132 Mardi 30 mai • Tuesday, May 30, 15:15–16:45or impossible. Non<strong>et</strong>heless, it is often desirable to possible. Néanmoins, il est souvent souhaitable d’obtenirobtain insight into such data by associating each une compréhension de telles données en associant chaqueobject (record) with a point in some abstract fea- obj<strong>et</strong> à un point dans un espace de caractéristiques abstraitture space – for visualization purposes this space is – à des fins de visualisation, c<strong>et</strong> espace est souvent à deuxoften two or three dimensional. We present an al- ou trois dimensions. Nous présentons un algorithme pour vigorithmfor visualizing such similarity data, which sualiser de telles données de similarité, fournissant une foncdeliversan embedding of each object such that tion de chaque obj<strong>et</strong> de façon à ce que des obj<strong>et</strong>s similairessimilar objects are always closer in the embedding soient toujours plus rapprochés dans l’espace d’arrivée quespace than dissimilar ones. Many such mappings des obj<strong>et</strong>s dissimilaires. Plusieurs transformations de ce typemay exist, and our m<strong>et</strong>hod selects amongst them existent, <strong>et</strong> notre méthode sélectionne celle où la distanc<strong>et</strong>he one in which the mean distance b<strong>et</strong>ween em- moyenne entre les points transformés est la plus grande posbeddedpoints is as large as possible. This has the sible. Ceci a pour eff<strong>et</strong> d’étirer la transformation <strong>et</strong> favoriseeffect of str<strong>et</strong>ching the mapping and, interestingly, les fonctions à faible dimension effective.favoring embeddings with low effective dimension- Nous étudions les variantes paramétrique <strong>et</strong> non paraméality.trique <strong>du</strong> problème, <strong>et</strong> montrons que nous obtenons toujoursWe study both the param<strong>et</strong>ric and non-param<strong>et</strong>ric des programmes semi-définis convexes. Dans le cas non pavariantsof the problem, showing that they both ramétrique, des points en entrée peuvent être transformés enresult in convex Semidefinite Programs (SDP). In n’importe quel point dans l’espace, alors que le cas paraméthenon-param<strong>et</strong>ric version, input points may be trique présuppose que la transformation est donnée par unemapped to any point in space, whereas the para- certaine fonction (par exemple, une transformation linéairem<strong>et</strong>ric version assumes that the mapping is given ou à noyau) des entrées. Ceci nous perm<strong>et</strong> de généraliser laby some function (e.g. a linear or kernel map- transformation à des points non utilisés lors de la procé<strong>du</strong>reping) of the input. This allows us to generalize d’entraînement.the embedding to points not used in the trainingproce<strong>du</strong>re.[MS-146]Robustness in Data MiningRobustesse en forage de donnéesDavid BANKS, Duke UniversityRobustness is a long-standing issue in data mining,and people have developed a number of strate-La robustesse est une question importante en exploration dedonnées <strong>et</strong> différentes stratégies furent élaborées pour y régiesfor addressing it. This talk describes an ap- pondre. C<strong>et</strong> exposé décrit une approche où les structuresproach in which structures in the data are iteratively présentes dans les données sont trouvées <strong>et</strong> r<strong>et</strong>irées de fafoundand removed. The ideas are illustrated in çon itérative. Ces idées sont illustrées dans le contexte d<strong>et</strong>he context of regression, multidimensional scal- la régression, de l’échelonnement multidimensionnel <strong>et</strong> deing, and cluster analysis. Some of the benefits l’analyse de groupement. Les avantages de la méthode sont,of the m<strong>et</strong>hod include b<strong>et</strong>ter interpr<strong>et</strong>ability, high- entre autres, une meilleure interprétabilité, des points de rupbreakdownpoints, and some relaxation of the sta- ture élevés <strong>et</strong> un certain relâchement des besoins <strong>statistique</strong>stistical need for random sampling.d’échantillonnage aléatoire.SH = Somerville House SSC = Social Science Centre UC = University College
Mardi 30 mai • Tuesday, May 30, 15:15–16:45 133Session 08B Mardi 30 mai • Tuesday, May 30, 15:15–16:45 SH3345Genomic Assessment Implications of Biologic H<strong>et</strong>erogeneityImplications sur l’évaluation génomique de la variabilité biologique[MS-147]Implications of Tumor H<strong>et</strong>erogeneity on Assessment of Differential Expression using Genomic DataConséquences de l’hétérogénéité des tumeurs pour déterminer les différences d’expression en utilisant desdonnées génomiquesDebashis GHOSH, University of MichiganIn expression studies, differential expression b<strong>et</strong>weencancer and non-cancerous samples is routinelystudied. A major issue unaddressed in theses<strong>et</strong>tings is the fact that the tumor itself is quite h<strong>et</strong>erogeneous.We discuss the nature of this problemand causes as well as some statistical m<strong>et</strong>hods forincorporating tumor h<strong>et</strong>erogeneity into the analysis.Dans des expérimentations d’expression génétique, la différenced’expression entre des échantillons cancéreux <strong>et</strong> non-cancéreux est couramment utilisée. Un problème majeur quin’est pas pris en considération dans ce contexte est la grandehétérogénéité de la tumeur. Nous discutons de la nature dece problème <strong>et</strong> de ses causes <strong>et</strong> décrivons quelques mé-thodes <strong>statistique</strong>s perm<strong>et</strong>tant d’incorporer l’hétérogénéité àl’analyse.[MS-148]Design and Analysis of Gen<strong>et</strong>ical Genomics Studies Involving Complex TraitsConception <strong>et</strong> analyse des études des génomes génétiques impliquant des traits complexesGuilherme ROSA, Michigan State UniversityModern techniques being used to unravel the gen<strong>et</strong>icmechanisms governing variation in complexLes techniques modernes étant employées pour démêler lesmécanismes génétiques régissant la variation des traits comtraitscombine information on phenotypic traits, plexes combinent l’information sur des traits phénotypiques,molecular markers, and gene expression. These des marqueurs moléculaires, <strong>et</strong> l’expression de gène. Cesm<strong>et</strong>hods are generally referred to as gen<strong>et</strong>ical ge- méthodes sont généralement mentionnées comme des apnomicsapproaches. Such studies, however, require proches de génomiques génétiques. Cependant, de tellescareful planning and refined quantitative m<strong>et</strong>hods études exigent une planification soigneuse <strong>et</strong> des méthodesfor their success. In this presentation we will dis- quantitatives raffinées pour leur succès. Dans c<strong>et</strong>te présentacusssome issues related to the design and analy- tion, nous discuterons quelques questions liées à la concepsisof gen<strong>et</strong>ical genomics studies. Current m<strong>et</strong>h- tion <strong>et</strong> à l’analyse des études génétiques de génomique.ods available in the literature will be reviewed, Des méthodes courantes disponibles dans la littérature seandsome directions for future research will be dis- ront passées en revue, <strong>et</strong> quelques directions pour la futurecussed.recherche seront discutées.[MS-149]Clinical Implications of Tumor H<strong>et</strong>erogeneity Demonstrated Pathologically and with Image AnalysisImplications cliniques de l’hétérogénéité des tumeurs démontrées pathologiquement <strong>et</strong> par analyse d’imageJudy-Anne CHAPMAN, NCIC Clinical Trials Group, David AXELROD, Rutgers University, Naomi MILLER, Universityof Toronto, Jin QIAN, University of Waterloo, William CHRISTENS-BARRY, Equipoise Imaging LLC, Yan YUAN,University of Waterloo, Yuejiao FU, York UniversityThe current trend in assessment of malignancies istowards evaluation of ever smaller samples, containingsmaller numbers of tumour cells. The va-La tendance actuelle dans l’évaluation des tumeurs malignesse dirige vers l’évaluation d’échantillons toujoursplus p<strong>et</strong>its, contenant moins de cellules tumorales. La va-SH = Somerville House SSC = Social Science Centre UC = University College
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