Développement d’un réseau de neurone entrainé à partir de tables de k-mer pantranscriptomique pour applications en RNA-Seq

Nicolas Jacquin

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

Sébastien Lemieux
Sébastien Lemieux
Chercheur principal