Développement d’un réseau de neurone entrainé à partir de tables de k-mer pantranscriptomique pour applications en RNA-Seq
Malgré une dimensionnalité problématique (plusieurs centaines de millions d’entrées), l’utilisation d’un réseau de neurones pour dériver un «embedding» de faible dimensionnalité devrait permettre la prédiction de phénotypes avec un niveau de performance similaire à des prédictions basées sur un profile d’expression classique.
Mots-clés: apprentissage automatique, tables de k-mer, RNA-Seq, factorized embeddings
