Évaluation des méthodes d’inférence de réseaux de gènes sur le réseau connu et reconstruit de Bacillus subtilis

Résumé : Les méthodes d’inférence des réseaux de régulation de gènes (GRN) visent à identifier les régulations entre gènes à partir de données expérimentales. Cependant, la plupart des évaluations se basent sur des données simulées ou partielles. Dans cette étude, nous avons évalué plusieurs méthodes d’inférence sur un réseau biologique de Bacillus subtilis, intégrant les régulations génétiques et métaboliques connues à ce jour. Nous avons testé différentes familles de méthodes et mesuré leur capacité à prédire des régulations à l’échelle du génome avec ou sans connaissances a priori. Les résultats révèlent que ces méthodes peinent à reconstruire un réseau réaliste, notamment à l’échelle génomique et pour les régulations impliquant des effecteurs métaboliques.