La technologie des puces ? ADN a ouvert une nouvelle ?re dans le domaine de la classification mol?culaire. Cependant, l'interpr?tation des donn?es d'expression g?n?tique reste un probl?me difficile en raison de leur nature inn?e de "haute dimension et faible taille d'?chantillon". En outre, ces donn?es sont souvent submerg?es, surajout?es et confondues par la complexit? de l'analyse des donn?es. Une petite taille d'?chantillon et un grand nombre de variables ? analyser ont pos? des d?fis importants lors de l'analyse des donn?es, principalement dans l'apprentissage de la structure du r?seau. De plus, la capacit? d'?tudier les interactions entre les g?nes qui forment la croissance des tumeurs pose de grandes difficult?s aux chercheurs en biologie computationnelle, car les g?nes ne fonctionnent pas seuls mais impliquent des interactions complexes. Cet ouvrage vise ? proposer un mod?le dynamique bas? sur un r?seau bay?sien afin d'identifier la signature des g?nes ? partir d'un profil d'expression g?n?tique ? grande ?chelle. Le mod?le dynamique bas? sur les r?seaux bay?siens tente de d?couvrir la r?gulation des g?nes qui conduit ? la progression du cancer du sein.
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