Gestion et interprétation des données collectées à l’aide de puces

Question 1

Interprétation des données : Etapes clés ?

Answer 1

• Standardisation (comparaison inter-laboratoires)
• Calibration (analyse quantitative) : il faut un ADN complémentaire de référence
• Analyse informatique et statistique des données
• Extraction des connaissances pour répondre à la question biologique posée

Question 2

Stockage des données

Answer 2

• Standardisation du format de stockage et d’échange des données
•  Standardisation des informations minimales à fournir pour décrire une expérience faite avec une puce
• MIAME (the Minimum Information About a Microarray Expriment). Format minimal pour une expérience faite sur une puce. C’est tout ce dont on a besoin pour interpréter l’expérience sans ambiguïté et pour reproduire l’expérience.

Question 3

MIAME

Answer 3

1 - Fournir les données brutes
2 - Donner le traitement des données
3 - Donner les informations sur l’échantillon (ADNc : comment on l’a obtenu, comment on la traité, pendant combien de temps, l’origine…etc)
4 - Donner la nature de la puce utilisée
5 - Fournir tout ce qui concerne la conception de la puce
6 - Fournir les conditions expérimentales (incubation, nature du fluorophore…etc

Question 4

ArrayExpress

Answer 4

Base de donnée du séquençage provenant des puces

Question 5

MAQC

Answer 5

microArray Quality Control = Contrôle de qualité des micropuces

On essaye d’augmenter la fiabilité des résultats obtenus par le contrôle des puces afin d’éviter des résultats contradictoires lors de l’étude d’un même échantillon sur des puces différentes.

Question 6

Fiabilité des données

Answer 6

On fait des tests statistiques pour déterminer la valeur-p c’est à dire la probabilité d’obtenir la même valeur du test si l’hypothèse nulle était vrai.