Extension de la NMF supervisée pour l'intégration de données omiques

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Mercadié, Aurélie | Gravier, Eleonore | Josse, Gwendal | Vialaneix, Nathalie | Brouard, Celine

Edité par CCSD -

National audience. Le but de cette communication est de présenter une nouvelle méthode d'intégration découvrant des relations entre données « omiques » qui caractérisent des profils typiques de groupes distincts d'individus. Ici, la méthode de Factorisation Matricielle Nonnegative (NMF) est étendue à la problématique d'intégration de données dans un cadre supervisé. Pour cela, nous nous basons sur une variante du problème d'optimisation FR-lda, présenté par [Leuschner et al, 2019}, les liens entre omiques étant assurés par l'appariement des individus dans la décomposition. En outre, [Leuschner et al, 2019} utilisent l'algorithme Majoration-Minimisation (MM) menant à des termes de mise à jour multiplicatifs pour résoudre leur problème. Afin d'assurer une parcimonie exacte dans la décomposition, nous proposons de combiner cette approche avec une mise à jour basée sur une approche proximale.

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• Outil d'anticipation
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