ern recognition in gene expression proles using Potts models

A. CHERNOMORETZ

Congreso; 95 Reunión de la Asociaci on de Física Argentina; 2010

Asociaci on de Física Argentina


Desde hace una década es posible relevar el estado de activación de miles de genesde una célula de manera simultánea utilizando la tecnología de micropastillas deADN. Esto supuso un cambio cualitativo en la manera de interrogar a una célula paraexplorar las bases moleculares de su comportamiento. Un experimento típico de chipsde ADN produce una enorme cantidad de información, por lo que técnicas deagrupamiento, o clustering, son tipicamente utilizadas para identificar patrones deexpresión comunes con miras a identificar genes vinculados funcionalmente. 
En esta charla pesentaré un abordaje a este problema basado en una variante de unatécnica de detección de correlaciones llamada Super Paramagnetic Clustering (SPC).El algoritmo SPC mapea el problema original a un sistema ferromagnéticoinhomogéneo, en el cual la estructura de clusters buscada surge a partir del análisisde correlaciones entre spines. El nuevo algoritmo busca incorporar al proceso deidentificación de grupos de genes que se coexpresan, información biológica sobre lafunción asociada a los mismos. Esto lleva a pensar en una tecnica de clustering quetrabaje en un espacio ´mixto´ - de distancias de expresión y distancias biológicas - conel objeto de obtener grupos de genes con perfiles de expresión similares y, al mismotiempo, coherentes desde el punto de vista biológico