Résumé 265 :
Partitionnement optimal et élagage fonctionnel pour la détection de ruptures multiples. Application à des données d'Hybridation Génomique Comparative (CGH).
Maidstone, Robert ; Rigaill, Guillem ; Fearnhead, Paul
URGV INRA/UEVE
Nous nous intéressons à la détection de ruptures multiples dans un signal de taille $n$ corrompu par un bruit gaussien. Nous cherchons à identifier les ruptures qui maximisent la log-vraisemblance ou minimisent l'erreur quadratique. Nous illustrons ce problème sur des données d'hybridation génomique comparative où $n$ est de l'ordre du million.
Nous présentons un algorithme, fpop, intégrant des techniques d'élagage fonctionnel à l'algorithme de partitionnement optimal. Cet algorithme est exact et rapide.
Nous démontrons que élagage opéré par fpop est au moins aussi efficace que celui de deux algorithmes récemment proposés PELT et pDPA. En pratique, sur des données simulées et réelles, nous montrons que fpop est plus rapide que PELT et pDPA.