Résumé 92 :
Segmentation bidimensionnelle pour la détection de domaines dans les données HiC
Delattre, Maud ; Lévy-Leduc, Céline ; Mary-Huard, Tristan ; Robin, Stéphane
AgroParisTech
Les données HiC mesurent le degré d'interaction physique entre différentes positions chromosomiques. Ces données se présentent sous la forme de matrices où les zones de forte interaction dans le génome forment des blocs diagonaux de valeurs homogènes. Notre objectif est de retrouver les positions (ruptures) délimitant ces blocs. Nous formulons cet objectif sous la forme d'un problème d'estimation de ruptures (segmentation) bidimensionnel. Nous proposons d'estimer les ruptures par maximum de vraisemblance et de réaliser l'inférence au moyen d'un algorithme de programmation dynamique. Nous validons cette méthodologie sur des données simulées et proposons une application sur données réelles.