, David Botstein, and Bruce Futcher Mol Biol Cell. 1998 December; 9(12): 3273–3297. The Transcriptional Program in the Response of Human Fibroblasts to Serum Vishwanath R. Iyer, Michael B. Eisen, Douglas T. Ross, Greg Schuler, Troy Moore, Jeffrey C. F. Lee, Jeffrey M. Trent, Louis M. Staudt, James Hudson Jr., Mark S. Boguski, Deval Lashkari, Dari Shalon, David Botstein, Patrick O. Brown * Science, Vol 283, Issue 5398, 83-87, 1 January 1999