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Clustering

Clustering des données

Ces analyses permettent de rechercher des corrélations entre échantillons afin de lhierarchicales grouper selon différents critères et de caractériser les signatures moléculaires permettant de distinguer ces différents groupes. Ces analyses peuvent être réalisées de manière supervisée (à partir de critères prédéfinis) ou non supervisée (classement sans à priori) à partir de données issues du transcriptome, de génotype ou d'épigénome. Ces analyses sont utiles par exemple pour la classification de tissus tumoraux selon leur grade, pour la classification d’individus en fonction de la réponse à des drogues etc. Ces analyses sont également utiles dans les études de cinétiques afin de regrouper les gènes selon le comportement de leur expression au cours du temps (co-régulation, expression offset).