Équipe Réseaux et Évolution

(resp. C. Matias)

Description

Réseaux biologiques. Les processus biologiques résultent d'interactions complexes entre les molécules de la vie, telles les protéines, l'ADN, et l'ARN. Une fois la structure de ces molécules complexes identifiée, la compréhension des systèmes biologiques passe par la détermination et l'étude de leur interactions.
De nombreuses situations biologiques peuvent être représentées sous forme de réseaux :

  • les interactions protéines/protéines,
  • les relations de régulation,
  • les voies métaboliques,
  • …

Les propriétés des réseaux biologiques (tous les noeuds sont proches les uns des autres, présence de noeuds rares qui possèdent énormément d'interactions…) sont communes à d'autres types de réseaux complexes, tels les réseaux sociaux ou le réseau internet.

Nous nous intéressons plus particulièrement à l'inférence de réseaux de co-expression de gènes (à partir de données transcriptomiques) et à l'analyse statistique de réseaux biologiques (motifs, classification des noeuds, etc).

Évolution. Les avancées des techniques de séquençage à large échelle permettent désormais de comparer des génomes en entier. On a ainsi accès pour les espèces concernées au catalogue complet des familles de gènes (aux erreurs de prédiction près).

L'étude de la répartition entre génomes (ou à l'intérieur d'un même génome) de ces différentes familles de gènes qui dérivent d'un même ancêtre commun (par spéciation ou duplication) permet de comprendre (ou d'essayer de résoudre) les mécanismes d'évolution des génomes et forme le champ disciplinaire de la génomique évolutive.

Nous nous intéressons plus particulièrement aux domaines suivants:

  • détermination et évolution des familles de gènes,
  • évolution des gènes au sein des voies anaboliques et cataboliques chez les bactéries,
  • évolution des génomes des HIV/SIV,
  • évolution et organisation des gènes répétés dans les génomes,
  • classification et caractérisation des éléments transposables.

Approches intégratives. Les problèmes de génomique évolutive peuvent être revisités par des approches de biologie intégrative, où des données de type hétérogène sont combinées afin d'obtenir une meilleure description des processus sous-jacents. Nous explorons actuellement par exemple le thème des réseaux de gènes dupliqués et leur évolution.

Collaborations académiques

E. Corel, IMG (Universität Göttingen) ; M. Nadal, IGM (Université Paris Sud) ; F. Pitschi PICB (Shangaï) ; E. Allman et J. Rhodes, Fairbanks University (Alaska) ; S. Lèbre, LSIIT (Université de Strasbourg) ; G. Lelandais, DSIMB (Université Paris 7) ; M.F. Sagot, Bamboo, F. Picard, V. Miele, E. Lerat LBBE (Université Lyon I) ; M.A. Dillies, Institut Pasteur ; A. Paris, Met@Risk (INRA) ; B. Chalhoub, URGV ; K. Hanada, Riken Plant Science Center, Japan ; Geoff McLachlan, University of Queensland (Brisbane)

Collaboration industrielles

Exalead, TcLand

Publications

Restrict to author: Restrict to theme:

List of publications from Networks & Evolution ordered by year
to appear 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002
to appear
Journal article
  • Sparsity with sign-coherent groups of variables via the cooperative-Lasso
    Chiquet, J. and Grandvalet, Y. and Charbonnier, C.
    The Annals of Applied Statistics
    http://arxiv.org/abs/1103.2697
2012
Journal article
2011
Journal article
Thesis
  • De l'art de résumer pour tenter de comprendre en génomique évolutive
    Devauchelle, C.
    Habilitation à diriger des recherches, Université d'Évry val d'Essonne   
  • De la nécessité de maîtriser les théories de l'évolution les plus récentes pour être en mesure de proposer des modèles vraisemblables d'évolution des architectures modulaires des protéines
    Brézellec, P.
    Habilitation à diriger des recherches, Université de Versailles Saint Quentin   
  • Etude structurelle des réseaux : modèles aléatoires, motifs et cycles
    Birmelé, E.
    Habilitation à diriger des recherches, Université d'Évry val d'Essonne   
Seminar and communication
Article without referee
2010
Journal article
  • Automatic detection of anchor points for multiple sequence alignment
    Pitschi, F. and Devauchelle, C. and Corel, E.
    BMC Bioinformatics Vol. 11 pp. 445
    http://dx.doi.org/10.1186/1471-2105-11-445
  • Clustering based on random graph model embedding vertex features
    Zanghi, H. and Volant, S. and Ambroise, C.
    Pattern Recognition Letters Vol. 31 No. 9 pp. 830-836
  • Should We Abandon the t-Test in the Analysis of Gene Expression Microarray Data: A Comparison of Variance Modeling Strategies
    Jeanmougin, M. and de Reynies, A. and Marisa, L. and Paccard, C. and Nuel, G. and Guedj, M.
    PLoS ONE Vol. 5 No. 9 pp. e12336
    http://dx.doi.org/10.1371%2Fjournal.pone.0012336
  • Strategies for Online Inference of Network Mixture
    Zanghi, H. and Picard, F. and Miele, V. and Ambroise, C.
    Annals of Applied Statistics Vol. 4 No. 2 pp. 687-714
    http://arxiv.org/abs/0910.2034
  • Weighted-Lasso for Structured Network Inference from Time Course Data
    Charbonnier, C. and Chiquet, J. and Ambroise, C.
    Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology Vol. 9 No. 1
    http://www.bepress.com/sagmb/vol9/iss1/art15
In proceedings
  • Enumerating chemical organisations in consistent metabolic networks: Complexity and algorithms.
    Milreu, P. and Acuna, V. and Birmelé, E. and Crescenzi, P. and Marchetti-Spaccamela, A. and Sagot, M.-F. and Stougie, L. and Lacroix, V.
    WABI'2010 Vol. 6293 No. 226-237
  • Weighted-Lasso for Structured Network Inference for Time-Course data
    Charbonnier, C.
    JOBIM pp. 25-26
    Chiquet, J. and Ambroise, C.
    http://www.jobim2010.fr/sites/default/files/actes_jobim_2010.pdf
Thesis
  • Approches modèles pour la structuration du Web vu comme un graphe
    Zanghi, H.
    Thèse de doctorat, Université d'Évry val d'Essonne   
  • Modèles de graphes aléatoires à structure cachée pour l'analyse des réseaux
    Latouche, P.
    Thèse de doctorat, Université d'Évry val d'Essonne   
Seminar and communication
  • A comprehensive study of treatment response in basal breast cancer combining network inference and pathway analysis - Cambridge
    Jeanmougin, M. and Guedj, M. and Ambroise, C.
    Cancer Bioinformatics Workshop
2009
Journal article
In proceedings
  • A latent logistic model to uncover overlapping clusters in networks
    Latouche, P. and Birmelé, E. and Ambroise, C.
    Sociétée française consacrée à l'intelligence artificielle (AFIA). Atelier apprentissage et graphes pour les systèmes complexes. Hammamet (Tunisia)
  • Uncovering overlapping clusters in biological networks
    Latouche, P. and Birmelé, E. and Ambroise, C.
    Journées ouvertes en biologie, informatique et mathématiques (Jobim). Nantes
Invited conference
  • A latent logistic model to uncover overlapping clusters in networks
    Latouche, P. and Birmelé, E. and Ambroise, C.
    Sociétée française de classification. Grenoble
  • Overlapping stochastic block models
    Latouche, P. and Birmelé, E. and Ambroise, C.
    European meeting of statistician. Toulouse
Book chapter
2008
Journal article
  • A mixture model for random graphs
    Daudin, J.-J. and Picard, F. and Robin, S.
    Statist. Comput. Vol. 18 No. 2
  • Fast Online Graph Clustering via Erdös Renyi Mixture
    Zanghi, H. and Ambroise, C. and Miele, V.
    Pattern Recognition Vol. 41 No. 12 pp. 3592--3599
  • Identification of functional modules based on transcriptional regulation structure
    Birmelé, E. and Elati, M. and Rouveirol, C. and Ambroise, C.
    BMC Proceedings Vol. 2 No. (Suppl 4):S4
Invited conference
  • Analyse de structures dans les réseaux
    Latouche, P. and Birmelé, E.
    journées MAS (modélisation aléatoire et statistique). Rennes
Thesis
  • Statistique asymptotique dans des modèles à variables latentes
    Matias, C.
    Habilitation à diriger des recherches, Université d'Évry val d'Essonne   
2007
Journal article
  • Comparing sequences without alignments: application to HIV/SIV subtyping
    Didier, G. and Debomy, L. and Pupin, M. and Zhang, M. and Grossmann, A. and Devauchelle, C. and Laprevotte, I.
    BMC Bioinformatics Vol. 8 pp. 1
  • Genomics of glycopeptidolipid biosynthesis in Mycobacterium abscessus and M. chelonae
    Ripoll, F. and Deshayes, C. and Pasek, S. and and Risler, J.L. and and Reyrat, J.M.
    BMC Genomics Vol. 8 pp. 114-
  • Recombination: an underappreciated factor in the evolution of plant genomes.
    Gaut, B.S. and Wright, S.I. and Rizzon, C. and Dvorak, J. and Anderson, L.K.
    Nat Rev Genet. Vol. 8 pp. 77-84
In proceedings
  • Assessing the exceptionality of network motifs
    Picard, F. and Daudin, J.-J. and Koskas, M. and Schbath, S. and Robin, S.
    Jobim 2007
  • Joint segmentation of multivariate Gaussian processes using mixed linear models
    Lebarbier, E. and Picard, F. and Bundiska, E. and Robin, S.
    ASMDA 2007
  • Local Similarities and Clustering of Biological Sequences
    Corel, E. and El Feghali, R. and Gérardin, F. and Hoebeke, M. and Nadal, M. and Louis, A. and Laprevotte, I. and Grossmann, A. and Devauchelle, C.
    Actes de JOBIM 2007 pp. 69-71
  • Local Similarities and Clustering of Biological Sequences : New Insights from N-local Decoding
    Corel, E. and El Feghali, R. and Gérardin, F. and Hoebeke, M. and Nadal, M. and Grossmann, A. and Devauchelle, C.
    The First International Symposium on Optimization and Systems Biology (OSB 2007) Vol. Lecture Notes in Operations Research No. 7 pp. 189-195
    http://www.aporc.org/LNOR/7/OSB2007F22.pdf
Thesis
  • Analyse de processus stochastiques pour la génomique : étude du modèle MTD et inférence de réseaux bayésiens dynamiques.
    Lèbre, S.
    Thèse de doctorat, Université d'Évry val d'Essonne   
  • Outils et méthodes pour la classification pyramidale des données biologiques
    Vescovo, L.
    Thèse de doctorat, Université d'Évry val d'Essonne   
Seminar and communication
  • Algorithmes EM online pour la déctection de communautés dans un graphe
    Ambroise, C. and Zanghi, H.
    SSB workgroup
  • Fast Online Graph Clustering via Erdös-Rényi Mixture
    Zanghi, H. and Ambroise, C.
    ASMDA, Chania, Crete, Greece
2006
Journal article
  • AGMIAL: implementing an annotation strategy for prokaryote genomes as a distributed system
    Bryson, K. and Loux, V. and Bossy, R. and Nicolas, P. and Chaillou, S. and van de Guchte, M. and Penaud, S. and Maguin, E. and Hoebeke, M. and Bessières, P. and Gibrat, J.-F.
    Nucleic Acids Research Vol. 34 No. 12 pp. 3533 - 3545
  • DomainSieve: a protein domain-based screen that led to the identification of dam-associated genes with potential link to DNA maintenance
    Brézellec, P. and Hoebeke, M. and Hiet, M.-S. and Pasek, S. and Ferat, J.-L.
    Bioinformatics Vol. 22 No. 16 pp. 1935 - 1941
  • Gene fusion/fission is a major contributor to evolution of multi-domain bacterial proteins
    Pasek, S. and Risler, J.L. and Brézellec, P.
    Bioinformatics Vol. 22 No. 1418-1423
  • Local decoding of sequences and alignment-free comparison
    Didier, G. and Laprevotte, I. and Pupin, M. and Hénaut, A.
    Journal of Computational Biology Vol. 13 No. 8 pp. 1465-1476
  • Networks motifs: mean and variance for the count
    Matias, C. and Schbath, S. and Birmelé, E. and Daudin, J.-J. and Robin, S.
    REVSTAT Vol. 4 No. 1 pp. 31-51
    http://www.ine.pt/revstat/pdf/rs060102.pdf
  • Parameter estimation in pair hidden Markov models
    Arribas-Gil, A. and Gassiat, E. and Matias, C.
    Scandinavian Journal of Statistics Vol. 33 No. 4 pp. 651-671
    http://www.blackwell-synergy.com/doi/abs/10.1111/j.1467-9469.2006.00513.x
  • Selection bias in working with the top genes in supervised classification of tissue samples
    Zhu, X. and Ambroise, C. and McLachlan, G.J.
    Statistical Methodology Vol. 3 pp. 29-41
  • Striking similarities in the genomic distribution of tandemly arrayed genes in Arabidopsis and rice.
    Rizzon, C. and Ponger, L. and Gaut, B.S.
    PLoS Comput Biol. Vol. 2 No. 9 pp. e115
  • The role of domain redundancy in genetic robustness against null mutations
    Pasek, S. and Risler, J.L. and Brézellec, P.
    J. Mol. Biol. Vol. 362 pp. 184-191
  • Uneven distribution of expressed sequence tag loci on maize pachytene chromosomes.
    Anderson, L.K. and Lai, A. and Stack, S.M. and Rizzon, C. and Gaut, B.S.
    Genome Res. Vol. 16 pp. 115-22
In proceedings
  • Assessing the exceptionality of network motifs
    Picard, F. and Daudin, J.-J. and Schbath, S. and Robin, S.
    Réseaux d'interactions : analyse, modélisation et simulation (RIAMS)
  • Uncovering structure in biological networks
    Daudin, J.-J. and Lacroix, V. and Picard, F. and Robin, S. and Sagot, M.-F.
    JOBIM 2006
  • Uncovering structure in biological networks
    Mariadassou, M. and Daudin, J.J. and Lacroix, V. and Miele, V. and Picard, F. and Robin, S. and Sagot, M.F.
    Proceedings of RIAMS
2005
Journal article
  • Integer linear programming as a tool for constructing trees from quartet data
    Weyer-Menkoff, J. and Devauchelle, C. and Grossmann, A. and Grunewald, S.
    Comput Biol Chem Vol. 29 No. 3 pp. {196-203
2004
Book
2003
Journal article
  • Patterns of selection against transposons inferred from the distribution of Tc1, Tc3, and Tc5 insertions in the mut-7 line of the nematode Caenorhabditis elegans.
    Rizzon, C. and Martin, E. and Marais, G. and Duret, L. and Ségalat, L. and Biémont, C.
    Genetics Vol. 165 pp. 1127-1135
  • Sequence divergence within transposable element families in the Drosophila melanogaster genome.
    Lerat, E. and Rizzon, C. and Biémont, C.
    Genome Res. Vol. 13 pp. 1889-96
2002
Journal article
  • Recombination rate and the distribution of transposable elements in the Drosophila melanogaster genome.
    Rizzon, C. and Marais, G. and Gouy, M. and Biémont, C.
    Genome Res. Vol. 12 pp. 400-407
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