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Presentation 2 Amélie/Greg

Presentation 2 Amélie/Greg. Juillet 2007. Les 3 objectifs du projet. Comparaison de 3 sources d’annotations génomiques. Comparaison de données d’expression de micro-array (humain versus humain) Comparaison de données d’expression de micro-array ( humain versus rat). ANNOTATION. AFFY. BIOC.

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Presentation Transcript

  1. Presentation 2 Amélie/Greg Juillet 2007

  2. Les 3 objectifs du projet • Comparaison de 3 sources d’annotations génomiques. • Comparaison de données d’expression de micro-array (humain versus humain) • Comparaison de données d’expression de micro-array ( humain versus rat)

  3. ANNOTATION AFFY BIOC RESN Pipeline ANALYSE EXPERIENCE MICROARRAY CUFI/NULI ZABNER WRIGHT NULI DMNQ AT2 TNF NORKINA KAUR

  4. Comparaison de données d’expression de micro-array (humain versus humain) • Problématique: CFTR -/- chez l’humain • 2 expériences: Cufi/Nuli (Berthiaume) et CF/nonCF (Zabner).

  5. Quelques résultats de comparaisons

  6. Comparaison de données d’expression de micro-array ( humain versus rat) • Problématique: analyse du stress oxidative dans des cellules pulmonaires ( 2 types differents) chez le rat et l’humain • 2 experiences: Humain = NULI+DMNQ Rat = AT2 + TNF

  7. Quelques résultats de comparaisons…selon les Gene Symbol GeneSymbol_rat = Gene Symbol_humain Ici , on suppose une orthologie probable

  8. Quelques résultats de comparaisons…selon le fichier d’orthologie d’Affymetrix Id_probeset_rat => Fichier orthologie AFFX Rat230.2/Humain HGU133 <=Id_probeset_humain Ici , on suppose une orthologie probable à partir des séquences des probesets

  9. Problemes • Methode statistique trop standardisée? Rejet de certaines experiences…tester d’autres methodes.. • Gestion de l’orthologie pas encore au point….verification par Blast • Filtration des resultats (doublons suite a des interrogations croisées)…mot clé: DISTINCT, UNIQUE.

  10. Extension • Insertion d’une dizaine d’experience en plus. • Usage d’autre approche statistique pour faire l’analyse en amont (cybert T, AffyPLM, SAM). Standardiser le systeme • Automatiser les scripts d’analyse SQL pour produire de l’analyse. • 2007/2008: exploitation des resultats produits, reajustements des critéres statistiques utilisés.

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