Prédire la transcription à partir des séquences génomiques - Martin, David; Ghattas, Badih; Thieffry, Denis (M/S : médecine sciences)

(untitled) (SRMS: Société de la revue médecine/sciences, 2004)
Les développements technologiques récents ont grandement facilité et accéléré l’obtention des séquences nucléiques à l’échelle génomique. À partir de ces séquences, les bio-informaticiens tentent de délimiter les régions fonctionnelles, y compris bien sûr les gènes, mais aussi les motifs et les conditions qui contrôlent leur expression. Dans un article récemment publié dans Cell, M.A. Beer et S. Tavazoie combinent une méthode de classification (clustering) de données de transcriptome (puces à ADN), un logiciel de découverte de motifs cis-régulateurs, ainsi qu’une méthode d’apprentissage probabiliste pour inférer des règles susceptibles de rendre compte des profils d’expression transcriptionnelle observés.